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                有位小姐姐想和你聊一聊

                顺/势/而/为  AI/创/新/未/来
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                40+ 技术解决方案
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                名企联合 共建课程
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                什么是人工智能,学IT为什么选择人工智能 ?

                人工智能产业链

                方案集成层

                安防领域 零售领域 医疗健康领域 城市出行领域 文娱领域 移动终端领域 客服领域 金融领域 教育领域   营销领域 农业领域 制造领域

                技术支撑层

                智能语音识别 计算机视觉 自然语言处理 知识图谱 机器学习

                基础应用层

                传感器 大数据服务 芯片 平台 云服务 开源框架

                人工智能商业化落地现状

                目前人工智能核心技术已进入商业化阶段。比如“AI+”以技术为核心驱动,探索多样化的人工智能产品、方案、商业模式,直接服务社会。 而“+AI”则是传统行业主动引进
                人工智能技术进行产业升级,提高效率和用户体验。顺势而为,AI创新未来!

                一分钟了解人工智能

                这门课程适合谁,解决什么问题 ?

                刚毕业,未来迷茫

                期待学习一门有前景的技术

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                学人工智能为什么选择这门课程?

                制定AI培训新标准
                培养AI专精型人才
                课程设置科学合理
                适合AI技术初学者
                覆盖AI职业全技能
                助力学员多方位就业
                企业级项目实战
                打造核心竞争力
                300+次技术研讨
                致力沉淀AI新技术
                携手名企共建课程
                联合培养高端人才

                01

                制定AI培训新标准,培养AI专精型人才

                我们培养的AI工程师所具备的能力

                AI算法深入研究能力

                AI算法深入研究能力指算法实用性、先进性、可拓展性,让学员
                掌握算法模型举一反三的技能。

                AI算法业务流处理能力

                AI算法业务流处理能力指通过企业实战场景、业务流,对AI技术
                实战训练,解决实战业务流问题。

                查看详细课程大纲

                02

                覆盖AI职业全技能,助力学员全面提升!

                机器学习、推荐、通用框架

                科学计算库,特征工程,十大经典算法,主流应用领域,推荐系统,主流框架人工智
                能,TensorFlow、Pytorch框架。

                图像与视觉处理CV

                图像分类,目标检测和追踪,图像语义分割,场景文字识别,图像生成,人体关键点
                检测及标签识别,视频分类。

                自然语言处理NLP

                分词,命名实体识别,词性标注、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、文本
                摘要、问答系统、阅读理解。

                人工智能前沿技术和未来热点

                进化学习、分布式机器学习、强化学习、立体视觉与SLAM、点云处理、对称权重与
                深度置信网络、模型可解释性,模型压缩,迁移学习,终身学习,元学习。

                • 数据挖掘
                  工程师

                • 自然语言
                  处理工程师

                • 数据分析
                  工程师

                • 深度学习
                  算法工程师

                • 推荐系统
                  工程师

                • 机器学习算
                  算法工程师

                • 知识图谱
                  工程师

                • 图像与视觉
                  处理工程师

                查看人工智能就业详情
                零基础多久能就业

                03

                300+次技术研讨,致力沉淀AI新技术!

                40+技术解决方案
                • 基于神经网络端到端的解决方案
                • 语言模型调优与注意力机制优化的方案
                • 特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案
                • SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案
                • 建立交通流系统状态和观测状态的解决方案
                • 车辆检测、计数和分类解决方案
                • 图像去畸变的解决方案
                • 实时车道线检测的解决方案
                • 实时采集摄像头人脸视频的解决方案
                • 利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案
                • 动态图像人脸定位的解决方案
                • 利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案
                • 医学影像格式转换的解决方
                • 案肺部实质形态分割的解决方案
                • 利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案
                • 可疑病灶区域标记及预诊断的解决方案
                • 基于多模型级联学习的场景识别解决方案
                • 浅CNN模型和深CNN模型集成学习
                • mlp模型组合预判场景解决方案
                • 在线图片识别-商品检测项目(CV)
                • 基于端到端算法的目标检测解决方案
                • 模型训练中数据增强的解决方案
                • 基于Label Image的图像标注的解决方案
                • 知识图谱的双画像关系存储解决方案
                • 动态/静态标签的AI属性方案
                • 实时响应的AI金字塔召回方案
                • wide-deep模型的排序模型方案
                • 医疗领域NER解决方案
                • 对话主题相关解决方案
                • 微信端服务部署解决方案
                • 对话管理系统与AI结合解决方案
                • 大规模快速文本分类解决方案
                • 多模型并行预测解决方案
                • 分布式模型训练解决方案
                • 多标签知识图谱构建解决方案
                • 基于Flume+Kafka的实时数据采集解决方案
                • 基于词频、词向量的文章画像抽取解决方案
                • 离线定时任务多路召回的解决方案
                • wide&deep深度神经网络模型的排序方案
                • 双通道redis&hbase的实时请求服务解决方案
                • 推荐系统冷启动解决方案
                • 中文分词和向量化的解决方案
                • 基于神经网络端到端的解决方案
                • 语言模型调优与注意力机制优化的方案
                • 特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案
                • SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案
                • 建立交通流系统状态和观测状态的解决方案
                • 车辆检测、计数和分类解决方案
                • 图像去畸变的解决方案
                • 实时车道线检测的解决方案
                • 实时采集摄像头人脸视频的解决方案
                • 利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案
                • 动态图像人脸定位的解决方案
                • 利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案
                • 医学影像格式转换的解决方
                • 案肺部实质形态分割的解决方案
                • 利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案
                • 可疑病灶区域标记及预诊断的解决方案
                • 基于多模型级联学习的场景识别解决方案
                • 浅CNN模型和深CNN模型集成学习
                • mlp模型组合预判场景解决方案
                • 在线图片识别-商品检测项目(CV)
                • 基于端到端算法的目标检测解决方案
                • 模型训练中数据增强的解决方案
                • 基于Label Image的图像标注的解决方案
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                • 动态/静态标签的AI属性方案
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                • 大规模快速文本分类解决方案
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                • 离线定时任务多路召回的解决方案
                • wide&deep深度神经网络模型的排序方案
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                • 中文分词和向量化的解决方案
                10+技术栈
                • 模型训练流水线
                • 模型并行预测服务
                • 模型热更新微服务
                • 分布式模型训练
                • 自动参数调优
                • Fasttext模型全面解析应用
                • Transformer迁移学习深入实践
                • ResNet主干视觉网络剖析
                • 强化学习与对抗网络解读
                • 大型模型压缩与知识蒸馏探索
                • 对抗网络系列算法论文复现
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                04

                合理科学的课程设置,懂企业,更懂你!

                • 第一阶段:Python基础编程
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • Python第一个程序
                  • 条件控制语句和循环语句
                  • 容器类型
                  • 函数
                  • 文件操作
                  • 面向对象
                  • 异常处理
                  • 模块和包

                  可掌握的核心能力 :

                  1、掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力;

                  2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

                  可解决的现实问题

                  能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
                • 第二阶段:Python高级和应用编程
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • Python高级语法
                  • Python常用标准库
                  • 数据结构与算法
                  • Linux系统使用
                  • 网络编程
                  • 多任务编程
                  • Web基础应用:HTTP协议
                  • Web基础应用:前端基础
                  • AI开发Web应用:Django框架

                  可掌握的核心能力 :

                  1、能够熟练使用Linux操作系统;

                  2、掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;

                  3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;

                  4、能够进行Python与MySQL之间的数据交互;

                  5、掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;

                  6、掌握Web服务器的工作流程,以及Web框架的实现原理。

                  可解决的现实问题

                  能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
                • 第三阶段:机器学习
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • 常用科学计算库的使用
                  • 数学基础知识及基于科学计算库的实现
                  • 数据预处理与特征工程
                  • 决策树
                  • SVM支持向量机
                  • 朴素贝叶斯
                  • 聚类算法
                  • 集成学习
                  • 马尔可夫链蒙特卡罗方法
                  • 图模型
                  • 高斯过程
                  • 机器学习项目实训

                  可掌握的核心能力 :

                  1、掌握数据科学库的使用;

                  2、掌握数据基本处理的方法;

                  3、掌握机器学习中处理数据的方法;

                  4、理解经典的机器学习算法原理;

                  5、掌握机器学习中工作的具体流程。

                  可解决的现实问题

                  1、把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型;
                  2、实现针对不同问题,选择不同算法模型,同时在该模型的基础上,对该算法进行调优。
                • 第四阶段:深度学习与图像与视觉处理
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • 神经网络
                  • TensorFlow框架
                  • 图像与视觉处理介绍
                  • 目标分类和经典CV网络
                  • 目标检测和经典CV网络
                  • 目标分割和经典CV网络
                  • OpenCV库与图像处理基础
                  • OpenCV库与图像处理进阶
                  • CV综合案例实训

                  可掌握的核心能力 :

                  1、熟悉深度学习及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用;

                  2、掌握深度学习在计算机视觉中的应用,包括但不限于分割检测识别等;

                  可解决的现实问题

                  1、可实现物体(人体,人脸,通用目标)检测,跟踪与识别,道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案;
                  2、能够对图像处理、人脸算法,或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优。
                  3、掌握实际工作中深度学习的具体流程,数据及标注处理,建模训练,及模型部署应用等。
                • 第五阶段:深度学习与自然语言处理
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • Pytorch工具与神经网络基础
                  • 自然语言处理NLP介绍
                  • 自 然 语 言 处 理 N L P 开 发HelloWorld案例
                  • 文本预处理
                  • RNN及变体
                  • Transfomer
                  • 传统的序列模型
                  • 非序列模型解决文本问题

                  可掌握的核心能力 :

                  1、掌握Pytorch的安装和使用;

                  2、掌握NLP领域前沿的技术解决方案;

                  3、掌握NLP相关知识的原理和实现;

                  4、掌握传统序列模型的基本原理和使用;

                  5、掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案。

                  可解决的现实问题

                  1、能够使用Pytorch搭建神经网络;
                  2、构建基本的语言翻译系统模型;
                  3、构建基本的文本生成系统模型;
                  4、构建基本的文本分类器模型;
                  5、使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别;
                  6、使用fasttext进行快速的文本分类。
                • 第六阶段:人工智能项目实战
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • 智能交通CV项目
                  • 实时人脸检测CV项目
                  • 智能文本分类NLP项目
                  • 在线医生NLP项目

                  可掌握的核心能力 :

                  1、掌握大规模语料下AI模型快速进行文本分类的全流程;

                  2、掌握多模型并行训练与多模型部署预测的全流程;

                  3、掌握垂直领域AI对话系统的基本工程实现;

                  4、掌握使用迁移学习方法进行句子审核及其句子主题相关问题的实现;

                  5、掌握复杂场景下AI模型实时进行目标检测并跟踪的全流程;

                  6、掌握利用AI模型进行人脸定位,检测,识别,匹配的工程实现方法;

                  7、掌握多模型级联实现场景识别并进行模型部署的全流程。

                  可解决的现实问题

                  1、通过项目对机器学习、NLP、CV领域知识点综合应用;
                  2、通过项目综合提升AI算法业务流搭建能力;
                  3、通过项目综合提升AI算法实用性、先进性、可拓展性经验提升。
                • 第七阶段:人工智能面试强化
                  查看详细大纲

                  主讲内容

                  • 自编码器
                  • 对称权重与深度置信网络
                  • 进化学习
                  • 分布式机器学习
                  • 强化学习
                  • 数据结构和算法强化
                  • 数据结构强化
                  • 动态规划初步
                  • 贪心算法
                  • 数据结构与算法的Python实现
                  • 计算机视觉CV强化
                  • 立体视觉与SLAM
                  • 点云处理

                  可掌握的核心能力 :

                  1、理解算法和模型的分布式实现及加速原理;

                  2、深入理解常用算法,模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用;

                  3、基于3D点云数据,进行配准、分割和特征识别等算法开发,建立3D点云图处理的算法

                  可解决的现实问题

                  1、跟进行业最新深度学习算法相关先进技术,研究并应用的学习算法,持续提升模型的精准性和鲁棒性;
                  2、深入理解算法和模型调优方式及优缺点;
                  3、综合运用经典SLAM技术,多视角几何基础理论以及三维重建方法进行业务实践。
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                免费试学

                05

                企业级项目实战,打造就业核心竞争力!

                • 主讲内容

                    本项目利用深度学习技术,实时跟踪路面车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目。车辆自动计数系统由计数系统、图像抓拍系统、实时监控录像系统组成,可在视频看出每个车辆的连续帧路径。

                  项目特色

                  1、利用卡尔曼滤波建立状态方程,结合观测结果对运动目标的位置进行估计;
                  2、采用背景差分法对在检测区的车辆进行检测和跟踪;
                  3、利用DGPS/DR组合车辆定位中各子系统的模型对车辆定位提高精 度;
                  4,利用Haar Adaboost 自定义目标检测对过往的车辆进行检测、计数和分类。
                • 主讲内容

                    本项目可通过摄像头实时采集视频人脸数据,也可批量图片输入自动化识别人脸;本项目对视频可实现人脸的跟踪,并标注姓名、性别、情绪(开心、生气、自然)等信息;能对进入视频的陌生人报警。

                  项目特色

                  1、深入理解EigenFace、FisherFace、LBPH及人脸双属性图
                  2、深度神经网络建模,实现人脸实时跟踪识别及查找
                  3、通过Hausdorff距离实现动态人脸图像定位及追踪
                  4、完成PCA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的综合运用
                  5、结合界面熟练掌握PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制
                • 主讲内容

                    在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。该项目结合医学知识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。

                  项目特色

                  1、端到端(end-to-end)任务对话系统解决方案
                  2、Pipeline方式任务对话系统解决方案
                  3、医疗数据知识图谱neo4j解决方案
                  4、mem2seq模型论文复现方案
                  5、深度学习模型微服务化以及负载均衡处理解决方案
                  6、微信公众号接口开发以及第三发api接口集成
                  7、基于语音识别与语音生成技术的与患者语音沟通的交互方式
                • 主讲内容

                    中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支持用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如对话,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。

                  项目特色

                  1、多模型训练服务,保证在训练过程中,进行资源监控和分配,达到高效率在有限资源内进行模型训练。
                  2、多线程并行预测服务,并对每一个获得结果做最后综合处理。
                  3、图谱权重更新,使用预测概率更新在该路径权重,根据权重计算规则,获得最后结果。
                  4、 n-gram特征工程, 捕捉词序对结果的影响。
                  5、fasttext模型,适应在语料变化大,模型数量规模大,模型上下线频繁的场景。
                获取项目资料
                深度了解项目详情

                06

                携手名企共建课程,联合培养高端人才

                百度云智学院,指定人工智能人才培养方案

                京东人工智能平台,达成 AI 项目资源深度合作

                与百度云共同制定和推广“人工智能”人才标准及人才培养方案,并根据各自的优势共同进行课程设计和优化,旨在培养更专业的人工智能领域人才。

                与京东人工智能通过平台建设、课程研发、人才培养及产品创新,围绕人工智能数据科学、图像与视觉处理、自然语言处理等领域开展更多深度合作。

                查看更多详情

                07

                一线实战讲师团队,让你少走弯路!

                原老师

                王老师

                朱老师

                邢老师

                许老师

                惠老师

                江老师

                张老师

                陈老师

                赵老师

                张老师

                赵老师

                北京大学电子与通信工程硕士, 多年开发经验,熟悉web后端,移动端, 大数据, 机器学习等技术, 精通java Python等常用开发语言,在多家软件公司担任高级工程师, 项目经理, 有新浪微博,中新网新闻发布系统等多个大型项目经验。

                毕业于山东大学,计算机硕士。具有10年项目开发、项目管理经验,任事业部技术总监,长期一线项目经理。主持开发过的项目涉及银行、政府等应用领域。多年企业内训培训师,讲课深入浅出,深受学生和企业员工的好评。

                大连理工大学计算机硕士毕业,专注于机器学习,操作系统,推荐,深度学习领域。曾就职于人工智能创业公司,百度公司,任算法高级工程师。对CV,NLP,风控,强化学习,C++,Python等领域技术有深入研究和项目经验。为人幽默喜气,深受学生欢迎。

                10年Linux平台互联网开发经验,业界资深讲师。精通Linux内核开发、内核系统移植、ARM SOC体系结构设计、C/C++、Python、Javascript、LISP、ARM/X86汇编等编程语言,全栈工程师对计算机原理从上到下融会贯通。

                十年Linux平台软、硬件开发经验,五年教学经验。拥有美国Intel多核多线程认证, ARM认证工程师资格证(AAE和AAME)。曾参与上海建设银行项目Unix安全及解决方案,263网络集团的大型企业邮箱系统开发。精通Linux内核驱动开发、C/C++、Python开发。

                多年软件开发经验和丰富的教学经验,先后在多家公司担任团队技术负责人。熟悉Python、C、Objective-C、Swift等编程语言,带领团队开发出《利安社区》《荣华果园》《爱遇》《WinShop》等。授课风趣幽默,善于引导学生主动思考问题。

                多年研发经验和教学经验。精通Linux操作系统各种应用开发,精通C/C++、Python语言编程,对GTK+、Qt等图形界面编程有深入研究,精通网络编程,交换机、路由器、TCP/IP协议栈等。拥有丰富授课及培训技巧,讲课幽默生动有趣,深入浅出。

                硕士研究生学历,具有多年的编程工作经验。研究生期间主要研究算法优化,熟悉常用算法模型底层原理。做过数据挖掘,推荐系统等相关工作。专注于人工智能、机器学习、深度学习相关方面的应用研究。授课幽默风趣,注重学员反馈吸收。

                计算机专业毕业,多年IT教育培训及多年开发经验,精通Python、C、OC、Swift等编程语言,主导过多个项目开发,社交、新闻、购物等APP和后端领域,注重移动端与后台接口交互体验。授课思路清晰明了,通俗易懂。

                人工智能方向博士,微软AI课程导师; 曾任职于多家世界500强公司及无人机行业领先企业的研发部门;授课经验丰富,精准把握方向, 知识体系完备;开拓的国际视野,具有亚欧大陆、南北美洲等30余个国家的访学阅历。

                统计学硕士,10年以上医疗行业软件研发与算法设计经验,担任算法工程师+高级软件工程师,精通Python ,opencv,c++,php,react-native等,主要从事人脸检测,物体识别并建立相关医疗模型,具有医疗核心期刊发表过相应文章经历。

                多年开发与IT教学经验,精通Python、MySQL、HTML、CSS、JavaScript等编程语言。技术纯熟,项目经验丰富。授课风趣幽默,以不同的授课风格打破代码课程对学生的常规束缚,引导不同基础的学生日有所长。

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