• 人工智能太難,聽不懂學不會 知識碎片化,不成體系 簡歷上項目經歷少 實戰資源少,實操經驗不足 學習目標不清晰,不知道要學什么 學的太基礎,就業面窄

    人工智能,AI時代的必修課

    隨著AI時代到來,人工智能成為熱門技術方向之一。飛速發展的行業使人才需求越來越大,薪資隨之 水漲船高。但由于技術更新快,教育資源有所滯后,真正符合市場需求的人才培養仍面臨巨大挑戰。

    • 高質量人才缺口大
    • 市場需求大
    • 熱門技術薪資高
    • 急需優質教育資源
    • 為迎合人工智能行業飛速發展,市場存在許多“快餐式”人才培養,而具備體系技術能力的人才高度稀缺。
      • “快餐式”人才特點

        基礎性技術崗位

        可替代、可復制

        機械執行,缺乏開發思維

        晉升難,行業局限性

      • 高素質人才特點

        具備完整的開發思維

        開發能力可遷移,無行業限制

        符合市場人才需求標準

        職場晉升快

    適學人群

    拒絕做“可復制”技術人才

    打破行業壁壘,培養技術人才“可遷移能力

    理論+實戰,4大階段層層遞進,培養AI開發思維

    理論打底,實戰鞏固,打造真正掌握人工智能技術的人才
    • 基礎理論
    • 核心課程
    • 深度課程
    • 進階實戰
    • 01 人工智能引入與課程整體介紹
      人工智能的認知與介紹 學習階段概覽與語言工具介紹 人工智能工具環境介紹-學習環境介紹
    • 02 Python的基礎語法
      認識Python Python的基礎語法 運算符 輸入與輸出 數據類型轉換 條件語句 Python、Anaconda與Pycharm的關系 Python3.10的match...case while循環語句
      for循環語句 循環的控制與綜合練習 數據類型-數字型 數據類型-字符串 數據類型-列表 數據類型-元組 數據類型-集合 數據類型-字典
    • 03 python高級技巧
      函數的基本概念與使用 Python的類 模塊與包 異常處理機制 迭代器與生成器 正則表達式 多進程與多線程網絡編程 網絡編程 文件操作與MQTT
    • 06 Git教程
      Git教程導學 Git教程練習
    • 05 數據結構
      數據結構概念與引入 數據結構之鏈表 數據結構之棧 數據結構之隊列
      哈希表 遞歸 線性查找與二分查找 基本排序與高級排序
    • 04 線性代數與Python第三方庫
      人工智能中的線性代數 Numpy庫 pandas庫 Matplotlib庫
    • 01 人工智能的微積分基礎
      人工智能的微積分引入 人工智能的微積分基礎
    • 02 圖像認知與OpenCV
      計算機眼中的圖像 灰度化 二值化 自適應二值化 形態學變換 圖片顏色識別 圖像顏色替換 ROI切割 圖像旋轉 圖像鏡像旋轉 圖像縮放 圖像矯正
      圖像添加水印 圖像噪點消除 圖像梯度處理 圖像邊緣檢測 繪制圖像輪廓 凸包特征檢測 圖像輪廓特征查找 直方圖均衡化 模板匹配 霍夫變換 圖像亮度變換
    • 03 基于傳統視覺的簡單的車道線檢測與自動駕駛
      3D智能駕駛系統場景介紹 獲取場景圖片數據 MQTT通信協議介紹 MQTT通信代碼介紹 視角透視
      形態學變換 車道線檢測代碼講解 實時車道線檢測 PID控制小車高速路巡航
    • 04 機器學習算法原理與實踐-入門
      機器學習介紹與定義 KNN與決策邊界 距離計算方式 使用數學方法實現KNN 前向傳播與損失函數 反向傳播的學習率與梯度下降 自求導的方法實現線性回歸算法 深度學習框架PyTorch的tensor 基于PyTorch框架的線性回歸 基于TensorFlow框架的線性回歸 基于PaddlePaddle框架的線性回歸
    • 07 深度學習基礎與實踐
      全連接與鏈式求導法則 Softmax與交叉熵 優化器和優化方法 神經網絡的可解釋性與欠擬合 神經網絡的過擬合 正則化 神經網絡的過擬合解決方案 深度學習回顧與任務
    • 06 機器學習算法原理與實踐-深化
      曲線擬合與非線性化 激活函數 極大似然估計與交又熵損失函數 邏輯回歸與二分類問題 基于框架的邏輯回歸
    • 05 概率論與統計
      概率論與統計(上) 貝葉斯原理與實踐 概率論與統計(下) 貝葉斯案例與實踐 貝葉斯多分類實踐
    • 01 卷積神經網絡
      計算機眼中的圖像 卷積為什么能識別圖像 池化為什么能增強特征 多通道卷積與偏置過程 LeNet-5
    • 02 視覺經典神經網絡
      AlexNet VggNet GoogLeNet ResNet MobileNetV1 MobileNetV2 MobileNetV3
    • 03 NLP-循環神經網絡
      DNN的時序預測與缺陷 RNN為什么能體時序預測 RNN的梯度消失和梯度爆炸 WordWordEmbeddg詞嵌入 Word2Vec Word2Vec優化 LSTM:長-短期記憶網絡 BiLSTM 門控循環單元
    • 04 Transformer
      Encoder-Decoder 注意力機制引入 注意力機制 點積注意力為什么需要縮放 soft-attention self-attention mult-headattention 絕對位置編碼 相對位置編碼 旋轉位置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer
    • 06 生成式人工智能
      生成式人工智能歷史與發展 大語言模型和大模型 如何使用現成的大模型(提示詞能力)
    • 05 語音場景與認識聲音
      認識模擬聲音與數字聲音 聲音時域與頻域轉換 聲音的mel特征提取
    • 01 PyQT課程
      記事本實現--QMainWindow 文件瀏覽器 多媒體 事件 網絡編程 PyQT中多線程 PyQT數據庫 文件瀏覽器 多媒體 事件 網絡編程 PyQT中多線程 PyQT數據庫
    • 02 數據集標注與制作
      數據集標注與制作imglabel介紹 數據集標注與制作labelme介紹 動手制作一些簡單的數據集
    • 04 工業流水線產品實時檢測
      目標檢測基礎知識:目標檢測概述 目標檢測基礎知識:目標檢測的挑戰 目標檢測基礎知識:目標檢測的評估指標 目標檢測發展與經典神經網絡:RCNN 目標檢測發展與經典神經網絡:fastRCNN/fasterRCNN 目標檢測發展與經典神經網絡:SSD YOLO1/2/3/5/8的發展與關鍵概念:YOLO的起源和原理 YOLO1/2/3/5/8的發展與關鍵概念:如何將目標檢測問題轉化為一個回歸問題 YOLO1/2/3/5/8的發展與關鍵概念:一階段(One-Stage)檢測方法 網絡結構解析 全卷積網絡(FCN) 多尺度特征融合 非極大值抑制(NMS)算法 多尺度特征圖 損失函數 模型部署到場景(桃子) 甲骨文檢測
    • 09 算法的NPU終端移植
      Linux常用命令 基于3588的NPU進行移植(1) 移植YOLO的全過程(1)
    • 03 工業流水線產品分類
      3D智能駕駛系統場景介紹 獲取場景圖片數據 MQTT通信協議介紹 MQTT通信代碼介紹 視角透視 形態學變換 車道線檢測代碼講解 深實時車道線檢測 PID控制小車高速路巡航
    • 05 垃圾分揀實時監測
      數據采集與標注 基于YOLOV8實現垃圾分揀 模型部署到場景
    • 08 大模型的RAG、微調與Agent
      大模型的微調手段與優缺點 大模型的知識檢索增強介紹 大模型的知識檢索增強實踐,實現一個垂直領域大模型 大模型的agent智能體 大模型接入3D場景
    • 07 大模型的部署與上線
      Huggingface詳細介紹與使用 了解與部署ChatGLM 了解QWEN 部署QWEN 部署本地大模型和知識庫 大模型部署和推理框架 Xinference
    • 06 目標分割的原理與實戰
      分割算法的原理 語義分割1 實例分割、分割算法經典神經網絡 分割案例1

    耗時5年研發人工智能在線實驗平臺,打造身臨其境實戰環境

    采用創新教學模式,將理論知識變得直觀生動,同時為理論知識的應用提供了項目開發與實踐的學習系統
    組件化拖拽式編程
    結果實時展示
    組件參數交互
    代碼自動生成
    機器視覺3D場景
    NLP/語音3D場景
    智能分揀綜合場景
    大模型AIGC綜合場景
    自動駕駛綜合場景

    元宇宙人工智能在線平臺優勢

    一次性解決人工智能學習3大難題
    算法難

    采用“可視化算法”教學模式,將算法過程封裝,動態解析代碼,按搭積木式組合讓用戶可視化理 解算法原理,構建整體思維,深入學習。

    以深度學習的本質為例,通過傳統學習方式學習一般需要2~3天,但使用人工智能在線實驗平臺只需要半天。

    編程難

    采用“代碼自動生成”教學模式,Python代碼自動生成,根據封裝好的組件自主學習代碼,代碼資源可以遷移到硬件平臺或虛擬場景中驗證。

    應用場景難

    采用“3D應用場景案例實戰”教學模式。邏輯與算法可接入系統里預設的3D場景中,實現可視化交 互體驗,打造人工智能沉浸式實操環境。

    3D仿真交互式綜合項目

    沉浸虛擬仿真實驗環境,互動學習深化知識理解與技能提升,激發學習熱情與創新思維
    • 工業流水線智能分揀

      預設工業流水線場景,將待分揀物品輸送到分揀系統,可以自行設計規則和算法,將物品分配到正確的下件系統,訓練規則和算法越優,越能夠實現高速、準確、自動化的分揀處理。

    • 自動駕駛

      預設自動駕駛的道路場景,感知與識別環境信息與道路信息,完成決策與規劃算法部署,通過類PID算法控制車輛姿態進行自主導航與智能交互。

    • 從零開始手寫GPT

      深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術棧的遷移,帶領大家從零開始搭建GPT大模型網絡,基于此學習各開源大模型的部署與微調。

    結果導向,對標崗位JD精準教學,學完直接落地高端崗位

    從入門到精通:AI崗位學習全攻略
    • AI全棧工程師
    • python開發工程師
      增加自動化辦公能力
    • 圖像處理工程師
      機器學習工程師
    • 自然語言處理算法工程師
      語音識別算法工程師
      深度學習算法工程師
      計算機視覺工程師
    • 數據標注員
      大模型算法工程師
      大模型訓練與微調工程師
      AI終端部署工程師
      • 人工智能引入與
        課程整體介紹
      • Python
        高級技巧
      • 數據
        結構
      • 人工智能的
        微積分基礎
      • 基于傳統視覺的簡單的
        車道線檢測與自動駕駛
      • Python的
        基礎語法
      • 線性代數與
        Python第三方庫
      • Git
        教程
      • 圖像認知
        與OpenCV
      • 機器學習算法原理
        與實踐-入門
      • 語音場景
        與認識聲音
      • NLP-循環
        神經網絡
      • 卷積
        神經網絡
      • 機器學習算法原理
        與實踐-深化
      • Transformer
      • 視覺經典
        神經網絡與復現
      • 深度學習
        基礎與實踐
      • 概率論
        與統計
      • 生成式
        人工智能
      • 數據集
        標注與制作
      • 工業流水線
        產品實時檢測
      • 目標分割的
        原理與實戰
      • 大模型的
        RAG、微調與Agent
      • PyQT
        課程
      • 工業流水線
        產品分類
      • 垃圾分揀
        實時監測
      • 大模型的
        部署與上線
      • 算法的
        NPU終端移植

    20年資源積累,打造人工智能行業標桿

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