发布时间: 2019-02-20 00:00:00 点击量: 2926
智汇云校作为全球首家基于云概念的ICT短训学校,在数据学院认证课程的设置上,采用华为原厂认证课程体系理论知识,综合云校设备环境、项目环境、方案与工程师积累等多层面资源融合,推出全新的认证教学机制,培养ICT产业链所真正需要的“能懂•会做•有想法•善沟通”的精英技术人才。
1、HCIA-AI-华为认证人工智能工程师
① 华为人工智能培训课程介绍
智汇云校人工智能工程师定位于人工智能的普及与深入研究、机器学习和深度学习的认知与设计,以及Python的相关编程。旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。
智汇云校华为人工智能培训课程包括但不限于:大数据与机器学习、人工智能基础、Python基础、深度学习与人工智能高级应用。
通过智汇云校人工智能课程的学习,将证明您系统理解并掌握Python编程,人工智能领域的必备数学知识,深度学习的相关知识和深度学习概览,图像识别基础编程,语音识别基础编程,人机对话基础编程,循环神经网络、前馈神经网络、卷积神经网络、深度前馈神经网络、反向传播神经网络等相关的知识。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。
② 华为人工智能培训课程对象
0基础计划提升在ICT领域的技能和竞争力的专业人士;
0基础高校相关专业学生;
人工智能兴趣爱好人士。
③ 岗位指向
人工智能实习生、人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师
④ 学习基础
掌握Python基础编程方法
对高等数学有一定基础
⑤ 华为人工智能培训课程时间
课时规划:168课时(45分钟计算为1课时)
课程限制:免费重听,提前预约听课位置
⑥ 华为人工智能培训课程大纲:
智汇云校华为人工智能培训课程表 | |||||
阶段 | 课程模块 | 天数 | 课程子模块 | 详细内容 | 课时 |
1-理论部分 | 大数据与机器学习 | 1 | 预备知识和数据介绍 | 数据挖掘的类型模式 | 8 |
数据对象与属性 | |||||
2 | 数据预处理 | 数据预处理概述 | 8 | ||
数据清理 | |||||
数据集成 | |||||
数据归约 | |||||
数据变换与离散化 | |||||
3 | 机器学习理论 | 1.分类基本概念 | 16 | ||
2.决策树归纳与树剪枝 | |||||
4 | 3.贝叶斯分类方法 | ||||
4.分类精确提高技术 | |||||
2-理论+实验部分 | 人工智能基础 | 5 | 人工智能概览 | 人工智能的诞生和基本概念 | 4 |
机器学习和深度学习介绍 | |||||
人工智能的发展与应用 | |||||
人工智能的未来与问题 | |||||
大数据、人工智能、机器学习与深度学习 | |||||
人工智能数学基础 | 线性代数-矩阵运算与特殊矩阵 | 4 | |||
线性代数-特征分解 | |||||
概率论基础 | |||||
信息论和最优化问题 | |||||
数学基础相关实验 | 4 | ||||
3-理论+实验部分 | Python基础 | 6 | Python基础 | Python简介 | 24 |
Python的数据结构 | |||||
7 | Python流程控制 | ||||
Python函数 | |||||
8 | 面向对象编程 | ||||
Python高级操作 | |||||
9 | TensorFlow基础与应用 | TensorFlow基础与应用 | 8 | ||
TensorFlow搭建 | |||||
10 | TensorFlow基础操作实验 | 8 | |||
4-理论+实验部分 | 深度学习与人工智能高级应用 | 11 | 深度学习基础 | 深度学习预备知识 | 16 |
机器学习常用算法 | |||||
神经网络基本定义 | |||||
感知器以及训练法则 | |||||
12 | 激活函数 | ||||
深度学习正则化 | |||||
优化器 | |||||
深度学习应用 | |||||
13 | 计算机视觉理论与应用 | 计算机视觉概览 | 24 | ||
数字图像处理基础 | |||||
14 | 图像预处理任务 | ||||
图像处理基础 | |||||
15 | 特征提取和传统方法 | ||||
深度学习与卷积神经网络 | |||||
16 | 图像处理实验 | 8 | |||
17 | 语音处理理论与应用 | 语音处理介绍 | 16 | ||
传统语音模型 | |||||
18 | 深度神经网络模型 | ||||
高级语音模型 | |||||
技术前沿与展望 | |||||
19 | 语音处理实验 | 8 | |||
20 | 自然语言处理理论与应用 | 自然语言处理介绍 | 8 | ||
预备知识 | |||||
关键技术 | |||||
应用系统 | |||||
21 | 自然语言处理实验 | 8 |
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