教育行業(yè)A股IPO第一股(股票代碼 003032)

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人工智能開(kāi)發(fā)適合人群

  1. 預轉型開(kāi)發(fā)人員

  2. 理工科相關(guān)專(zhuān)業(yè)

  3. 研發(fā)管理技術(shù)拓展

  4. 人工智能愛(ài)好者

咨詢(xún)新開(kāi)班級構成情況

人工智能開(kāi)發(fā)六大課程優(yōu)勢

  • 制定AI培訓課程培養AI專(zhuān)精型人才

  • 覆蓋AI職業(yè)技能助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)

  • 課程設置科學(xué)合理適合AI技術(shù)初學(xué)者

  • 多領(lǐng)域多行業(yè)項目打造AI核心競爭力

  • 技術(shù)大牛傾力研發(fā)專(zhuān)職沉淀AI新技術(shù)

  • 聚力名企共建課程整合優(yōu)質(zhì)技術(shù)資源

01制定AI培訓課程 培養AI專(zhuān)精型人才

我們培養的AI工程師所需能力

AI算法深入研究能力AI算法深入研究能力指算法實(shí)用性、先進(jìn)性、可拓展性,讓學(xué)員掌握算法模型舉一反三的技能。

AI算法業(yè)務(wù)流處理能力AI算法業(yè)務(wù)流處理能力指通過(guò)企業(yè)實(shí)戰場(chǎng)景、業(yè)務(wù)流,對AI技術(shù)實(shí)戰訓練,解決實(shí)戰業(yè)務(wù)流問(wèn)題。

技術(shù)棧SeleniumRequestsJs

技術(shù)棧XpathMysqlESFilter

技術(shù)棧CounterSeabornOpencv
TensorboardJiebaPillow

技術(shù)棧LossSelectionEntropy
LossAdam SGD

技術(shù)棧Cross ValidationModel
PredictTrain Test Split

技術(shù)棧PytorchTensorflowKeras
Sklearn

技術(shù)棧AcuracyRecalPrecision
F1

技術(shù)棧DjangoFlaskDocker
Tensorflow-Serving

技術(shù)棧AbtestUnitestAPItest

數據采集與標注數據清洗與存儲數據特征與分析 模型驗證模型訓練模型選型與構建 模型選型與構建模型選型與構建系統聯(lián)調測試

在線(xiàn)醫生問(wèn)答機器人是NLP在醫療領(lǐng)域的應用之一,幫助人們解決基本的醫療知識問(wèn)答。項目涉及主流的AI技術(shù),包括遷移和微調BERT模型解決句子連貫性判斷、BiLSTM+CRF解決醫療命名實(shí)體識別、使用自監督語(yǔ)料進(jìn)行實(shí)體審核等,對涉獵的算法模型進(jìn)行深度解析。同時(shí),整個(gè)項目具備完整的業(yè)務(wù)流程,包括微信公眾號的對接、對話(huà)管理存儲、模型部署服務(wù)、圖數據庫操作等,以便訓練的模型能真正投入使用,產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。

技術(shù)架構

課程實(shí)例:在線(xiàn)醫生項目

微信公眾號客戶(hù)端

分布式模型部署與性能提升技巧

醫療領(lǐng)域知識圖譜
neo4j存儲
N度關(guān)系查詢(xún)
圖數據管理
醫療對話(huà)生成模型訓練
基于BERT的對話(huà)連貫性判斷
用戶(hù)意圖識別
Bi-LSTM+CRF的命名實(shí)體識別
多輪對話(huà)管理系統
基于Redis的緩存
基于Unit的規則生成器
多輪對話(huà)控制機制

醫療數據清洗與數據處理流水線(xiàn)

了解AI工程師發(fā)展前景

02覆蓋AI職業(yè)技能 助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)

  • 機器學(xué)習、推薦、通用框架

    科學(xué)計算庫,特征工程, 十大經(jīng)典算法,主流應用領(lǐng)域,推薦系統,主流框架人工智能框架TensorFlow、Pytorch。

  • 圖像與視覺(jué)處理CV

    圖像分類(lèi),目標檢測和追蹤,圖像語(yǔ)義分割,場(chǎng)景文字識別,圖像生成,人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測及標簽識別,視頻分類(lèi)。

  • 自然語(yǔ)言處理NLP

    分詞,命名實(shí)體識別,詞性標注、句法分析、語(yǔ)義理解、信息抽取、機器翻譯、文本摘要、問(wèn)答系統、閱讀理解。

  • 人工智能前沿技術(shù)和未來(lái)熱點(diǎn)

    進(jìn)化學(xué)習、分布式機器學(xué)習、強化學(xué)習、立體視覺(jué)與SLAM、點(diǎn)云處理、對稱(chēng)權重與深度置信網(wǎng)絡(luò )、模型可解釋性,模型壓縮,遷移學(xué)習,終身學(xué)習,元學(xué)習。

咨詢(xún)老學(xué)員就業(yè)詳情

03課程設置科學(xué)合理 適合AI技術(shù)初學(xué)者

  1. 階段1
  2. 階段2
  3. 階段3
  4. 階段4
  5. 階段5
  6. 階段6
  7. 階段7
  8. 階段8
  9. 階段9
  10. 階段10
  • Python編程基礎

    主講內容:

    · Python基礎語(yǔ)法
    · Python數據處理
    · 函數
    · 文件讀寫(xiě)
    · 異常處理
    · 模塊和包

    可掌握的核心能力:

    1、掌握Python開(kāi)發(fā)環(huán)境基本配置;
    2、掌握運算符、表達式、流程控制語(yǔ)句、數組等的使用;
    3、掌握字符串的基本操作;
    4、初步建立面向對象的編程思維;
    5、熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式;
    6、掌握類(lèi)和對象的基本使用方式。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    熟練掌握人工智能Python語(yǔ)言,建立編程思維以及面向對象程序設計思想,使學(xué)員能夠熟練使用Python技術(shù)完成基礎程序編寫(xiě)。

  • Python編程進(jìn)階

    主講內容:

    · 面向對象
    · 網(wǎng)絡(luò )編程
    · 多任務(wù)編程
    · 高級語(yǔ)法
    · Python編程綜合項目
    · Python數據結構

    可掌握的核心能力:

    1、掌握網(wǎng)絡(luò )編程技術(shù),能夠實(shí)現網(wǎng)絡(luò )通訊;
    2、知道通訊協(xié)議原理;
    3、掌握開(kāi)發(fā)中的多任務(wù)編程實(shí)現方式;
    4、知道多進(jìn)程多線(xiàn)程的原理。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    熟練使用Python,掌握人工智能開(kāi)發(fā)必備Python高級語(yǔ)法。

  • 數據處理與統計分析

    主講內容:

    · Linux
    · MySQL與SQL
    · Numpy矩陣運算庫
    · Pandas數據清洗
    · Pandas數據整理
    · Pandas數據可視化
    · Pandas數據分析項目

    可掌握的核心能力:

    1、掌握Linux常用命令,為數據開(kāi)發(fā)后續學(xué)習打下的良好基礎;
    2、掌握MySQL數據庫的使用;
    3、掌握SQL語(yǔ)法;
    4、掌握使用Python操作數據庫;
    5、掌握Pandas案例;
    6、知道會(huì )圖庫使用;
    7、掌握Pandas數據ETL;
    8、掌握Pandas數據分析項目流程。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    掌握SQL及Pandas完成數據分析與可視化操作。

  • 機器學(xué)習與多場(chǎng)景案例實(shí)戰

    主講內容:

    · 機器學(xué)習簡(jiǎn)介
    · K近鄰算法
    · 線(xiàn)性回歸
    · 邏輯回歸
    · 決策樹(shù)
    · 聚類(lèi)算法
    · 集成學(xué)習
    · 機器學(xué)習進(jìn)階算法
    · 用戶(hù)畫(huà)像案例
    · 電商運營(yíng)數據建模分析案例

    可掌握的核心能力:

    1、掌握機器學(xué)習算法基本原理;
    2、掌握使用機器學(xué)習模型訓練的基本流程;
    3、掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用機器學(xué)習相關(guān)開(kāi)源庫的使用;
    4、熟練使用機器學(xué)習相關(guān)算法進(jìn)行預測分析;
    5、掌握數據分析常用思維方法;
    6、掌握不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的指標體系搭建;
    7、熟練使用各種數據分析工具進(jìn)行數據提取與數據展示;
    8、熟練運用常用數據分析模型解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    掌握機器學(xué)習基本概念,利用多場(chǎng)景案例強化機器學(xué)習建模。

  • 數據挖掘綜合項目

    主講內容:

    · 金融風(fēng)控項目業(yè)務(wù)背景介紹
    · 風(fēng)控建模介紹
    · 機器學(xué)習評分卡
    · 金融風(fēng)控特征工程
    · 不均衡學(xué)習和異常檢測
    · 推薦項目數據采集
    · 推薦系統召回業(yè)務(wù)
    · 推薦系統排序業(yè)務(wù)
    · 基于多路召回的實(shí)時(shí)推薦
    · 推薦系統平臺調度
    · 推薦系統性能評估

    可掌握的核心能力:

    1、掌握風(fēng)控業(yè)務(wù)場(chǎng)景的常用指標;2、掌握評分卡的建模流程;
    3、掌握評分卡特征工程的常用套路;
    4、熟練運用機器學(xué)習算法解決風(fēng)控業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的問(wèn)題;
    5、掌握多行業(yè)推薦業(yè)務(wù);6、掌握推薦業(yè)務(wù)建模流程;
    7、掌握召回,排序基礎算法;8、熟練運用機器學(xué)習算法解決推薦業(yè)務(wù)問(wèn)題;
    9、掌握大數據計算框架基本使用。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    1、掌握掌握金融風(fēng)控或推薦系統項目
    2、掌握運用機器學(xué)習算法解決實(shí)際業(yè)務(wù)的分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸的問(wèn)題

  • 深度學(xué)習與NLP自然語(yǔ)言處理基礎

    主講內容:

    · 深度學(xué)習基礎
    · BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
    · 經(jīng)典神經(jīng)同絡(luò )結構(CNN&RNN)
    · 深度學(xué)習多框架對比
    · 深度學(xué)習正則化和算法優(yōu)化
    · 深度學(xué)習Pytorch框架
    · NLP任務(wù)和開(kāi)發(fā)流程
    · 文本預處理
    · RNN及變體原理與實(shí)戰
    · Transformer原理與實(shí)戰
    · Attention機制原理與實(shí)戰
    · 傳統序列模型
    · 遷移學(xué)習實(shí)戰

    可掌握的核心能力:

    1、pytorch工具處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )涉及的關(guān)鍵點(diǎn);2、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基礎知識;
    3、掌握反向傳播原理;4、了解深度學(xué)習正則化與算法優(yōu)化;
    5、掌握NLP領(lǐng)域前沿的技術(shù)解決方案;6、了解NLP應用場(chǎng)景;
    7、掌握NLP相關(guān)知識的原理和實(shí)現;8、掌握傳統序列模型的基本原理和使用;
    9、掌握非序列模型解決文本問(wèn)題的原理和方案;10、能夠使用pytorch搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );
    11、構建基本的語(yǔ)言翻譯系統模型;12、構建基本的文本生成系統模型;
    13、構建基本的文本分類(lèi)器模型;14、使用ID-CNN+CRF進(jìn)行命名實(shí)體識別;
    15、使用fasttext進(jìn)行快速的文本分類(lèi);16、勝任多數企業(yè)的NLP工程師的職位。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    掌握深度學(xué)習基礎及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)典算法;掌握熱門(mén)的PyTorch技術(shù),完成自然語(yǔ)言處理基礎算法,諸如RNN、LSTM、GRU等技術(shù)。

  • ChatGPT技術(shù)深入淺出

    主講內容:

    · ChatGPT入門(mén)
    · ChatGPT原理詳解
    · ChatGPT項目實(shí)戰
    · 基于大型預訓練模型搭建聊天機器人
    · 聊天機器人和問(wèn)答系統

    可掌握的核心能力:

    1、掌握大規模知識圖譜技術(shù)與自然語(yǔ)言處理在多領(lǐng)域的應用
    2、掌握ChatGPT聊天機器人實(shí)戰
    3、掌握基于大型預訓練模型搭建聊天機器人
    4、熟悉端到端以及結合知識庫的多輪多任務(wù)對話(huà)系統網(wǎng)絡(luò )結構

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    能夠運用ChatGPT模型完成聊天機器人和問(wèn)答系統的相關(guān)功能

  • NLP自然語(yǔ)言處理綜合項目

    主講內容:

    · 解決方案列表
    · 項目架構及數據采集
    · 命名實(shí)體識別
    · 對話(huà)系統
    · 項目架構
    · 多模型預測
    · 模型的迭代優(yōu)化
    · 模型的上線(xiàn)部署與總結
    · 智能文本分類(lèi)
    · 模型上線(xiàn)

    可掌握的核心能力:

    1、醫療領(lǐng)域NER解決方案;2、對話(huà)主題相關(guān)解決方案;
    3、微信端服務(wù)部署解決方案;4、對話(huà)管理系統與A結合解決方案;
    5、抽取式文本摘要解決方案;6、生成式文本摘要解決方案;
    7、自主訓練詞向量解決方案;8、解碼方案的優(yōu)化解決方案;
    9、數據增強優(yōu)化解決方案;10、大規??焖傥谋痉诸?lèi)解決方案;
    11、多模型井行預測解決方案;12、分布式模型訓練解決方案;
    13、多標簽知識圖譜構建解決方案。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    1、掌握自然語(yǔ)言處理項目,完成文本摘要或傳智大腦項目
    2、掌握自然語(yǔ)言處理項目,完成智能文本分類(lèi)或知識圖譜項目
    3、掌握運用NLP核心算法解決實(shí)際場(chǎng)景關(guān)系抽取的問(wèn)題

  • CV基礎&面試加強

    主講內容:

    · 機器學(xué)習核心算法加強
    · 深度學(xué)習核心算法加強
    · 數據結構與算法
    · 多行業(yè)項目擴展
    · 圖像與視覺(jué)處理介紹
    · 目標分類(lèi)和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò )
    · 目標檢測和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò )
    · 目標分割和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò )

    可掌握的核心能力:

    1、機器學(xué)習與深度學(xué)習核心算法,NLP經(jīng)典算法,數據結構算法、Djkstra算法,動(dòng)態(tài)規劃初步,貪心算法原理,多行業(yè)人工智能案例剖析;
    2、經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò ):LeNet5、AlexNet、 VGG、 Inception、GoogleNlet、殘差網(wǎng)絡(luò ) 深度學(xué)習優(yōu)化;RCNN、FastRCNN;FasterRCNN;SSD、YOLOM、 YOLOV2、 YOLOV。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    1、掌握數據結構與算法,核心機器學(xué)習、深度學(xué)習面試題,助力高薪就業(yè);
    2、掌握計算機視覺(jué)基礎算法,諸如CNN、殘差網(wǎng)絡(luò )、Yolo及SSD。

  • CV計算機視覺(jué)綜合項目

    主講內容:

    · 解決方案列表
    · 項目架構及數據采集
    · 人臉檢測與跟蹤
    · 人臉姿態(tài)任務(wù)
    · 人臉多任務(wù)
    · 系統集成

    可掌握的核心能力:

    1、人臉檢測與跟蹤解決方案;
    2、人臉多任務(wù)解決方案;
    3、人臉識別任務(wù)解決方案;
    4、系統集成解決方案;。

    可解決的現實(shí)問(wèn)題:

    掌握人臉支付項目或智慧交通項目或實(shí)時(shí)人臉識別項目。

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04多領(lǐng)域多行業(yè)項目 打造AI核心競爭力

天鷹智能交通

本項目利用深度學(xué)習技術(shù),跟蹤路面實(shí)時(shí)車(chē)輛通行狀況,并逐幀記錄不同行車(chē)道車(chē)流量數目。車(chē)輛自動(dòng)計數系統由計數系統、圖像抓拍系統、實(shí)時(shí)監控錄像系統組成,可在視頻看出每個(gè)車(chē)輛的連續幀路徑。

項目架構

1、Siamese系列模型2、yoloV3目標檢測
3、SORT/DeepSORT算法4、卡爾曼濾波目標位置優(yōu)化
5、匈牙利算法目標匹配6、相機校正方法

壹圖實(shí)時(shí)人臉檢測

本項目可通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集視頻人臉數據,也可批量圖片輸入自動(dòng)化識別人臉;本項目對視頻可實(shí)現人臉的跟蹤,并標注姓名、性別、情緒(開(kāi)心、生氣、自然)等信息;能對進(jìn)入視頻的陌生人報警。

項目架構

1、EigenFace2、LBPH
3、雙屬性圖4、動(dòng)態(tài)人臉定位
5、活體檢測6、柔性模型技術(shù)
7、Gabor系數特征匹配8、隱馬爾科夫模型的圖像分割

美創(chuàng )醫療在線(xiàn)AI醫生

在線(xiàn)醫生項目是一個(gè)基于自然語(yǔ)言理解方向的問(wèn)答機器人。該項目結合醫學(xué)知識圖譜、深度學(xué)習、對話(huà)管理、微信公眾號開(kāi)發(fā)等技術(shù),旨在降低首醫成本,為患者提供基本醫學(xué)診斷意見(jiàn)服務(wù)。

項目架構

1、Neo4j圖數據庫2、命名實(shí)體審核/識別模型訓練與預測+
3、句子主題相關(guān)模型訓練與部署4、系統聯(lián)調與測試
5、論文復現

蜂窩頭條智能文本推薦

中文標簽化系統是NLP基礎任務(wù)的綜合系統,同時(shí)又是NLP應用的基礎設施。根據文本信息,給出對應的預定義標簽將能夠有效的支持用戶(hù)畫(huà)像,推薦系統等。同時(shí),對于高階NLP任務(wù),如對話(huà),翻譯,寓意蘊含等在語(yǔ)料分類(lèi)上將有很大的幫助。

項目架構

1、標簽詞匯知識圖譜2、特征工程
3、fasttext模型4、多模型訓練與預測
5、AI業(yè)務(wù)流調試6、Django后端服務(wù)搭建

泛娛樂(lè )推薦

推薦系統的在當下的火爆程度毋庸置疑,個(gè)性化推薦的需求也是每一個(gè)toC產(chǎn)品應該實(shí)現的目標。本項目推薦系統策略與圖像與視覺(jué)處理相結合,深度解決互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的推薦業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

項目架構

1、知識圖譜構建雙畫(huà)像2、多召回策略
3、召回金字塔4、基于人臉
5、場(chǎng)景6、表情推薦方案

貓眼人臉支付CV

人臉支付項目是一個(gè)基于計算機視覺(jué)方向的人臉識別項目,該項目以支付系統為背景介紹人臉處理的整體流程。利用機器學(xué)習和深度學(xué)習的方法,針對攝像頭捕獲的視頻圖像,進(jìn)行人臉區域檢測,人臉跟蹤,人臉姿態(tài)的檢測,通過(guò)人臉矯正,人臉比對完成人臉的識別。

項目架構

1、人臉檢測的解決方案2、人臉姿態(tài)(歐拉角)檢測
3、人臉關(guān)鍵點(diǎn)識別4、人臉多任務(wù)(年齡,性別等)
5、人臉特征對比

黑馬頭條推薦系統

黑馬頭條推薦系統屬于機器學(xué)習與深度學(xué)習推薦應用項目,類(lèi)似今日頭條、掘金等推薦。用戶(hù)可以通過(guò)黑馬頭條APP獲取個(gè)性化推薦技術(shù)文章的效果。

項目架構

1、Hadoop分布式文件存儲和計算2、Sqoop大規模數據遷移
3、Lambda架構4、Flume數據采集
5、Kafka消息隊列6、Spark機器學(xué)習
7、用戶(hù)特征工程8、TFIDF、TextRank文本特征工程
9、多路召回策略10、Wide&Deep深度學(xué)習模型

萬(wàn)米電商推薦系統

根據用戶(hù)的歷史行為,挖掘出用戶(hù)的喜好,并為用戶(hù)推薦與其喜好相符的商品或者信息。同時(shí)讓一些有價(jià)值的信息能夠到達潛在的用戶(hù)之中。其中用戶(hù)畫(huà)像標簽系統為推薦系統提供數據支持,商品推薦的Ctr/Cvr點(diǎn)擊率/轉化率預估系統為推薦系統推薦結果提供排序依據。

項目架構

1、推薦系統項目業(yè)務(wù)背景介紹2、推薦系統架構
3、企業(yè)級用戶(hù)畫(huà)像4、SparkMllib案例實(shí)戰
5、多路召回算法6、排序算法
7、推薦系統指標評估

小智同學(xué)-聊天機器人

小智聊天機器人,使用了自然語(yǔ)言處理的技術(shù),實(shí)現人機對話(huà)。實(shí)現的是一個(gè)類(lèi)似智能客服的系統,實(shí)現了閑聊功能和問(wèn)答功能,在A(yíng)pp上提供了入口,能夠和機器人閑聊和編程相關(guān)的問(wèn)題。

項目架構

1、jieba分詞2、skip-gram模型
3、CBOW模型4、詞嵌入原理word_embedding
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )RNN-LSTM-GRU6、Seq2Seq模型完整搭建和訓練
7、astText+Attention注意力機制

百京金融風(fēng)控項目

金融風(fēng)控項目搭建了整套金融風(fēng)控知識體系,從反欺詐、信用風(fēng)險策略、評分卡模型構建等熱點(diǎn)知識,使得學(xué)員具備中級金融風(fēng)控分析師能力。

項目特色

1、常見(jiàn)信貸風(fēng)險、金融風(fēng)控領(lǐng)域常用術(shù)語(yǔ)
2、信貸審批業(yè)務(wù)基本流程、ABC評分卡概念、正負樣本定義方法等
3、特征衍生、特征交叉、特征評估與篩選
4、邏輯回歸評分卡、集成學(xué)習評分卡、模型評價(jià)(KS,AUC),評分映射方法,模型報告
5、樣本不均衡的處理方法,異常點(diǎn)檢測的常用方法

  • 天鷹
    智能交通
  • 壹圖實(shí)時(shí)
    人臉檢測
  • 美創(chuàng )醫療
    在線(xiàn)AI醫生
  • 蜂窩頭條智
    能文本推薦
  • 泛娛樂(lè )推薦
  • 貓眼人臉
    支付CV
  • 黑馬頭條
    推薦系統
  • 萬(wàn)米電商
    推薦系統
  • 小智同學(xué)
    聊天機器人
  • 百京金融
    風(fēng)控項目
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05技術(shù)大牛傾力研發(fā) 專(zhuān)職沉淀AI新技術(shù)

  • 40+解決方案

    特定目標車(chē)輛跟蹤Siamese系列模型的解決方案SORT/DeepSORT算法多目標車(chē)輛跟蹤解決方案

    建立交通流系統狀態(tài)和觀(guān)測狀態(tài)的解決方案車(chē)輛檢測、計數和分類(lèi)解決方案

    圖像去畸變的解決方案實(shí)時(shí)車(chē)道線(xiàn)檢測的解決方案

    實(shí)時(shí)采集攝像頭人臉視頻的解決方案利用深度學(xué)習方法進(jìn)行人臉屬性提取的解決方案

    動(dòng)態(tài)圖像人臉定位的解決方案利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行人臉實(shí)時(shí)識別跟蹤的解決方案

    醫學(xué)影像格式轉換的解決方案肺部實(shí)質(zhì)形態(tài)分割的解決方案

    利用深度學(xué)習模型進(jìn)行肺結節檢測及分割的解決方案可疑病灶區域標記及預診斷的解決方案

    基于多模型級聯(lián)學(xué)習的場(chǎng)景識別解決方案淺CNN模型和深CNN模型集成學(xué)習

    mlp模型組合預判場(chǎng)景解決方案在線(xiàn)圖片識別-商品檢測項目(CV)

    基于端到端算法的目標檢測解決方案模型訓練中數據增強的解決方案

    基于Label Image的圖像標注的解決方案知識圖譜的雙畫(huà)像關(guān)系存儲解決方案

    動(dòng)態(tài)/靜態(tài)標簽的AI屬性方案實(shí)時(shí)響應的AI金字塔召回方案

    wide-deep模型的排序模型方案醫療領(lǐng)域NER解決方案

    對話(huà)主題相關(guān)解決方案微信端服務(wù)部署解決方案

    對話(huà)管理系統與AI結合解決方案大規??焖傥谋痉诸?lèi)解決方案

    多模型并行預測解決方案分布式模型訓練解決方案

    多標簽知識圖譜構建解決方案基于Flume+Kafka的實(shí)時(shí)數據采集解決方案

    基于詞頻、詞向量的文章畫(huà)像抽取解決方案離線(xiàn)定時(shí)任務(wù)多路召回的解決方案

    wide&deep深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的排序方案雙通道redis&hbase的實(shí)時(shí)請求服務(wù)解決方案

    推薦系統冷啟動(dòng)解決方案中文分詞和向量化的解決方案

    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )端到端的解決方案語(yǔ)言模型調優(yōu)與注意力機制優(yōu)化的方案

  • 10+技術(shù)棧

    模型訓練流水線(xiàn)模型并行預測服務(wù)模型熱更新微服務(wù)分布式模型訓練自動(dòng)參數調優(yōu)Fasttext模型全面解析應用Transformer遷移學(xué)習深入實(shí)踐ResNet主干視覺(jué)網(wǎng)絡(luò )剖析強化學(xué)習與對抗網(wǎng)絡(luò )解讀大型模型壓縮與知識蒸餾探索對抗網(wǎng)絡(luò )系列算法論文復現……

  1. 20+


    AI技術(shù)大牛
  2. 平均5+


    AI從業(yè)經(jīng)驗
  3. 300+


    技術(shù)研討
更多課程詳情

06聚力名企共建課程 整合優(yōu)質(zhì)技術(shù)資源

百度云智學(xué)院,制定人工智能人才培養方案雙方將共同制定和推廣“人工智能”人才標準及人才培養方案,并根據各自的優(yōu)勢共同進(jìn)行課程設計和優(yōu)化,旨在培養更專(zhuān)業(yè)的人工智能領(lǐng)域人才。

京東人工智能平臺,達成 AI 項目資源深度合作雙方將通過(guò)平臺建設、課程研發(fā)、人才培養及產(chǎn)品創(chuàng )新,圍繞人工智能數據科學(xué)、圖像與視覺(jué)處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域開(kāi)展更多深度合作。

實(shí)戰講師團隊讓你少走彎路

原老師

北京大學(xué)電子與通信工程碩士, 多年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗,熟悉web后端,移動(dòng)端, 大數據, 機器學(xué)習等技術(shù), 精通java Python等常用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,在多家軟件公司擔任高級工程師, 項目經(jīng)理, 有新浪微博,中新網(wǎng)新聞發(fā)布系統等多個(gè)大型項目經(jīng)驗。

邢老師

10年Linux平臺互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗,業(yè)界講師。精通Linux內核開(kāi)發(fā)、內核系統移植、ARM SOC體系結構設計、C/C++、Python、Javascript、LISP、ARM/X86匯編等編程語(yǔ)言,全棧工程師對計算機原理從上到下融會(huì )貫通。

許老師

十年Linux平臺軟、硬件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗,五年教學(xué)經(jīng)驗。擁有美國Intel多核多線(xiàn)程認證, ARM認證工程師資格證(AAE和AAME)。曾參與上海建設銀行項目Unix安全及解決方案,263網(wǎng)絡(luò )集團的大型企業(yè)郵箱系統開(kāi)發(fā)。精通Linux內核驅動(dòng)開(kāi)發(fā)、C/C++、Python開(kāi)發(fā)。

惠老師

多年軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗和豐富的教學(xué)經(jīng)驗,先后在多家公司擔任團隊技術(shù)負責人。熟悉Python、C、Objective-C、Swift等編程語(yǔ)言,帶領(lǐng)團隊開(kāi)發(fā)出《利安社區》《榮華果園》《愛(ài)遇》《WinShop》等。授課風(fēng)趣幽默,善于引導學(xué)生主動(dòng)思考問(wèn)題。

江老師

多年研發(fā)經(jīng)驗和教學(xué)經(jīng)驗。精通Linux操作系統各種應用開(kāi)發(fā),精通C/C++、Python語(yǔ)言編程,對GTK+、Qt等圖形界面編程有深入研究,精通網(wǎng)絡(luò )編程,交換機、路由器、TCP/IP協(xié)議棧等。擁有豐富授課及培訓技巧,講課幽默生動(dòng)有趣,深入淺出。

陳老師

計算機專(zhuān)業(yè)畢業(yè),多年IT教育培訓及多年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗,精通Python、C、OC、Swift等編程語(yǔ)言,主導過(guò)多個(gè)項目開(kāi)發(fā),社交、新聞、購物等APP和后端領(lǐng)域,注重移動(dòng)端與后臺接口交互體驗。授課思路清晰明了,通俗易懂。

趙老師

人工智能方向博士,微軟AI課程導師; 曾任職于多家世界500強公司及無(wú)人機行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的研發(fā)部門(mén);授課經(jīng)驗豐富,精準把握方向, 知識體系完備;開(kāi)拓的國際視野,具有亞歐大陸、南北美洲等30余個(gè)國家的訪(fǎng)學(xué)閱歷。

張老師

統計學(xué)碩士,10年以上醫療行業(yè)軟件研發(fā)與算法設計經(jīng)驗,擔任算法工程師+高級軟件工程師,精通Python ,opencv,c++,php,react-native等,主要從事人臉檢測,物體識別并建立相關(guān)醫療模型,具有醫療核心期刊發(fā)表過(guò)相應文章經(jīng)歷。

趙老師

多年開(kāi)發(fā)與IT教學(xué)經(jīng)驗,精通Python、MySQL、HTML、CSS、JavaScript等編程語(yǔ)言。技術(shù)純熟,項目經(jīng)驗豐富。授課風(fēng)趣幽默,以不同的授課風(fēng)格打破代碼課程對學(xué)生的常規束縛,引導不同基礎的學(xué)生日有所長(cháng)。

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智能Tlias教學(xué)系統學(xué)習更有效率

  • 目標導向式學(xué)習

    課前明確學(xué)習目標
    學(xué)員全程圍繞學(xué)習目標開(kāi)展學(xué)習

  • 智能指引式建議

    根據個(gè)人知識掌握
    推薦對應學(xué)習建議

  • 及時(shí)的答疑解惑

    隨時(shí)隨地在系統中提出
    問(wèn)題并獲得解答

  • BI可視化呈現

    學(xué)習成果通過(guò)可視化BI報表展現
    學(xué)習情況了然于胸

  • 隨堂診斷式糾錯

    隨堂糾錯測評
    確保學(xué)習的薄弱點(diǎn)有效補救

  • 循序漸進(jìn)式練習

    低起點(diǎn)、高終點(diǎn)的練習路徑
    提升知識應用能力

  • 階段性效果測試

    階段性評估
    明確學(xué)習薄弱點(diǎn)

  • 貼心的強化輔導

    專(zhuān)人制定專(zhuān)項學(xué)習計劃
    確保每一名學(xué)員不掉隊

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