人工智能技术作为科技发展的重要技术之一，被越来越多的企业挖掘和使用，人工智能的相关岗位也在不断的延伸和拓展。人工智能工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、推荐算法工程师等等与企业业务息息相关的AI岗位层出不穷。掌握先进的人工智能技术，赋能业务转型升级成为了越来越多企业的重要战略方向。本专题体系化的覆盖了人工智能岗位初、中、高不同级别，不同场景需要的不同的技术能力，并引进了百度的创新技术课程，将多样化的场景和技术应用完整的复现给学员，帮助企业相关岗位的人才快速提升，实现技术创新与业务突破。
- 能力升级：适合中高级AI工程师，计算机视觉工程师、算法工程师等相关岗位人群提升技术能力
- 技术创新：适合企业数据科学家，NLP工程师等岗位人员体系化学习大厂创新技术，实现技术升级
- 岗位提升：适合对人工智能、数据科学等感兴趣的科研人员
Python：基础与环境配置
全方位入门Python语言基础，掌握Python环境安装与配置关键技术。
Python：数据类型介绍
解析Python常见数据类型，掌握Python数据类型使用方法，筑牢数据分析基础。
Python：数据类型转换
运算入门，掌握Python数据类型及其特性，实现数据类型转换操作。
Python：运算符操作
夯实基础，掌握7类Python基础运算符语法及优先级，综合提升Python开发运算能力。
Python：流程控制结构
投石问路，从Python运算符优先级出发，辅以流程控制多种结构，实现不同案例功能需求。
Python：流程控制实践
以流程控制实战练习为主，分析循环结构实战运用技法，解决Python流程控制开发痛点难点。
Python：字符串详解
全面剖析Python字符串与转义字符串，提升文本信息记录能力。
Python：字符串函数详解
Python字符串运用进阶，掌握字符串函数操作，实现字符串查找及调用功能。
Python：列表详解
三维一体，多视角解析Python列表操作，通过案例实践，快速提高Python语法应用能力。
Python：列表实践
从列表的深拷贝与浅拷贝出发，结合列表推导式及实战案例，揭秘Python列表核心应用方法。
Python：函数基础详解
Python函数基础入门，搭建Python函数基础及模块化编程思想，提升函数参数定义方法运用。
Python：函数进阶实践
揭秘Python变量作用域，掌握nonlocal 关键字核心应用，实现函数参数调用模块化编程。
Python：递归函数详解
抛砖引玉，以斐波那契数列为案例，深化Python递归函数使用方法，提升Python应用开发技术。
Python：高阶函数详解
掌握Python高阶函数的应用技法，实现函数赋值变量功能。
Python：内置函数基础
揭秘Python常用的内置函数和字符集，提升不同函数之间的快速调用能力。
Python：内置高阶函数详解
掌握4类Python内置的高阶函数用法及内部机制，实现高阶函数自定义功能。
Python面向对象中的self与基础魔术方法
掌握类的self、初始化方法、析构方法及日志类封装技术，奠定Python面向对象开发基础
Python面向对象的三大特性
逐渐深入，全方位探索Python面向对象中的封装、继承与多态特性，实现对象的复用。
Python面向对象常用函数及第三方库
掌握Python第三方库，进阶Python面向对象核心语法，理解Python面向对象高阶函数
Python面向对象——魔术方法
揭开Python魔术方法的神秘面纱，切实掌握魔术方法的复杂应用
Python面向对象——描述符
实力进阶Python面向对象，掌握描述符核心语法，实现对象属性覆写功能
Python面向对象——设计模式
深入浅出面向对象设计模式，提升Python程序设计能力
Python面向对象——装饰器语法
Python代码运行时，在不改变原函数定义的基础上，新增动态函数功能的方法
Python模块与包的自定义及导入
灵活定义包和模块，实现Python应用组织结构清晰明确
Python面向对象实战：ATM系统项目开发
通过ATM项目实战强化所学，实现从理论到实践的跨越
Python内置模块实战：文件操作
文件操作进阶，掌握Python内置模块的高级文件操作模块及压缩模块使用方法，实现内置模块函数的灵活调用。
Python：文件操作
完整学习Python文件操作，掌握Python文件的操作模式及函数应用方法，综合提升Python文件管理开发能力。
系统学Python——Excel办公自动化
助力场景化数据应用，实现高效数字化办公
系统学Python——Word与PDF办公自动化
助力场景化数据应用，实现高效数字化办公
Python异常处理
掌握try及excepy用法，提高捕捉和处理代码异常的能力
NLP核心实践——Pandas 攻略
从理论到实战--零基础入门Pandas工具
Python数据分析系列课程：学习Pandas
从实际案例数据的可视化需求出发，在实战中学习pandas的使用方法
Python数据分析科学库经典教程
实战解析以Python语言为基础的数据分析常用库
数据挖掘基础实践教程
深度剖析数据挖掘方法体系，系统性掌握数据挖掘的关键要领
Python数据分析系列课程：学习数据挖掘
全面掌握数据挖掘的关键数据模型，通过多项训练，提升数据建模能力
机器学习应用：聚类算法与案例解析
通俗解读聚类算法，快速上手应用实例
机器学习：经典算法与模型实例
经典算法模型面面俱到
快速了解人工智能：机器学习与数据挖掘
结合制造业解决方案，掌握数据挖掘核心流程与机制
NLP算法——贝叶斯算法入门必备宝典
掌握贝叶斯算法操作原理，实现新闻分类任务
Python数据分析行业案例课程：信用评分方法
全面掌握金融领域的典型信用评分方法，全代码讲解，真实场景应用
机器学习应用：降维算法与案例解析
从理论到实战，掌握降维算法典型应用场景
深度学习实战——应用CNN实现文本分类
手把手带你完成卷积神经网络文本分类实战
深度学习算法——递归网络模型与卷积网络模型
深入浅出递归网络模型与卷积网络模型方法论
深度学习算法——递归网络模型与卷积网络模型
深入浅出递归网络模型与卷积网络模型方法论
LSTM实战——实现时间序列预测
掌握LSTM模型，实现时间序列预测
PyTorch实战——对抗生成网络与PyTorch应用
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强化学习：Q-learning与DQN算法
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深度学习框架：PyTorch入门与实战
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掌握Seq2Seq 模型，实现对话机器人开发
行人重识别实战项目解析
基于高校数据集的行人重识别模型训练
深度学习模型部署与剪枝优化实例
深度学习模型部署实例、基于优秀论文解读剪枝优化实战
推荐系统实战
本课程从两个维度来解剖实际企业中个性化推荐的使用细节，以及主要的个性化推荐算法在其中的应用场景。
Python数据分析系列课程：学习文本挖掘
从基本的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始，多面深入学习文本挖掘技术的各个方面
自然语言处理实战
深度剖析自然语言处理，实战演练文本分类、情感分析与问答系统
自然语言处理——文本关系抽取实践解析
掌握NLP中关键的文本关系技术，实战学习关系抽取的规则与应用
知识图谱在几大热门垂直行业应用
知识图谱入门
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深度学习实战——利用LSTM进行情感分析
人工智能也可以实现情感分析？LSTM模型详解
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Tensorflow 技术全攻略
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快速学习机器视觉领域需要的知识点原理及其在Opencv中的使用方法
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Keras实战再升级，基于深度学习实现地址与邮编的多序列任务实战
计算机视觉实战
深入掌握计算机视觉常用算法应用，如图像分类，目标检测，语义分割、人脸识别、人体关键点检测等。课程付款页面输入2023SJKBD优惠券兑换码，立减3480🔥🔥🔥
深度学习——神经网络实战精讲
全面解读神经网络应用场景
高洛峰
前兄弟连联合创始人
毕业于西南科技大学计算机系，2004年开始从事IT技术培训，具有扎实的技术功底和丰富的教学经验.国内最早的PHP、Python讲师之一，具有扎实的技术功底和丰富的教学经验。 精通多种操作系统、嵌入式开发、C 、C++、J2EE、J2ME、J2SE、PHP、Python、Web全栈开发及Oracle数据库等技术。 线上累计培训人次超过10万，曾为Oracle、东软、文思海辉、浦发银行等多家国内知名企业提供培训服务。
唐宇迪
同济大学硕士，华东理工大学博士
《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》作者 精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向联通，移动，中信等公司特邀企业培训导师，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向；
张文彤
博士，数据分析与挖掘专著的作者
张文彤 博士 多年深耕于数据挖掘领域，市场研究领域以及统计应用领域; 多本软件教材、数据分析与挖掘专著的作者；现为上海昊鲲企业管理咨询有限公司合伙人。 曾在复旦大学公共卫生学院任教数载，其教学方式以讲解深入浅出见长；重点突出、简明易懂为鲜明特色。主编SPSS、SAS等统计软件教材10余本；其中，SPSS教材被教育部评为2003-2004年度教育部研究生推荐教材，后续版本被被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。
薛峰
合肥工业大学教授；博士生导师
合肥工业大学教授，博士生导师。长期从事人工智能大数据、个性化推荐系统的研究和开发工作，主持国家、省部级及应用项目数十项。已发表包括ACM/IEEE Transactions期刊在内的SCI，EI收录学术论文30余篇，已授权/实审发明专利十余项。
白浩杰
百度技术学院特约讲师
百度深度学习布道师、百度技术学院特约讲师、北航、大工特聘讲师，鸥若教育高级讲师。
张日崇
博士
博士，毕业于加拿大渥太华大学，长期从事自然语言处理方面研究工作，主持或参与多项国家级项目，在人工智能领域顶级期刊或会议上发表30余篇高水平论文。