• 专家顾问解决服务
  • 数字化平台建设项目
  • 定制化综合解决方案

400-888-4846

北京国富如荷AI人工智能培训班:数据科学高阶人才培养全解析

北京国富如荷AI人工智能培训班:数据科学高阶人才培养全解析

授课机构: 北京国富如荷教育

上课地点: 校区地址

成交/评价:

联系电话: 400-888-4846

北京国富如荷AI人工智能培训班:数据科学高阶人才培养全解析课程详情

北京国富如荷AI人工智能培训班:数据科学高阶人才培养全解析

一、课程定位:数据科学领域的实战型高阶培养

在AI技术深度渗透各行业的当下,企业对AI人才的需求已从基础技能掌握转向「技术应用+场景落地」的综合能力。北京国富如荷教育推出的AI人工智能培训班,正是瞄准这一需求痛点,定位为数据科学领域的高级课程。区别于常规理论教学,课程以「工具掌握-算法理解-场景应用」为主线,覆盖深度学习基础知识、主流工具(Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch)操作、行业前沿算法解析三大模块,尤其强调Python语言的深度运用——这是因为Python凭借其简洁的语法和丰富的库支持,已成为AI开发的核心工具。

课程设计的关键在于「实战场景融合」。团队调研了电商、金融、电信、医药等热门行业的真实业务需求,将用户画像分析、风险控制模型搭建、客户行为预测等实际问题转化为教学案例。例如在电商模块,学员会接触到基于用户浏览数据的商品推荐系统开发;在金融模块,则涉及利用历史交易数据构建反欺诈模型。通过这种「从业务问题出发,用技术手段解决」的教学模式,学员所学内容能直接匹配企业用人标准,实现「毕业即能上岗」的培养目标。

AI课程教学场景

二、适合人群:三类学习者的进阶通道

课程的适配性设计充分考虑了不同学习者的背景差异,主要面向三类人群:

类是在校相关专业高年级学生。数学、计算机、统计学、大数据等专业的学生,通常已掌握基础理论知识,但缺乏实际项目经验。课程通过「理论复习+工具实操+项目实战」的三段式培养,帮助他们将课堂所学转化为可展示的技术成果,例如完成一个完整的图像识别项目或智能问答系统,为求职简历增加核心竞争力。

第二类是有一定经验的技术从业者。具备5年一般数据分析经验或1年以上机器学习经验的学员,往往面临技术瓶颈——熟悉基础分析但难以深入算法优化,能处理单一任务但无法统筹项目。课程特别设置「机器学习进阶」「深度学习算法基础」等模块,重点讲解模型调优、多任务协同等高阶内容,同时通过团队项目实战培养其「技术决策+团队管理」能力,助力向AI工程师、技术负责人等岗位转型。

第三类是零基础转行者。部分学员虽无相关背景,但凭借强烈的学习意愿希望进入AI领域。针对这部分人群,课程在前期设置「Python编程基础」「数学理论补漏」等预备内容,通过案例驱动教学(如用Python实现简单的线性回归模型)降低入门门槛。同时配备专属学习顾问,根据学员进度调整学习计划,确保零基础学员也能跟上整体节奏。

需要特别说明的是,所有学员需具备基础理论储备:线性代数是理解矩阵运算和模型参数的关键,概率论与信息论支撑着算法的概率模型设计,数值计算则直接影响模型训练的效率和精度。这些内容会在课程初期通过「快速回顾+应用场景讲解」的方式强化,确保学员不会因理论薄弱而影响后续学习。

学员学习场景

三、课程体系:从基础到实战的全景式覆盖

课程内容设计遵循「底层理论-工具应用-项目实战」的递进逻辑,共包含16个核心章节,具体可划分为三大模块:

(一)理论基础模块(1-6章)

该模块重点夯实数学和编程基础,为后续学习打牢根基。「微积分」「线性代数」「概率论与数理统计」三章不仅讲解理论公式,更侧重其在AI领域的实际应用——例如线性代数中的矩阵变换如何对应神经网络的层间计算,概率论中的贝叶斯定理如何应用于分类算法。「人工智能之关系型/非关系型数据库」则解决数据存储与提取的问题,学员将学习如何根据业务需求选择MySQL、MongoDB等数据库,并掌握数据清洗、特征提取的核心技巧。「Python编程基础」章节通过大量代码练习,帮助学员熟练掌握变量、函数、类等基础语法,为后续数据处理和模型开发做准备。

(二)工具与算法模块(7-11章)

「Python数据处理与可视化」是连接编程基础与机器学习的桥梁,学员将学习使用Pandas进行数据清洗、用Matplotlib/Seaborn完成数据可视化,直观理解数据分布特征。「机器学习基础」「机器学习进阶」章节系统讲解监督学习、无监督学习、集成学习等经典算法,重点分析模型假设、适用场景及性能评估方法。「Tensorflow框架快速入门」「深度学习算法基础」则聚焦当前主流的深度学习框架,从模型搭建、参数调优到分布式训练,逐步掌握卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等核心模型的实现逻辑。

(三)实战项目模块(12-16章)

这是课程的核心价值所在,通过6大真实项目让学员在实践中检验所学。「文本挖掘项目实战」以电商评论情感分析为背景,学员需完成从数据爬取、分词处理到模型训练的全流程;「图像识别项目实战」则基于医疗影像数据,训练学员搭建CNN模型进行病灶识别;「语音识别项目实战」结合智能助手场景,学习语音信号预处理和声学模型构建。更具挑战性的是「手写数字生成与人脸生成实战」「智能问答机器人项目实战」,前者要求掌握生成对抗网络(GAN)的原理与调参技巧,后者则涉及自然语言处理(NLP)的多技术融合。每个项目均要求学员以团队形式完成,从需求分析、方案设计到成果展示,全面培养技术落地能力和团队协作能力。

项目实战场景

四、教学模式:线上线下融合的高效学习体验

考虑到学员的时间灵活性和学习深度需求,课程采用「线上理论学习+线下实战辅导」的混合模式。线上平台提供高清录播视频、电子教材和题库,学员可根据自身进度随时回看;线下则安排每周2次的集中辅导,由具有5年以上AI行业经验的讲师现场答疑、指导项目开发。这种模式既了学习的灵活性,又通过面对面交流解决了线上学习中常见的「疑问积累」问题。

值得一提的是,课程配备了专属学习社群,学员可在群内与讲师、同学实时互动。群内定期分享行业动态(如最新的AI论文、企业招聘要求)、发布补充学习资料(如Tensorflow 2.0的新特性解析),形成「学习-交流-提升」的良性循环。

北京国富如荷教育

北京国富如荷教育
认证 7 年

成立: 2006年

认证 地址认证 教学保障 在线预约 到店体验 售后支持
0.042967s