【產業發展】

保守估計，2030年的中國將成為世界主要人工智能創新中心。AI相關產業規模達100000億元，你能想象嗎？
現今中國人工智能領域的投融資占全球的60%，是規模最 大的國家；中國人工智能市場增長迅速，2017年其市場規模達237億元，同比增長67％。資料內容：部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》

【崗位需求】

統計數據表明，截止2018年年中，AI從業人員50000人，而行業需求量已經突破1000000人，而AI對人才的需求仍然與日俱增。中國人工智能企業數量達數千家，位列全球第二，北京是全球人工智能企業最集中的城市。資料內容；部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》

【崗位薪資】

人工智能，古老而又嶄新的行業，邁進高薪近在咫尺。人工智能高科技人才全球緊缺，需求旺盛。技術類工程師平均月薪2.58萬，而50%的人工智能人才月薪可達3萬以上。

【適合人群】

1、大學生

就業需求迫在眉睫，對未來充滿期待和不確定，該入哪一行、選擇什么職業？

2、職場人士（數據分析）

已經擁有了數據分析抓取方面工作經驗的白領，技能發展遇到瓶頸，如何突破職業天花板？

3、IT從業者

Javaer、PHPer、前端er...具備了豐富的項目開發經驗，職業發展進入平臺期，如何邁進科技前沿行業？

【崗位介紹】

【課程體系】

1、人工智能

人工智能初級：人工智能技術和應用場景的全面解析，系統化介紹人工智能技術鏈條

通過實例對人工智能的開發語言載體Python進行深入理解并掌握Python語法規則，變量和數據類型，程序結構控制，Python的數據結構，Python中的OOP，了解-神經網絡的訓練方法和流程，學習主流機器學習、深度學習框架環境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。

人工智能中級：本模塊重點在于算法的開發實現方面，學習人工智能中的識別技術

通過數字識別和人臉識別、自然語言處理等這些應用極為廣泛的項目開發，深入介紹深度學習的概念，激活函數以及神經網絡基礎，對CNN、RNN進行原理方法和原理學習，卷積層和池化層，圖像特征提取與識別，經典LeNet模型，LSTM，Encoder-Decoder Model等，同時引入自然語言處理方面的內容，包括分詞、題干提取建模等，為不同方向的技術學習構建完整的技能知識圖譜。

人工智能高級：從本階段開始，我們的學習重點轉向高級的模型優化算法上

在項目開發實現的基礎上進行調優處理，通過學習過程的優化、數據預處理方法、超參數、學習率優化、Batch-Normalization等方法，實現開發算法的優化，完善提升神經網絡的效率和質量，進一步理解算法實現與設計，實現開發工程師提升到算法專家之路。

2、數據分析

數據分析初級：使用Python處理工作場景中的簡單數據分析

基于CDBD（中國歷代人物傳記資料庫）數據集開發課程案例，介紹數據分析的基本流程和方法，涉及的數據建模方法主要是聚類和決策樹，學完之后能夠使用Python處理工作場景中的簡單數據分析。

數據分析中級：成為具有一定分析思維的數據分析師

基于真實企業數據庫開發案例，重點介紹K-近鄰、凝聚與分裂（層次聚類算法）、線性回歸、樸素貝葉斯等數據建模方法，最終成為具有一定分析思維的數據分析師，滿足就業需求。

數據分析高級：成長為一名高級數據分析師，并獲得算法工程師的相關技能

基于前兩個階段學員學習數據開發的在線學習數據分析案例，通過完全貼近真實情境的數據分析工作，學會處理各種數據分析中的復雜問題，所使用的建模方法有支持向量機、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經網絡，最終成長為一名高級數據分析師，并獲得算法工程師的相關技能，能做出直接跟系統交互的儀表盤。

3、python

Python初級：數據可視化

在大量數據的情況下，如何讓數據能夠更直觀，更高效的輸出有用的信息就需要借助于數據可視化技術。通過項目實戰完全掌握Matplotlib實現簡單直觀的數據可視化、Echarts實現更豐富的交互需求，在此基礎上認識更多的數據可視化庫并靈活運用。

Python中級：數據抓取與采集

互聯網上存在著海量的數據信息，通過爬蟲可以快速高效的獲取這些數據。Scrapy爬蟲框架是當前非常流行的一款爬蟲框架。Scrapy使用Python作為開發語言，并且提供了非常豐富擴展功能，數量掌握Scrapy爬蟲框架的使用能夠實現高效獲取互聯網數據的目標。

Python高級：數據清洗與挖掘

本階段主要完成數據處理方面的學習，利用Python實現數據清洗與存儲相關技能。數據被正式應用于AI核心算法前，需要經過遷移、清洗、分片等多種轉換處理，利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數據中的空缺值、噪聲數據、不一致數據、重復數據等。數據來源、存儲環境是多樣的，分別來自于JSON、CSV文件，MySQL、Redis、MongoDB數據庫，HDFS文件系統等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數據存儲問題。

【應用項目體系】

1.車牌號碼識別

車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，該項技術在車輛管理、電子收費等系統中廣泛應用，圖像識別是AI最廣泛的應用之一。

2.身份證識別

身份證識別應用于線上線下銀行、交通出行檢驗等行業，是指使用圖像識別技術對身份證信息自動提取，并對身份證信息按要素格式化輸出信息。

3.人臉識別驗證

人臉識別技術的發展讓“刷臉”變成現實，例如門禁刷臉系統、IPhoneX刷臉解鎖、手機銀行支付等等。人臉驗證主要通過人臉識別定位、人臉屬性識別、特征提取等等技術，**其準確率和安全性。

4.客服機器人

采用自然語言處理技術，智能客服機器人的應用有著明顯的優勢。特別是為企業大大提升了服務效率，收集用戶訴求和行為數據，為企業改進產品提供了有力支撐。

【課程特色】

1.真才實學+真材實料=真AI

人工智能+場景賦能，精準定位崗位需求，緊密結合企業級需求，含金量極高的項目體系和精準的課程體系。真項目真AI！

2.精心調研+專心規劃=真就業

崗位分析+學習行為挖掘，自適應引導學習，項目訓練選擇通過百家企業審核，符合企業能力需求，就業目標明確。

3.誠信設計+用心實施=真服務

與北京大學聯手,重磅打造自適應學習平臺;北京大學教授指導課程設計;中央實驗室解決大數據、大算力的問題;線上行業大咖授課+線下教練服務;

【教師介紹】

【關于我們】

北京課工場教育科技有限公司是北京大學優秀校辦企業，是北大青鳥文教集團旗下大學生高端教育品牌，專注于企業IT崗位專業人才培養，成立于2015年，注冊資本1000萬。緊跟技術發展潮流，課工場針對企業最 新的崗位技術需求，邀請北京大學教授、北美大數據專家、行業一線專家參與技術方向把控、課程研發及教學實施，研發出可以讓大學生快速、高效掌握的教學課程體系;通過智慧教材、人工智能學習平臺，為學員提供更好的學習體驗以達成更好的學習效果;同時，還為學員提供了全面的就業服務體系，配備了完善的就業**。此外，為積極響應國家關于產教融合的政策，課工場加入“協同育人”項目并與全國高校在新工科建設、師資培訓、專業共建及實踐基地等方面進行深入合作。

【合作企業】