光环国际联合阿里云推出“AI智客计划”

阿里云与光环国际合作AI人才计划
2018年云栖大会深圳峰会上,阿里云与光环国际签署战略合作协议,启动“AI智客计划”。该计划旨在三年内联合国内百所大学,培养并认证5-10万名AI大数据专业人才,推动人工智能产业人才生态建设。

2018阿里巴巴云栖大会深圳峰会3月28日、29日在大中华喜来登酒店举行,阿里云全面展示智能城市、智能汽车、智能生活、智能制造等产业创新。

3月28日下午,以“深化产教融合,科技赋能育人才”为主题的云栖大会“阿里云大学教育专场”备受瞩目,成为人气最旺的专场之一。

会上,阿里云与光环国际举行了隆重的战略合作签约仪式。光环国际联合阿里云大学,启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业,光环国际将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年,光环国际将联合国内百所大学,通过“AI智客计划”,共同推动人工智能产业人才生态建设,培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才,构建中国的人工智能人才优势。

当前,人工智能成为经济发展的新引擎,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量;人工智能产业变革带来的人才牵引力,正在成为推动前沿技术企业产业升级的新动能。

阿里与光环国际强强联合,产教跨界融合

阿里云作为中国最大的云计算平台,致力于为企业和政府机构提供安全高效的计算和数据处理能力,为万物互联的DT世界,提供源源不断的新动能。科技进步速度加快对传统教育模式、传统知识生产模式、传统创新转化模式提出了严峻挑战。新型科技企业与大学的边界正变得日益模糊,跨界融合创新成为变革趋势。

在产教加速融合的大背景下,阿里云协同国内一流大学和优秀培训机构,探索产教融合创新模式、共同培养从技能应用型人才立体到企业高管的立体化数字人才,将阿里科技红利普惠输出,助力人工智能产业发展,为本地经济向AI+转型提供强大的人才支撑。

光环国际董事长兼CEO张泽晖先生在谈到本次与阿里的合作时说:“阿里云的大数据认证和即将推出的人工智能认证,为当下备受关注的大数据工程师和人工智能工程师这个群体,制定了职业标准。光环国际强调人才培养的前沿性与实战性的追求与阿里云大学不约而同,光环国际大数据课程和阿里云大数据、人工智能认证内容具有天然的匹配属性,二者的结合对于推动前沿科技创新无疑是天赐良缘。”


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(光环国际董事长兼CEO 张泽晖)


对于本次合作,阿里云大学副总经理臧康说:“光环国际作为阿里云大学培训和认证的核心合作伙伴之一,是我们阿里云从众多伙伴中千挑万选出来的。目前光环国际为国内很多TOP级的企业都提供了人工智能和大数据的培训,其中包括阿里云、国企以及很多大型的传统企业。光环国际凭借其在课程设计、教学环节、人才质量把控考核的严谨态度,目前已成为阿里云非常信赖的合作伙伴。今年,阿里云希望依托光环国际的影响力为广大的开发者提供阿里云大数据应用性技术,希望双方建立更加融合的教学模式和培训模式、探索出更多的交互内容,更希望阿里云借助光环国际的平台,可以影响到更多高端的企业级的大数据和人工智能的开发者。”

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(臧康 阿里云大学副总经理)

光环国际成立17年以来,有超过1000名学员在阿里工作,在阿里系企业的学员超过1万。光环国际将延续在国内前沿科技领域已有的先发优势,充分利用阿里云的平台优势、数据优势、大数据和深度学习海量计算优势,强强联合,打造更专业的大数据教学、实验、认证模式,在共同倡导开源共享理念的同时,促进前沿技术人才生态圈层的共创共享,推动创新型科技企业向人工智能方面的转型。

       浙江大学中国科教战略研究院院长、中国高教学会工程教育专业委员会副秘书长张炜教授在会上说:“未来是一个人机链接和交融的时代,对人才有很大的挑战。对于智能化场景的应用,我们中是走在第一,作为产业革命的新态势,我们更要培养适应智能社会的跨界集成的新一代工程师。”

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(浙江大学中国科教战略研究院院长 张炜)

深圳大学计算机与软件学院党委书记王志强表示:“在人才培养中,我们要用创新、创客、创业的“三创”思维实现人才在工程思维、设计思维和市场思维中的跨界融合,实现从技术范式、科学范式过渡到工程范式,快速的将学科需求转化成应用需求。”

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(深圳大学计算机与软件学院党委书记王志强)

光环国际多维人才创新培养,全面拥抱AI大数据时代

随着全球产业变革,人工智能人才出现了全球性的短缺。产业发展,人才先行。光环国际作为国内前沿技术的先行者始终坚持技术应用于实践、科技加速产业创新。

光环国际副总裁、职教事业群总经理杨恩博说:“几年前年我结束了在美国西雅图的数据分析师工作,回国加入光环国际,负责人工智能及大数据的人才培养事业。我们在吸取了国外很多成功经验的同时,也做了很多符合国内需求的落地性建设,并且积累了海量的应用资源,实现了众多程序员向人工智能工程师的转型、应届大学毕业生向大数据工程师的跃升!光环多年来坚持学以致用、学为实用,非常注重学员在深度学习、机器算法、人脸识别等方面的项目应用,真正做到为学员负责、为企业负责、为社会负责。”

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(光环国际副总裁 杨恩博 左一)

在产教加速融合的大背景下,光环国际积极探索产教融合新模式、结合国际前沿技术领域的最新实践成果,先后与哈尔滨工业大学、太原科技大学等全国众多高校通过专业共建、实训共建、双师共建,通过产学研用相结合的模式将前沿技术转化为系统的人才培养体系带入高校,并连同高新科技企业对数字人才的立体化需求以项目实战和课证融合的教学模式培养了一大批人工智能高技术型人才,为企业发展注入新动能。

对于未来,光环国际董事长张泽晖先生充满信心的表示,光环国际作为高校与企业链接的纽带,将协同企业智能转型需求与高校人才培养规范的双重标准,通过光环AI大数据四级培养体系,打造出极具竞争力高质量的人工智能人才教育体系,极大填补人工智能产业的技术人才缺口,持续推动人工智能技术的人才发展及创新。


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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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