产品经理、项目经理
通过AI赋能提升，突破职业发展瓶颈
应届毕业生
毕业迷茫群体，看不到未来的方向，期待学一门]有前景的技术
传统技术人员
从事传统技术岗位，想要提升，实现升职加薪转型
对新技术、新思想有兴趣的在职人员
时代风口，热门门职业方向，不二之选
0-1.机器学习中的Python基础
Python核心编程Python学习三板斧
数据类型和流程控制
函数
Python Web编程
Python GU|编程
Python科学计算
0-2.人工智能数学基础
数学概念(函数与导数、线性代数与矩阵、概率分析)
程序与概念(算法推导与实现)
程序实践
课后实践
0-3.机器学习概念与入门
人工智能概念
获取数据与特征工程
模型训练
1、初识AI产品
基础与项目全流程拆解
人工智能技术和应用场景的介绍
常见人工智能的算法
主流的应用语音识别、图像识别、智能文本分析
项目全流程成拆析
TensorFlow搭建多层神经网络并优化
2.工程实践
2-1.Al产品-需求篇
Al适用于哪些业务场景
如何把传统需求转换为AI需求
AI需求的确认书应该怎么签
AI需求的详细设计说明书
如何做Al需求的澄清
2-2.AlI产品研发篇
AlI产品的项目计划制定
数据处理:分类/标注
工程模型建立以及训练
2-3.Al产品硬件篇
Al相关硬件介绍
硬件于项目中的重要性
2-4.AI产品模型篇
回归算法应用、解析
回归算法的损失函数、梯度下降
分类算法应用、解析
分类算法的损失函数、策略调优决策树与随机森林
NLP自然语言处理的原理
语音识别的原理图像识别的原理
GPU服务器加速训练
2-5.AI产品-识别率篇
模型准确率的影响因素
如何提升识别率，对内对外的措施
上线后识别率的优化以及自学习模型简介
2-6.Al产品实施篇
产品上线需要的准备条件
软硬联调以及模型测试的必要性
产品部署上线的关键点
2-7.Al产品-运行篇
产品试运行期间的重要工作
真实数据以及模型孕育，产品升级
2-8.Al产品推广篇
Al产品如何进行产品发布以及推广
产品复制的关键点
3、AI产品 (高级产品篇)
3-1.实例实操部分
场景分析、需求点抓取
AI赋能、物联赋能、场景延伸
AI平台产品架构设计
项目内容拆解、工作安排
AI产品部署上线的关键点
产品发布以及推广交流智能化
3-2.实例实操部分
物联技术的简介以及应用点
AI人工智能与物联的结合
Al、物联以及大数据平台
智能SAAS平台的建没架构
信息化、智能化、数智化，产品三层顶层设计
人工智能初认知
AI项目的全流程熟悉，产品思维的简历
Al主流3大领域的产品以及应用熟知
对于传统项目与AI项目的差别点认知
AI项目中的关键点以及问题点的熟知
