1400萬人才缺口亟待補缺
人工智能時代已經來臨
說明:人工智能”繼2017年政府工作報告中首次出現后,2018年再度被列入政府工作報告正文。國家宣布立刻搶奪人工智能全球制高點!預計2030年人工智能將造就七萬億美元規模的市場,與此同時,人才需求量初步預計達1400萬,屆時,人工智能人才需求將飆升732%!
總結:人工智能人才需求量巨大,未來更大說明:數據采集自過去一年數千名從業者真實薪資,77%認為以上薪資偏低,此外,因為行業人才輸送與人才缺口的比例問題,人工智能對從業者經驗要求偏低,且多數對從業者學歷相比之前有所下降。
總結:人工智能薪資高且門檻低說明:越來越多的行業從業者上升到一定階段便再難進步,很容易被新人取代,但人工智能與其他行業的可取代性不同,人工智能工程師將在未來幾十年都處于緊缺狀態,并且,對于越來越多的出于智能時代,人工智能將占領這個制高點。
總結:起步薪資高,經驗與薪資成正比,越老身價越高說明:目前互聯網、通信、新能源、房地產、金融證券、電子技術等行業迫切需要人工智能人才,因為互聯網的快速發展,每一行業同時又催生出不同的需求方向,人工智能從業者將越來越寬泛。
總結:人工智能就業渠道廣,方向靈活4年潛心打造,9次迭代升級,只為你能 青出于藍而勝于藍!
適合0基礎學習的人工智能課程,適合有基礎人員進階大神的教學
力邀多名企技術官深度參與課程研發工作,確保學員就業精準
熟練掌握Linux基本操作,熟練掌握Python基礎語法,掌握函數與流程控制,建立起編程思維,能夠熟練使用Python完成針對特定問題的程序編寫
學習內容:Linux安裝與配置
文件與目錄管理
用戶與組管理
Python基礎入門
Python程序開發
Python函數
熟練掌握Python面向對象編程,學習Python高級特性,熟練Python文件操作與多線程并發編程。
學習內容:Python面向對象
Python經典開發
Python高級編程
Python文件操作
Python并發編程
熟練掌握數據庫基礎操作、理解數據庫設計思想,掌握MySQL、NoSQL、MongoDB以及Redis數據庫的使用
學習內容:數據庫設計
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表,視圖及索引
NoSQL介紹
數據庫MongoDB
熟練掌握HTML基礎、掌握CSS布局、JavaScript編程以及jQuery框架的使用。
學習內容:HTML基礎與應用
CSS層疊樣式表
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jQuery應用
掌握爬蟲的工作原理和實現流程;掌握通用的反爬機制;掌握mongodb數據庫的應用;可使用基礎的模塊實現數據采集;可使用主流的爬蟲框架實現數據采集;能夠實現定向抓取互聯網上的海量信息;能夠根據具體需求,實現定制的爬蟲框架。
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爬蟲高級技術
Scrapy分布式爬蟲
熟練掌握Flask、Django框架設計、了解Django工作機制、熟練應用Flask、Django框架。
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Django數據管理
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熟練使用IaaS部署、掌握Docker 部署應用以及熟練代碼管理與部署。
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Nginx簡單配置
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掌握基本數據分析工具以及四大分析工具,熟練Statsmodels使用以及scikit- learn使用。
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了解常見機器學習算法原理,掌握深度學習算法和框架,熟練掌握TensorFlow技術與應用,掌握深度學習包keras及其應用、熟悉Fintech。
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個人信用建模
6大精選熱門項目、 232課時實踐操練
通過對海量招聘數據挖掘、分析,幫助求職者更快更好的找到適合的工作??梢园凑粘鞘?、薪資、行業、其他技能關鍵字等進行合理分析,得出有價值的結果。
該項目要求學員熟練使用Python urllib requests等模塊,掌握Python網絡編程、多線程編程技術,掌握XML解析、XPath 語法,以及Python的re、json模塊,掌握網絡協議,如HTTP協議,理解分布式爬蟲原理及實現,熟練使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架。
Python擁有完備的數據分析、機器學習、深度學習等智能領域的實用包。項目以商業分析案例為基礎,將數據抓取/數據聚合與運算 等基礎技術融合在一起,利用時間序列發掘商業可能性…
Python從2005在金融行業應用越來越多,和所有其他分析領域一樣,數據規整化所花費的精力會比解決核心建模和研究問題所花費的時間要多很多。所以本項目除了教商業建和研究問題本質外,核心的是教學員如何利用python高效快速的解決數據存取/規整化的問題…
該項目采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目,讓學員在語音識別方向融匯貫通Python知識體系,幫助學員進入語音識別人工智能領域。
項目要求學員掌握采用Tornado框架實現高并發請求技能,熟悉海量數據分析技術,掌握語音識別技術原理、實現方法,熟練采用Python作為開發語言的人工智能框架TensorFlow,熟悉第三方SDK的使用,如微軟語音、百度語音的Python SDK,掌握數據的云端存取訪問技術以及掌握Python圖形編程技術。
利用Django+vue.js實現一套完整的前后端系統,將Python實踐、文件與數據庫管理、阿里云IaaS使用、git使用、Fabric部署、Vue.js實踐等學習的技術應用在一個真實的項目,將知識融會貫通。
融合Web服務開發、數據庫設計、API First、RestFul風格、前后端分離、SPA/PWA前端實踐。將前沿的技術理念和技術實踐結合在一起,打通技術理論、實踐、前瞻技術理念…
依托海量互聯網信息,基于數據挖掘分析和機器學習技術打造人工智能信用評估體系(Lending AI),實現了秒量級快速精準的信用評估決策;基于該評估結果,撮合個人用戶和機構快速高效的完成交易;
將海量的精準數據實時地輸入到Lending AI中,持續訓練/優化風控算法和機器模型,將人工智能信用評估體系的精度和準度提升到比個更準確。金融風控將呈現智能化、場景化、前置化的趨勢,這一切都離不開大數據的支撐。
人臉識別技術在金融行業的應用,主要有人證對比、刷臉支付、遠程開戶、實名認證和黑名單查詢等。將人臉識別模型進行了超過千萬級張人臉圖像數據的訓練,配合自主研發的人臉106關鍵點定位算法不斷進行深度學習,形成了新一代的人臉識別引擎。
風控是互聯網金融重量級代表,提供以人臉識別為基礎多種技術相結合的反欺詐服務是其中的一項重要業務。通過活體檢測技術,防止用戶利用PS、面具或視頻建模等方式進行身份冒用。持續優化模型和數據,持續推動人工智能與大數據結合驅動的風控能力,多維度識別用戶信息的真實性,發現、規避潛在的欺詐風險。
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