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光环大数据带你走进人工智能大世界

人工智能+Python时代已经来临

2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告,国家宣布立刻抢夺人工智能全球制高点,崭新的时代来了!Python凭借超高的开发效率与丰富的类库及超高的性能,被称为最智慧的语言,加码无人驾驶、金融、电商、医疗、教育等各大领域。预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的大市场,而Python就是人工智能七万亿市场的未来。



在未来5年,人工智能市场将会以50%的平均速度增长

为什么要学习人工智能+Python
  • 人工智能重大事项

    国务院七月份正式发布《新一代人工智能发展规划》,人工智能正式纳入国家发展战略,开启了国内人工智能产业发展的新篇章。

  • 人工智能越来越火爆

    IT巨头在人工智能上的投入明显增大,一方面网罗了顶尖人工智能的人才,另一方面加大投资力度频频并购,未来10年人才需求几百万。

  • 人工智能爆炸式增长

    大规模并行计算,大数据,深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展,使人工智能技术突飞猛进。人工智能正在慢慢变得普及。

掌握人工智能+Python能做什么

随着大数据的发展,人工智能+Python发展更加火爆,人工智能工程师岗位缺口越来越大,井喷式增长,而且人工智能工程师平均薪资较其他IT岗位薪资高得多。无论是Python工程师、Python爬虫工程师、还是人工智能工程师等等的职位薪资待遇均水涨船高,人工智能从业人员平均薪资分布超过70%从业者月薪20K-80K。几乎全行业都再发展人工智能+Python,百度、阿里、腾讯、科大讯飞等等国内知名企业均需大量人工智能+Python人才!

理论+实战的黄金课程体系

人工智能+python课程分为10大阶段+6大项目实战,每个阶段都有实力案例和项目结合,从简单到专业一步一步带领学生
走进人工智能+python开发的世界,帮助学生顺利走上人工智能+python工程师的道路!

课程
一阶段
Python基础

学习内容:Python基础实战开发

学习目标:熟练掌握Linux基本操作,熟练掌握Python基
                         础开发,掌握函数与控制 、Python编程开发

完成项目:设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计
                         开发。

课程
二阶段
Python进阶

学习内容:Python进阶实战开发

学习目标:熟练掌握Python面向对象,Python高级编程
                         熟练Python文件操作与并发编程。

完成项目:电子购物车项目,异步聊天室项目
                         

课程
三阶段
数据库实战开发

学习内容:数据库的实战开发

学习目标:熟练掌握数据库基础、数据库设计,掌握
                         NoSQL、MongoDB以及Redis数据库的使用

完成项目:权限系统数据库设计、日志系统、数据库
                         设计、综合系统数据库设计。

课程
四阶段
web前端开发

学习内容:Python基础实战开发

学习目标:熟练掌握HTML基础、掌握CSS布局,
                         JavaScript编程以及jQuery框架的使用。

完成项目:大型网站设计项目、京东电商网站项
                         目、JS原生特效编写实战。

课程
五阶段
Python爬虫开发

学习内容:Python爬虫实战开发

学习目标:熟练掌握urllib.lib库及requests库的使用,掌
                         握爬虫高级技术及Scrapy分布式爬虫开发。

完成项目:58同城网站数据爬取,赶集网站数据爬取,
                         电商网站数据爬取。

课程
六阶段
Django框架

学习内容:Django编程实战开发

学习目标:熟练掌握Django框架设计、了解Django工
                         作机制、熟练应用Django框架。

完成项目:简洁版知乎网站系统设计项目,精简版豆
                         瓣网站系统设计。

课程
七阶段
云计算平台

学习内容:Sap Design Studio大数据可视化分析

学习目标:熟练使用IaaS部署、掌握Docker 部署应用
                         以及熟练代码管理与部署。

完成项目:Git管理博客系统、nginx 代理访问、
                         Fabric部署上线。

课程
八阶段
数据分析

学习内容:Python基础实战开发

学习目标:掌握基本数据分析工具以及四大分析工具,
                         熟练Statsmodels使用以及scikit- learn使用。

完成项目:财经数据商业分析实践,数据科学工具综合应
                         用。

课程
九阶段
人工智能

学习内容:人工智能学习与应用

学习目标:熟练掌握TensorFlow技术与应用,掌握深度
                         学习包keras及其应用、熟悉Fintech。

完成项目:个人人脸智能识别项目、在线人脸身份认证
                         服务项目。

课程
十阶段
综合项目实战

学习内容:综合项目实战开发

学习目标:熟练掌握人工智能Python综合项目开发流程,
                          掌握常见项目的开发技术实现。

完成项目:互联网招聘网站数据爬取,语音智能识别,
                          Python商业分析等六大项目实战开发。

大数据人工智能+Python详细课程

Python 点击咨询课程 Linux安装与配置 系统管理与目录管理 用户与用户组管理 Python基础入门 Python程序开发
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶:修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、发行版本系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶:配置Grub
1、find命令、locate命令
2、查找特定程序:whereis
3、Linux文件系统的架构
4、移动、复制和删除
5、文件和目录的权限
6、文件类型与输入输出
1、软件包管理
2、用户与用户组基础
3、管理、查看、切换用户
4、/etc/...文件
5、用户及组的创建,删除
6、忘记密码解决
1、Python版本特性介绍
2、Python应用场景及趋势发展
3、Python开发环境搭建
4、Python开发工具及运行环境
5、标识符与关键字,注释
6、Python在各系统中的安装
7、应用场景及数据存储设计
1、Python程序开发基础指南
2、如何运行python代码
3、Python选择与循环
4、Python字符串处理
5、可视化python编程
6、数据及类型操作
Python函数 Python模块 Python编程开发 Python序列 Python 集合与字典
1、函数的作用
2、参数与返回值
3、默认参数与关键字参数
4、可变参数与变量作用域
5、LEGB规则应用
6、匿名函数与Lambda表达式
7、递归与高阶函数
8、函数说明文档与注解
1、模块导入与别名
2、__name__的使用
3、模块搜索路径
4、模块的缓存
5、包的使用
6、__init__.py的作用
1、PYQT实现GUI工具
2、与c、java之间的互动调用
3、Python在Linux中的开发
4、GitHub的使用
5、python程序开发
6、Python api使用及二次开发
1、Python字符串定义
2、Python应用及Bytes操作
3、Python元组和列表操作
4、列表推导式
5、序列类型间转换
6、索引及切片
1、set与frozenset
2、集合相关方法
3、集合的运算
4、字典相关方法
5、集合与字典的遍历
6、集合与字典推导式
项目一:设计高级石头剪刀布游戏      项目二:计算器程序设计开发。

Python
进阶 点击咨询课程
Python面向对象 Python经典开发 Python高级编程 Python文件操作 Python并发编程
1、Python函数闭包操作
2、函数高级特性及函数经设计
3、Python面向对象编程
4、python 类别与类型区分
5、class定义与抽象逻辑编写
6、Python 类与方法设计
7、Python函数变形—装饰器
1、经典类与新式类的区分
2、Python异常捕获
3、Python程序运行规则
4、Python异常捕获及处理方式
5、Python文件访问及数据处理
6、python与echarts
7、Python MySQL API操作
1、迭代器与生成器
2、Python程序编程进阶
3、Python GUI编程思路
4、PyQT图形化编程
5、Python XML与HTML处理
6、正则表达式
7、元编程
8、python高级编程实践
1、文件与编码
2、Python I/o操作
3、TXT/CSV/json/ymal及其他文件介绍
4、json/ymal等文件操作
5、文件读写与定位
6、with资源释放
7、文件与路径的常用操作
8、Pickle数据持久化
1、多进程与多线程
2、线程创建与同步
3、线程并发与死锁
4、全局锁GIL
5、进程的创建进程通讯
7、协程
8、asynio并发
9、网络编程
项目一:电子购物车项目      项目二:异步聊天室项目

数据库 点击咨询课程 数据库设计 数据库范式及ACID特性 数据库基础 表,视图及索引 NoSQL介绍
1、数据库设计及运行管理
2、数据库设计过程讲解
3、概念结构设计与ER图
4、逻辑结构设计与ER转换规则
5、数据流图与数据字典
6、数据库设计物理模型
7、数据库事务与隔离级别
1、数据库的范式的实例
2、数据库设计三大范式应用
3、数据库管理系统事务
4、数据库ACID的四大特性
5、数据库四大特性应用
6、分库分表大数据解决方案
7、分库分表实施与分析
1、数据库概念介绍
2、MySQL安装与登录
3、数据库创建与删除
4、表结构创建,查看,
5、字段类型与数据类型
6、字段增加,重命名,删除
1、记录的增加,修改,删除
2、表查询
3、条件查询
4、模糊查询
5、视图创建与操作
6、索引创建与操作
1、NoSQL 简介
2、NoSQL 应用场景分析
3、NoSQL 的优缺点详解
4、NOSQL的CAP定理
5、NOSQL可用性及一致性要求
6、NoSQL 数据库分类
7、BASE模型及CAP理论
数据库MongoDB 数据库Redis使用 ES搜索引擎技术介绍
1、MongoDB的安装
2、基本操作命令
3、数据类型与操作
4、文档数据的相关操作
5、数据备份,复制,恢复
6、pymongo库的使用
7、数据查询,排序,去重
1、REDIS分布式缓存介绍
2、REDIS网络模型与内存管理
3、REDIS的数据一致性问题
4、REDIS支持的KEY类型
5、REDIS水平动态扩展
6、REDIS数据淘汰策略
1、模糊查询介绍
2、模糊查询模式匹配
3、模糊查询通配符使用
4、结构化数据与非结构化数据
5、搜索如何实现
6、Lucene实现全文搜索流程
7、Lucene的API使用
项目一:权限系统数据库设计、   项目二:综合系统数据库设计。

web前端 点击咨询课程 HTML基础与应用 CSS层叠样式表 JavaScript基础 JavaScript进阶 jQuery应用
1、HTML基本介绍
2、HTML基本标签认识
3、HTML DOM结构认识
4、常用标签使用
5、HTML与CSS
6、HTML5认识
1、CSS基本介绍
2、CSS基本语法
3、CSS盒子模型
4、CSS布局及定位
5、CSS与HTML综合案例
6、CSS3与HTML5认识
7、CSS综合应用
1、JS基本认识及介绍
2、JS在HTML中的用法
3、JS基本数据输出
4、JS基本语法语句
5、JS的注释与变量
6、JS的数据类型
7、JS的基本对象
1、JS的函数基本编程
2、JS的作用域及事件
3、JS的字符串与运算符
4、JS的各类语句认识
5、JS的类型转换
6、JS错误与调试
7、JS的综合应用实战
1、选择器使用及应用优化
2、Dom节点的基本操作
3、事件处理、封装、应用
4、jQuery中的动画使用
5、可用性表单的开发
6、jQuery、Ajax、函数、缓存
7、jQuery插件、扩展、应用
项目一:大型网站设计项目京东电商网站项目      项目二:JS原生特效编写实战。

网络爬虫 点击咨询课程 urllib.lib库 requests库 CSS选择器与Xpath 爬虫高级技术 Scrapy分布式爬虫
1、Python urllib认识
2、urllib库的基本操作
3、urllib基本get请求
4、urllib基本post请求
5、超时配置与会话对象
6、代理与API
1、通过pip安装requests
2、发送请求与传递参数
3、Response对象与文件上传
4、身份验证
5、Cookies与会话对象
6、超时与异常
7、综合应用案例
1、CSS选择器基本使用
2、Xpath基本介绍
3、Xpath基本语法
4、XPath 轴与表达式
5、Xpath的基本运算符
6、Xpath语法定位
7、常用的反爬虫技术
1、多线程与多进程爬虫
2、代理设置与Cookie操作
3、动态网页内容的抓取
4、Selenium与PhantomJS
5、模拟表单登录
6、图片验证码的识别
1、创建项目与定义Item
2、命令行工具
3、Spiders参数与选择器
4、Scrapy的Feed输出
5、数据收集与终端输出
6、Scrapy爬虫常见问题
7、Scrapy爬虫调试
项目一:58网站      项目二:赶集网站数据爬取

Django
框架 点击咨询课程
Django入门 Django模板与模型 Django数据管理 Django视图 Django输出与缓存
1、django介绍及互联网应用
2、django入门讲解
3、django和Python安装与测试
4、数据库配置及服务器的设定
5、视图及URL的配置
6、正则表达式及URL
7、django如何处理请求
8、动态URL 的配置及调试
1、Django模板基础知识
2、使用模板系统
3、创建模板对象
4、Django模板渲染
5、模板标签及过滤器
6、Django模板加载
7、Django模型
1、MVC及MTV开发模式
2、数据库设计及开发
3、DJango站点管理
4、后台管理
5、表单
6、从Request对象中获取数据
7、提交数据信息
8、结合Javascript表单验证
1、高级视图及URL的配置
2、使用多个视图前缀
3、高级模板知识
4、数据模型高级部分
5、通用视图
6、Django部署
7、配置文件参数调试
8、APACHE与Django
1、Django输出非html内容
2、Django生成各类文件
3、会话、用户和注册
4、Django session框架
5、Django缓存机制
6、Django国际化与安全
7、Django防止SQL注入
8、跨站点脚本(XSS)
项目一:简洁版知乎网站系统设计项目      项目二:精简版豆瓣网站系统设计

云计算 点击咨询课程 IaaS/Paas/SaaS Nginx 简单配置使用 Docker 部署应用 管理工具Git 部署工具 Fabric
1、云计算三大服务模式介绍
2、如何理解云计算三大模式
3、IaaS 基础架构即服务
4、PaaS平台即服务
5、SaaS 软件即服务
6、IaaS, PaaS和SaaS及其区别
1、环境部署及安装 nginx
2、常用编译参数认识
3、nginx.conf 配置文件
4、通用设置与http 服务器
5、SSL 的配置
6、nginx 负载均衡反向代理
7、反向代理时的缓存相关设定
1、安装环境说明与组件安装
2、docker命令使用
3、搜索与下载镜像
4、docker容器中运行命令
5、容器与显示容器标准输出
6、容器中安装程序或服务
7、创建容器,并用ssh登录
1、git简介与安装
2、工作区与暂存区
3、管理修改与删除
4、git远程仓储与分支管理
5、git与标签管理
6、GitHub的使用
7、自定义git与码云使用
1、fabric部署工具认识
2、fabric环境配置
3、执行本机操作
4、混搭整合远端操作
5、多目标服务器
6、fabric扩展
7、fabric常用api
项目一:Git管理博客系统、      项目二:nginx 代理访问、Fabric部署上线。

数据科学与
数据分析 点击咨询课程
数据分析工具讲解 数值计算包学习 数据处理包Pandas Pandas与数据库 数据加载与存储
1、numpy基本讲解
2、scipy基础认识
3、pandas基本讲解
4、jupyter基本认识
5、matplotlib认识
6、其他数据分析工具
1、数值计算包工具介绍
2、Numpy多维数组
3、数组的属性与操作
4、基本的数组运算
5、Scipy工作原理介绍
6、SciPy交互工作
7、SciPy交互工作
1、本地环境安装
2、加载工具库
3、Pandas创建对象
4、操作行和块
5、窥视数据
6、缺失值处理、合并于分组
7、Pandas导入导出数据
1、与SQL/Excel 对比
2、数据体量与工具选择
3、 范式中的切片与分组
4、Pandas索引与排序
5、文本转化为虚拟变量
6、Pandas数据回归
7、Pandas分析与图像处理
1、读取文本文件
2、函数解析
3、逐块读取chunksize
4、利用DataFrame
5、关系型数据库驱动
6、非关系型数据库驱动
7、Web API操作网络资源
数据清洗和准备 数据处理:合并和重塑 数据汇总和组操作 Matplotlib实践 绘图与可视化
1、数据质量要求与来源
2、数据清洗原理
3、缺失数据处理
4、相似重复数据检测
5、异常数据处理与逻辑错误检测
6、数据清洗的模型
7、数据清洗框架和模型
1、合并数据集
2、数据DataFrame合并
3、数据轴向连接
4、重塑层次化索引
5、字符串对象方法
6、正则表达式运用
1、数据样本分位数
2、数据聚合运算
3、面向列的多函数应用
4、定义不同列的函数
5、通过函数进行分组
6、分组运算和转换
7、透视表和交叉表
1、Matplotlib基本介绍
2、Matplotlib可视化包认识
3、2D与3D图表图表使用
4、Matplotlib图像显示
5、Matplotlib应用
6、从文件加载数据
7、从网络加载数据
1、图例、标题和标签
2、条形图和直方图
3、散点图与堆叠图
4、因子变量绘图
5、各类复杂图形绘制
6、多变量的可视化
7、多变图形分析
Pandas高阶技巧 统计学基础 时间序列分析基础 序列分析周期算法与应用 Python中建模库
1、面板数据
2、三维度ix标签索引
3、字符串方法String Methods
4、分类Categoricals
5、可视化Plot
6、数据框合并与排序
7、函数分箱操作
1、统计和统计数据
2、数据的图表展示
3、数据的概括性度量
4、总量指标和相对指标
5、平均指标和变异指标
6、抽样估计与 假设检验
7、相关与回归
1、时间序列及分析指标
2、平稳序列预澍
3、趋势性序列预测
4、复合序列因素分析
5、主要统计量
6、ARIMA模型
7、模型识别余参数估计
1、时间序列模型介绍
2、探索时间序列
3、ARMA时间序列模型
4、ARIMA时间序列模型的框架
5、时间序列模型的应用
6、时间序列数据准备算法
1、pandas接入模型
2、用Patsy创建模型描述
3、statsmodels使用
4、线性模型估计
5、时间序列过程估计
6、pandas与sk-learn建模对接
7、建模实验
项目一:财经数据商业分析实践      项目二:数据科学工具综合应用。

人工智能 点击咨询课程 人工智能介绍 机器学习介绍 模型验证与特征工程 机器学习算法-监督学习 机器学习算法-无监督学习
1、人工智能基本介绍
2、人工智能常用技术
3、人工智能国内外发展
4、TensorFlow认识
5、TensorFlow灵活性和延展性
6、异构设备分布式计算
1、机器学习基本概念
2、机器学习分类
3、机器学习涉及学科与领域
4、机器学习的学习方法
5、机器学习的范围
6、机器学习常用算法介绍
7、机器学习基础代码演练
1、模型算法验证
2、模型函数验证
3、特征工程概述
4、特征工程的构建
5、特征预处理
6、特征提取与选择
7、特征评估
1、监督学习算法介绍
2、K-近邻算法(KNN)
3、 决策树与决策树的构建
4、朴素贝叶斯算法
5、支持向量机(SVM)
6、SVM通俗解释
7、人工神经网络(ANN)
1、无监督学习基本介绍
2、常用聚类算法介绍
3、聚类算法的分类
4、k-means聚类
5、层次聚类算法
6、SOM聚类算法
7、FCM聚类算法
金融科技Fintech 智能化金融风控 特征工程实践 个人信用建模实践 风控系统实现
1、金融科技Fintech介绍
2、业务模式介绍
3、Fintech技术介绍
4、Fintech国内发展分析
5、Fintech业务体系
6、金融科技的发展路径
1、线上数据审核
2、信用数据调取与审批
3、风控关系网络模型构建
4、实时风险评定模型构建
5、环境安全等级评定模型
6、历史行为分析
7、全流程防护模型构建
1、确定项目范围/数据收集
2、指示变量获取关键信息
3、阈值型指示变量
4、多特征型指示变量
5、特殊事件指示变量
6、组内指示变量
7、交叉变量获取关键信息
1、个人信用模型分析
2、个人信用模型构建
3、数据收集与样本设计
4、选择构建模型工具
5、模型验证与检验
6、选择临界值分值及修正
7、个人信用模型检测
1、风控系统需求分析
2、风控系统架构
3、功能方案和实施
4、信用模型在风控中的应用
5、决策系统实现
6、JupyterHub+DaskML实践
7、机器学习风控应用实践
深度学习算法 TensorFlow讲解 TensorFlow综合实践 TensorFlow综合实践 深度学习人脸识别应用
1、深度学习算法介绍
2、线性回归算法介绍
3、逻辑回归算法
4、随机森林算法
5、降维算法
6、卷积神经网络
7、深度学习算法训练
1、基本概念以及理解
2、CNN卷积神经网络
3、TensorBoard面板可视化
4、AlphaGo 的策略网络
5、DNN与RNN深度神经网络
6、TensorFlow实现RNN
7、Tensorflow人工智能分布式
1、Tensorflow的实现原理
2、Tensorflow扩展功能
3、Tensorflow代码结构
4、Tensorflow附带的模型
5、Tensorflow案例解析
6、Tensorflow模型解析
7、Tensorflow综合应用
1、环境配置与安装keras
2、keras导入库与模块
3、ninst加载数据
4、keras数据预处理
5、预处理类标签
6、定义模型架构与编译模型
7、N数据模型拟合与数据评估
1、获得训练数据集
2、keras构建模型
3、进行模型训练
4、opencv图形数据采集
5、numpy图形数字化
6、人脸识别应用检验
7、keras其他识别应用
项目一、金融风控架构实践      项目二、大数据+人工智能在金融行业的实践介绍

真实项目贯穿全程

为提高学员的实战能力,专门引进各大合作企业实战项目

NO. 1     互联网招聘数据爬虫项目

项目简介

通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,得出有价值的结果。

项目特色

该项目要求学员熟练使用Python urllib requests等模块,掌握Python网络编程、多线程编程技术,掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块,掌握网络协议,如HTTP协议,理解分布式爬虫原理及实现,熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架。

NO. 2     语音智能识别

项目简介

该项目采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,让学员在语音识别方向融汇贯通Python知识体系,帮助学员进入语音识别人工智能领域。

项目要求学员掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能,熟悉海量数据分析技术,掌握语音识别技术原理、实现方法,熟练采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow,熟悉第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK,掌握数据的云端存取访问技术以及掌握Python图形编程技术。

NO. 3     简版知乎网站系统设计实现

项目简介

利用Django+vue.js实现一套完整的前后端系统,将Python实践、文件与数据库管理、阿里云IaaS使用、git使用、Fabric部署、Vue.js实践等学习的技术应用在一个真实的项目,将知识融会贯通。

项目特色

融合Web服务开发、数据库设计、API First、RestFul风格、前后端分离、SPA/PWA前端实践。将前沿的技术理念和技术实践结合在一起,打通技术理论、实践、前瞻技术理念…

NO. 4     利用Python进行商业分析

项目简介

Python拥有完备的数据分析、机器学习、深度学习等智能领域的实用包。本项目以一个具体的商业分析案例为基础,将数据抓取、预处理、存储与加载、数据规整化(清理/抽取/转换/合并/重塑)、数据聚合与运算 等基础技术融合在一起,利用统计模型找到商业的本质,利用时间序列发掘商业可能性…

项目特色

Python从2005在金融行业应用越来越多,和所有其他分析领域一样,数据规整化所花费的精力会比解决核心建模和研究问题所花费的时间要多很多。所以本项目除了教商业建和研究问题本质外,核心的是教学员如何利用python高效快速的解决数据存取/规整化的问题…

NO. 5     金融风控研发与实践

项目简介

依托海量互联网信息,基于数据挖掘分析和机器学习技术打造人工智能信用评估体系(Lending AI),实现了秒量级快速精准的信用评估决策;基于该评估结果,撮合个人用户和机构快速高效的完成交易;帮助个人享受到更便捷的资金借贷、消费分期等金融服务,以及租车、租房、旅游、教育等场景服务。

项目特色

将海量的精准数据实时地输入到Lending AI中,持续训练/优化风控算法和机器模型,将人工智能信用评估体系的精度和准度提升到比个更准确。金融风控将呈现智能化、场景化、前置化的趋势,这一切都离不开大数据的支撑。

NO. 6     在线人脸身份认证服务

项目简介

人脸识别技术在金融行业的应用,主要有人证对比、刷脸支付、远程开户、实名认证和黑名单查询等。将人脸识别模型进行了超过千万级张人脸图像数据的训练,配合自主研发的人脸106关键点定位算法不断进行深度学习,形成了新一代的人脸识别引擎。

项目特色

风控是互联网金融重量级代表,提供以人脸识别为基础多种技术相结合的反欺诈服务是其中的一项重要业务。通过活体检测技术,防止用户利用PS、面具或视频建模等方式进行身份冒用。持续优化模型和数据,持续推动人工智能与大数据结合驱动的风控能力,多维度识别用户信息的真实性,发现、规避潜在的欺诈风险。

大数据培训机构合作院校

哈尔滨工业大学

东北石油大学

黑龙江外国语大学

北京工业大学

内蒙古民族大学

山西大学

中国石油大学

内蒙古财经大学

太原理工大学