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随着国家对于AI技术的大力推广和支持，该行业的人才需求已经越来越多，人才缺口大，所以说，这是一个就业十分有前景的职业，同时人工智能岗位的薪资也非常的可观，所以对于想要有这方面发展的学员，博为峰开设了人工智能+Python实战课程。为我们的人工智能人才提供更多的学习机会，不管是大学时还是职场人士以及IT从业想要转型的人员来说，都是不错的选择。更好的进行大数据的开发，手把手的教学，不仅仅重视理论教学，更是能够从实战经验上，为我们的学员提供更多的指导，更好的与我们的工作接轨。

哪些人适合学人工智能

学习对象

研究生

由于现如今人工智能的岗位需求量较大，研究生的就业竞争压力也会更小，如果想继续在人工智能领域深造，读博关键的一项技能是读Paper写文章，这里面比较重要的一个环节就是复现论文中的一些方法，大部分方法都是在基础方法上的改进或变种。

对人工智能有极大的兴趣

选择自己感兴趣的，这样你才有可能坚持到最后。其实这和学习是一样的道理，有很多同学，在学习的过程中，总去模仿别人的学习方法，强迫自己接受，记住，每个人都有适合自己的学习模式和习惯。

人工智能发展趋势

1、智能物流。智能物流将通过实时监控、路径优化和自动驾驶车辆提高运输效率。这不仅可以减少成本，还能够降低碳排放，改善城市交通拥堵问题。
2、智能金融。智能金融将改变银行、保险和投资领域。AI可以提高风险管理，减少欺诈，提供智能投资建议。但同时，我们需要密切监管，确保金融系统的稳定性。
3、智能商务。智能商务将通过大数据分析和个性化推荐提供更好的购物体验。企业可以更好地了解客户需求，提供定制服务。但客户数据隐私也将面临更大的挑战。

石家庄博为峰人工智能课程

人工智能课程内容

课程版块	课程内容
人工智能 Numpy	人工智能的应用背景介绍、Python科学计算集成开发环境Anaconda安装和配置。Jupyter notebook介绍和常用功能练习（后续内容主要基于Jupyter notebook操练）
	Numpy介绍、numpy创建数组对象和基本使用、numpy常用属性和函数的使用（切片、矩阵、统计函数、数组运算、矩阵运算等）。
	Pandas介绍、Series和DataFrame数据类型及关联的常用函数、操作；Matplotlib介绍，Pandas+Numpy+Matplotlib结合使用案例；马赛克图片、合成音频介绍、成音频案例。操作音频文件mp3、操作视频文件。
人工智能 OpenCV	opencv介绍、python-opencv安装opencv并配置、opencv自带程序环境测试。opencv常用类和方法、锐化滤波操作、图像混合操作。
	n维数据之间的数学关系、协方差矩阵概念。特征值与特征向量概念、PCA原理介绍、PCA对图像求特征值和特征向量。
	人脸检测流程、图片中识别人脸、视频中识别人脸。人脸识别算法介绍、几何图形分离器训练并识别、源码的获取与配置编译。
	dlib介绍、dlib环境配置、dlib人脸检测及特征点绘制；dlib进行人脸的精确识别、dlib非特定目标识别场景。
人工智能机器学习	Scikit-Learn（sklearn）介绍，算法模型框架介绍、sklearn框架结构、KNN算法入门、KNN鸢尾花分类。KNN算法调参数、KNN手写数字识别详解。
	KNN参数cross_val_score、KNN癌症诊断、KNN模型评价指标。KNN数据归一化、sklearn中数据拆分、str类型的数据转变与训练预测。
	数据量化操作、决策树的熵原理、决策树的使用、决策树参数调整深度。决策树属性列分时计算、决策树gini系数、随机森林原理、随机森林和决策树比较。
	极限森林、梯度提升树的使用、梯度提升树原理、梯度提升和梯度下降。各类算法回顾、梯度提升树二分类原理、梯度提升树的应用场景。
	adaboost原理介绍、adaboost案例举例。线性回归原理介绍、线性回归预测商城某日销量。

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人工智能就业方向

自然语言处理工程师。自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到将人类语言转换为计算机可以理解的形式。自然语言处理工程师负责开发和实施自然语言处理算法，以解决各种不同的问题，比如机器翻译、语音识别、对话系统等等。自然语言处理工程师的工作范围非常广泛，可以在各种行业中工作，包括科技、金融、医疗保健等等。

为什么选择博为峰培训