1400万人才缺口亟待补缺
人工智能时代已经来临
说明:人工智能”继2017年政府工作报告中首次出现后,2018年再度被列入政府工作报告正文。国家宣布立刻抢夺人工智能全球制高点!预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的市场,与此同时,人才需求量初步预计达1400万,届时,人工智能人才需求将飙升732%!
总结:人工智能人才需求量巨大,未来更大说明:数据采集自过去一年数千名从业者真实薪资,77%认为以上薪资偏低,此外,因为行业人才输送与人才缺口的比例问题,人工智能对从业者经验要求偏低,且多数对从业者学历相比之前有所下降。
总结:人工智能薪资高且门槛低说明:越来越多的行业从业者上升到一定阶段便再难进步,很容易被新人取代,但人工智能与其他行业的可取代性不同,人工智能工程师将在未来几十年都处于紧缺状态,并且,对于越来越多的出于智能时代,人工智能将占领这个制高点。
总结:起步薪资高,经验与薪资成正比,越老身价越高说明:目前互联网、通信、新能源、房地产、金融证券、电子技术等行业迫切需要人工智能人才,因为互联网的快速发展,每一行业同时又催生出不同的需求方向,人工智能从业者将越来越宽泛。
总结:人工智能就业渠道广,方向灵活4年潜心打造,9次迭代升级,只为你能 青出于蓝而胜于蓝!
适合0基础学习的人工智能课程,适合有基础人员进阶大神的教学
力邀多名企技术官深度参与课程研发工作,确保学员就业精准
熟练掌握Linux基本操作,熟练掌握Python基础语法,掌握函数与流程控制,建立起编程思维,能够熟练使用Python完成针对特定问题的程序编写
学习内容:Linux安装与配置
文件与目录管理
用户与组管理
Python基础入门
Python程序开发
Python函数
熟练掌握Python面向对象编程,学习Python高级特性,熟练Python文件操作与多线程并发编程。
学习内容:Python面向对象
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熟练掌握数据库基础操作、理解数据库设计思想,掌握MySQL、NoSQL、MongoDB以及Redis数据库的使用
学习内容:数据库设计
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表,视图及索引
NoSQL介绍
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熟练掌握HTML基础、掌握CSS布局、JavaScript编程以及jQuery框架的使用。
学习内容:HTML基础与应用
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jQuery应用
掌握爬虫的工作原理和实现流程;掌握通用的反爬机制;掌握mongodb数据库的应用;可使用基础的模块实现数据采集;可使用主流的爬虫框架实现数据采集;能够实现定向抓取互联网上的海量信息;能够根据具体需求,实现定制的爬虫框架。
学习内容:urllib.lib库
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爬虫高级技术
Scrapy分布式爬虫
熟练掌握Flask、Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Flask、Django框架。
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熟练使用IaaS部署、掌握Docker 部署应用以及熟练代码管理与部署。
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部署工具 Fabric
掌握基本数据分析工具以及四大分析工具,熟练Statsmodels使用以及scikit- learn使用。
学习内容:数据分析工具讲解
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数据处理包Pandas
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了解常见机器学习算法原理,掌握深度学习算法和框架,熟练掌握TensorFlow技术与应用,掌握深度学习包keras及其应用、熟悉Fintech。
学习内容:人工智能介绍
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个人信用建模
6大精选热门项目、 232课时实践操练
通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,得出有价值的结果。
该项目要求学员熟练使用Python urllib requests等模块,掌握Python网络编程、多线程编程技术,掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块,掌握网络协议,如HTTP协议,理解分布式爬虫原理及实现,熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架。
Python拥有完备的数据分析、机器学习、深度学习等智能领域的实用包。项目以商业分析案例为基础,将数据抓取/数据聚合与运算 等基础技术融合在一起,利用时间序列发掘商业可能性…
Python从2005在金融行业应用越来越多,和所有其他分析领域一样,数据规整化所花费的精力会比解决核心建模和研究问题所花费的时间要多很多。所以本项目除了教商业建和研究问题本质外,核心的是教学员如何利用python高效快速的解决数据存取/规整化的问题…
该项目采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,让学员在语音识别方向融汇贯通Python知识体系,帮助学员进入语音识别人工智能领域。
项目要求学员掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能,熟悉海量数据分析技术,掌握语音识别技术原理、实现方法,熟练采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow,熟悉第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK,掌握数据的云端存取访问技术以及掌握Python图形编程技术。
利用Django+vue.js实现一套完整的前后端系统,将Python实践、文件与数据库管理、阿里云IaaS使用、git使用、Fabric部署、Vue.js实践等学习的技术应用在一个真实的项目,将知识融会贯通。
融合Web服务开发、数据库设计、API First、RestFul风格、前后端分离、SPA/PWA前端实践。将前沿的技术理念和技术实践结合在一起,打通技术理论、实践、前瞻技术理念…
依托海量互联网信息,基于数据挖掘分析和机器学习技术打造人工智能信用评估体系(Lending AI),实现了秒量级快速精准的信用评估决策;基于该评估结果,撮合个人用户和机构快速高效的完成交易;
将海量的精准数据实时地输入到Lending AI中,持续训练/优化风控算法和机器模型,将人工智能信用评估体系的精度和准度提升到比个更准确。金融风控将呈现智能化、场景化、前置化的趋势,这一切都离不开大数据的支撑。
人脸识别技术在金融行业的应用,主要有人证对比、刷脸支付、远程开户、实名认证和黑名单查询等。将人脸识别模型进行了超过千万级张人脸图像数据的训练,配合自主研发的人脸106关键点定位算法不断进行深度学习,形成了新一代的人脸识别引擎。
风控是互联网金融重量级代表,提供以人脸识别为基础多种技术相结合的反欺诈服务是其中的一项重要业务。通过活体检测技术,防止用户利用PS、面具或视频建模等方式进行身份冒用。持续优化模型和数据,持续推动人工智能与大数据结合驱动的风控能力,多维度识别用户信息的真实性,发现、规避潜在的欺诈风险。
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