詳情描述
學校課程講師擁有豐富的開發(fā)和教學經(jīng)驗，課程采用理論與實踐相結合的教學模式，培養(yǎng)符合行業(yè)要求的IT人才。開設課程有：人工智能培訓、Python、大數(shù)據(jù)分析、Java、HTML、嵌入式開發(fā)、C語言、鴻蒙開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、軟件測試、網(wǎng)絡安全運維、PR、AE、C4D、PS、NUKE合成、web前端開發(fā)、平面設計、UI設計、創(chuàng)意廣告設計、AIGC創(chuàng)意輔助設計、電商運營培訓等課程，歡迎感興趣的前來咨詢。
人工智能開發(fā)需要學什么？
1、編程技巧
成為人工智能工程師所需的必要技能是編程。要精通人工智能，學習編程語言（例如Python、R、Java 和 C）來構建和實現(xiàn)模型至關重要。
2、線性代數(shù)、概率和統(tǒng)計學
要理解和實現(xiàn)不同的人工智能模型必須詳細了解線性代數(shù)、概率和統(tǒng)計學。
3、Spark 和大數(shù)據(jù)技術
人工智能工程師處理大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是 TB 或 PB 級的流數(shù)據(jù)或實時生產(chǎn)級數(shù)據(jù)。對于此類數(shù)據(jù)，這些工程師需要了解 Spark 和其他大數(shù)據(jù)技術才能理解它。除了 Apache Spark 之外，還可以使用其他大數(shù)據(jù)技術，例如Hadoop、Cassandra 和MongoDB。
4、算法和框架
了解線性回歸、KNN、樸素貝葉斯、支持向量機等機器學習算法的工作原理將幫助輕松實現(xiàn)機器學習模型。此外，要使用非結構化數(shù)據(jù)構建 AI 模型，應該了解深度學習算法并使用框架來實現(xiàn)它們。人工智能中使用的一些框架包括 和 Caffe。
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