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人工智能开发人工智能培训

  • JavaEE
  • HTML&JS+前端
  • Python+大数据开发
  • 人工智能开发
  • UI/UE设计
  • App测试
  • 新媒体+短视频直播运营
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人工智能培训基地人工智能开发

选择人工智能校区人工智能开发

选择校区

北京昌平

    • 6个月
      高标准人工智能课程

    • 13+
      多领域多行业AI项目

    • 8+
      AI主流就业方向

    • 50
      专职教研团队

    • 80%
      项目课程占比

    • 终身
      职业生态圈

    人工智能开发 培养高精尖AI人才

    为什么要学习
    人工智能开发?

    • 时代风口

    • 创新未来

    • 人才稀缺

    • 人工智能培训班哪里好
    • 学人工智能以后从事什么工作

    选择人工智能开发
    毕业起点高,就业前景好

    适合人群

    • 刚毕业想把握未来想抓住未来方向
      但又无从下手的
      迷茫者

    • 无基础自学困难热爱人工智能,但发现
      自学周期长,无法快速
      入行的初学者

    • 想转行没有目标在传统行业打拼多年,
      想快速转型未来行业的
      奋斗者

    • 喜欢钻研人工智能热爱新技术、新热点、
      互联网行业,想一步
      到位的高薪者

    人工智能第一课:学习人工智能的那些事儿

    1. 01AI能干什么,能找什么样的工作

      认识人工智能,AI趋势
      AI广泛的就业领域
    2. 02初学者,如何学习人工智能

      具体就业岗位能力分析
      AI常识体系搭建和能力培养
    3. 03AI初学者认知误区、常踩的“坑”
      成功培养1000名AI开发者后的经验&感悟

      难不难?要求高不高?就业和择业
      已毕业同学的入行、高薪经验

    高级App工程师课程

    高级App工程师课程,覆盖自然语言处理NLP、计算机视觉CV、数据科学推荐等AI各行业领先技术,培养AI专精型人才

    人工智能开发课程大纲

    • Python编程基础

    • Python编程进阶

    • 数据处理与统计分析

    • 机器学习与多场景案例实战

    • 数据挖掘综合项目

    • 深度学习与NLP自然语言处理基础

    • NLP自然语言处理综合项目

    • CV基础&面试加强

    • CV计算机视觉综合项目

    查看详细课程大纲>Python编程基础

    主要内容

    Python基础语法Python数据处理函数文件读写异常处理模块和包

    可解决的现实问题

    熟练掌握人工智能Python语言,建立编程思维以及面向对象程序设计思想,使学员能够熟练使用Python技术完成基础程序编写。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Python开发环境基本配置
    2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用
    3.掌握字符串的基本操作
    4.初步建立面向对象的编程思维
    5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式
    6.掌握类和对象的基本使用方式

    查看详细课程大纲>Python编程进阶

    主要内容

    面向对象 网络编程 多任务编程 高级语法 Python编程综合项目

    可解决的现实问题

    熟练使用Python,掌握人工智能开发必备Python高级语法。

    可掌握的核心能力

    1.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯
    2.知道通讯协议原理
    3.掌握开发中的多任务编程实现方式
    4.知道多进程多线程的原理

    查看详细课程大纲>数据处理与统计分析

    主要内容

    Linux MySQL与SQL Numpy矩阵运算库 Pandas数据清洗 Pandas数据整理 Pandas数据可视化 Pandas数据分析项目

    可解决的现实问题

    掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础
    2.掌握MySQL数据库的使用
    3.掌握SQL语法
    4.掌握使用Python操作数据库
    5.掌握Pandas案例
    6.知道会图库使用
    7.掌握Pandas数据ETL
    8.掌握Pandas数据分析项目流程

    查看详细课程大纲>机器学习与多场景案例实战

    主要内容

    机器学习概况 K近邻算法 线性回归 逻辑回归 决策树 聚类算法 集成学习 机器学习进阶算法 用户画像案例 电商运营数据建模分析案例

    可解决的现实问题

    掌握机器学习基本概念,利用多场景案例强化机器学习建模。

    可掌握的核心能力

    1.掌握机器学习算法基本原理
    2.掌握使用机器学习模型训练的基本流程
    3.掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用
    4.熟练使用机器学习相关算法进行预测分析
    5.掌握数据分析常用思维方法
    6.掌握不同业务场景下的指标体系搭建
    7.熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示
    8.熟练运用常用数据分析模型解决业务问题

    查看详细课程大纲>数据挖掘综合项目

    主要内容

    金融风控项目业务背景先容 风控建模先容 机器学习评分卡 金融风控特征工程 不均衡学习和异常检测 推荐项目数据采集 推荐系统召回业务 推荐系统排序业务 基于多路召回的实时推荐 推荐系统平台调度 推荐系统性能评估

    可解决的现实问题

    掌握金融风控项目与计算广告项目,泛电商推荐系统或咨询行业推荐系统。

    可掌握的核心能力

    1.掌握风控业务场景的常用指标
    2.掌握评分卡的建模流程
    3.掌握评分卡特征工程的常用套路
    4.熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题
    5.掌握多行业推荐业务
    6.掌握推荐业务建模流程
    7.掌握召回,排序基础算法
    8.熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题
    9.掌握大数据计算框架基本使用

    查看详细课程大纲>深度学习与NLP自然语言处理基础

    主要内容

    深度学习基础 BP神经网络 经典神经同络结构(CNN&RNN) 深度学习多框架对比 深度学习正则化和算法优化 深度学习Pytorch框架 NLP任务和开发流程 文本预处理 RNN及变体原理与实战 Transformer原理与实战 Attention机制原理与实战 传统序列模型 迁移学习实战

    可解决的现实问题

    掌握深度学习基础及神经网络经典算法;掌握全球最热门的PyTorch技术,完成自然语言处理基础算法,诸如RNN、LSTM、GRU等技术。

    可掌握的核心能力

    1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点
    2.掌握神经网络基础常识
    3.掌握反向传播原理
    4.了解深度学习正则化与算法优化
    5.掌握NLP领域前沿的技术解决方案
    6.了解NLP应用场景
    7.掌握NLP相关常识的原理和实现
    8.掌握传统序列模型的基本原理和使用
    9.掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案
    10.能够使用pytorch搭建神经网络
    11.构建基本的语言翻译系统模型
    12.构建基本的文本生成系统模型
    13.构建基本的文本分类器模型
    14.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别
    15.使用fasttext进行快速的文本分类
    16.胜任多数企业的NLP工程师的职位

    查看详细课程大纲>NLP自然语言处理综合项目

    主要内容

    解决方案列表 项目架构及数据采集 命名实体识别 对话系统 项目架构 多模型预测 模型的迭代优化 模型的上线部署与总结 智能文本分类 模型上线

    可解决的现实问题

    1.掌握在线医生项目或在线聊天机器人NLP项目
    2.掌握文本摘要项目或常识图谱NLP项目
    3.掌握智能文本分类项目或传智大脑NLP项目

    可掌握的核心能力

    1.医疗领域NER解决方案
    2.对话主题相关解决方案
    3.微信端服务部署解决方案
    4.对话管理系统与A结合解决方案
    5.抽取式文本摘要解决方案
    6.生成式文本摘要解决方案
    7.自主训练词向量解决方案
    8.解码方案的优化解决方案
    9.数据增强优化解决方案
    10.大规模快速文本分类解决方案
    11.多模型井行预测解决方案
    12.分布式模型训练解决方案
    13.多标签常识图谱构建解决方案

    查看详细课程大纲>CV基础&面试加强

    主要内容

    机器学习核心算法加强 深度学习核心算法加强 数据结构与算法 多行业项目扩展 图像与视觉处理先容 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

    可解决的现实问题

    1.掌握数据结构与算法,核心机器学习、深度学习面试题,助力高薪就业
    2.掌握计算机视觉基础算法,诸如CNN、残差网络、Yolo及SSD

    可掌握的核心能力

    1.机器学习与深度学习核心算法,NLP经典算法,数据结构算法、Djkstra算法,动态规划初步,贪心算法原理,多行业人工智能案例剖析
    2.经典卷积网络:LeNet5、AlexNet、 VGG、 Inception、谷歌Nlet、残差网络 深度学习优化;RCNN、FastRCNN;FasterRCNN;SSD、YOLOM、 YOLOV2、 YOLOV

    查看详细课程大纲>CV计算机视觉综合项目

    主要内容

    解决方案列表 项目架构及数据采集 人脸检测与跟踪 人脸姿态任务 人脸多任务 系统集成

    可解决的现实问题

    掌握人脸支付项目或智慧交通项目或实时人脸识别项目

    可掌握的核心能力

    1.人脸检测与跟踪解决方案
    2.人脸姿态任务解决方案
    3.人脸多任务解决方案
    4.人脸识别任务解决方案
    5.系统集成解决方案

    真项目

    与百度和京东共建项目,制定AI项目新标准,推出多行业、真场景、深技术的AI项目课程,并在业内建立免费体验的在线“项目库”
    1. 高标准“亿元级”研发投入
      大厂项目共建

    2. 全行业10+AI大型项目
      覆盖8大热门行业

    3. 全流程大厂AI开发标准
      重现AI项目开发全流程

    4. 真场景真实海量数据
      真实业务需求

    5. 深技术技术大牛倾力研发
      专职沉淀AI新技术

    6. 严保障12项评审流程
      4项验收标准

    • 人工智能应用有哪些?
    • 传智人工智能技术栈
    • 业务分析

      业务模型

      机器学习
      机器学习
    • 机器学习

      40+解决方案

      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常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

      多标签常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

      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常识蒸馏探索对抗网络系列算法论文复现……

    人工智能开发项目体验

    学员作品

    打造企业级开发环境,引导学员以业务场景进行开发,完成企业级项目实训,积累业务开发落地能力
    • AI培训机构学员作品

      房屋租金模型预测AI进阶班一期第2组

      概况:一线城市中,租房情况越来越多,通过机器学习模型,训练出一个房租预测模型,可以引导大家在租房中,合理的价位完成交易。

    • AI培训班学员作品

      课程每日反馈模型预测AI进阶班二期第3组

      概况:每日反馈模型预测是通过机器学习经典算法训练模型,对学员每日反馈内容进行归类,辅助完成更好的教学管理。

    • 房屋租金模型预测AI进阶班一期第4组

      概况:一线城市中,租房情况越来越多,通过机器学习模型,训练出一个房租预测模型,可以引导大家在租房中,合理的价位完成交易。

    • 课程每日反馈模型预测AI进阶班二期第5组

      概况:每日反馈模型预测是通过机器学习经典算法训练模型,对学员每日反馈内容进行归类,辅助完成更好的教学管理。

    • 房屋租金模型预测AI进阶班一期第5组

      概况:一线城市中,租房情况越来越多,通过机器学习模型,训练出一个房租预测模型,可以引导大家在租房中,合理的价位完成交易。

    人工智能开发实战标准及流程

    企业标准流程完成项目实战,保障所学即为所用

    大厂教研师资团队 全程陪伴带你乘风破浪

    • 专职课程研发团队严控课程质量 让课程与企业实时接轨

      72%高学历博士、硕士研究生、985

      58%大厂背景百度、阿里、HUAWEI、Tencent

    • 严选资深教学讲师从源头把握授课质量 讲透技术重难点

      16标准严选老师录取率<3%

      10教学经验授课经验丰富

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      人工智能开发
      学习路线图

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      • AI机器学习13天零基础入门

        58812人学习初级

      • 人工智能之python编程零基础入门

        17112人学习初级

      • 4天快速入门Python数据挖掘

        77833人学习初级

      • 最简单快速入门Python机器学习

        84510人学习中级

      • AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门

        28348人学习中级

      • AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门

        30047人学习中级

      • 3天带你玩转Python深度学习

        83403人学习高级

      • AI深度学习计算机视觉CV零基础入门

        28244人学习高级

      多年精研教学 成就学员长线发展

      人工智能首期线下班开班

      2016年2016年7月,传智播客Python+人工智能学院成立;2016年4月16日,从80名C++学员中筛选30名同学,培训Python开发,并以百分百的就业率完成试运营;2016年8月8日,Python+人工智能班,首期线下开班

      人工智能率先引入爬虫项目

      2017年2017年1月率先引入爬虫项目,提升课程广度和深度,更加贴切市场需求;2017年5月率先引入深度学习课程,培养大批PythonWeb和人工智能人才

      人工智能跟进新技术新领域

      2018年Python开发方面引入反爬虫、Python数据持久化、异步IO、内存缓存、项目部暑专项课;Python开发方面引入自动化测试和自动化运维课程体系;人工智能方面引入数据科学推荐系统、数据分析课程、NLP相关课程体系;扩大研发队伍,加强研发力度,独创了N+12 教学新模式;跟进新技术、新领域,为学员提供免费长期的学习服务

      人工智能首期AI进阶线下班开班

      2019年引入京东、阿里等大厂一线技术人员,为打造优质课程体系提供技术支撑;Python开发推出10+多行业多领域项目;人工智能推出10+多行业多领域项目;Python+人工智能分为两个班型Python开发特训班、人工智能AI进阶班;2019年12月21日,人工智能AI进阶班,首期线下开班

      人工智能推出计算机视觉项目

      2020年人工智能推出计算机视觉项目:智能交通、实时人脸识别、计算机视觉案例库提升AI学员就业核心竞争力;人工智能推出自然语言处理NLP项目:在线AI医生项目、智能文本分类项目提升AI学员就业核心竞争力

      人工智能拓宽数据挖掘和NLP方向课程

      2022年培养企业应用型高精尖AI人工智能人才;引入UCloud全新云环境助力学科教学;涵盖了所有人工智能生态圈技术和应用;引入数据处理与统计分析阶段课程,更加注重学员数据处理能力;全新升级了13+多行业项目,拓宽了数据挖掘和NLP方向课程;课程设计更加合理,更加适合AI初学者学习

      2016

      2017

      2018

      2019

      2020

      2022

      课程大纲

      1. 基础班

        1. Python编程基础

      2. 就业班

        1. Python编程进阶 2. 数据处理与统计分析 3. 机器学习与多场景项目实战 4. 金融风控项目与广告Ctr预估项目二选一 5. 企业级电商推荐与文本推荐项目二选一 6. 深度学习基础 7. 自然语言处理基础 8. AI医生与AI聊天机器人二选一 9. 文本摘要项目与常识图谱二选一 10. 传智大脑与智能文本分类NLP项目二选一 11. 面试加强 12. 计算机视觉基础 13. 人脸支付项目、智慧交通项目与实时人脸识别CV项目三选一

      3. 人工智能开发 V3.0版本

      • Python编程基础基础班 1

        课时:8天技术点:85项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握Python开发环境基本配置| 2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向对象的编程思维| 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式, 6.掌握类和对象的基本使用方式|

        主讲内容

        1. Python基础语法零基础学习Python的开始,包含了以下技术点:

        01_变量| 02_标识符和关键字| 03_输入和输出| 04_数据类型转换| 05_PEP8编码规范| 06_比较/关系运算符| 07_if判断语句语法格式| 08_三目运算符| 09_while语句语法格式| 10_while 循环嵌套| 11_break 和 continue| 12_while 循环案例| 13_for循环|

        2. Python数据处理掌握Python的数据类型,并对其进行操作处理,包含了以下技术点:

        01_字符串定义语法格式| 02_字符串遍历| 03_下标和切片| 04_字符串常见操作| 05_列表语法格式| 06_列表的遍历| 07_列表常见操作| 08_列表嵌套| 09_列表推导式| 10_元组语法格式| 11_元组操作| 12_字典语法格式| 13_字典常见操作| 14_字典的遍历|

        3. 函数能够实现Python函数的编写,包含了以下技术点:

        01_函数概念和作用、函数定义、调用| 02_函数的参数| 03_函数的返回值| 04_函数的注释| 05_函数的嵌套调用| 06_可变和不可变类型| 07_局部变量| 08_全局变量| 09_组包和拆包、引用|

        4. 文件读写能够使用Python对文件进行操作,包含了以下技术点:

        01_文件的打开与关闭、文件的读写| 02_文件、目录操作及案例| 03_os模块文件与目录相关操作|

        5. 异常处理主要先容了在Python编程中如何处理异常,包含了以下技术点:

        01_异常概念| 02_异常捕获| 03_异常的传递|

        6. 模块和包主要先容了Python中的模块和包的体系,以及如何使用模块和包,包含了以下技术点:

        01_模块先容| 02_模块的导入| 03_包的概念| 04_包的导入| 05_模块中的__all__ | 06_模块中__name__ |

      • Python编程进阶就业班 1

        课时:10天技术点:98项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯| 2.知道通讯协议原理| 3.掌握开发中的多任务编程实现方式| 4. 知道多进程多线程的原理|

        主讲内容

        1. 面向对象从逐步建立起面向对象编程思想,再到会使用对象,到创建对象,再到真正理解为什么封装对象,包含了以下技术点:

        01_面向对象先容| 02_类的定义和对象的创建| 03_添加和获取对象属性| 04_self 参数| 05_init方法| 06_继承| 07_子类方法重写| 08_类属性和实例属性| 09_类方法、实例方法、静态方法|

        2. 网络编程主要学习通讯协议,以及Python实现TCP、HTTP通讯,包含了以下技术点:

        01_IP地址的先容| 02_端口和端口号的先容| 03_TCP的先容| 04_Socket的先容| 05_TCP网络应用的开发流程| 06_基于TCP通信程序开发|

        3. 多任务编程主要学习Python中多线程、多进程,包含了以下技术点:

        01_多任务先容| 02_多进程的使用| 03_多线程的使用| 04_线程同步|

        4. 高级语法主要学习Python的高级语法,包含以下技术点:

        01_闭包| 02_装饰器| 03_迭代器| 04_深浅拷贝| 05_正则|

        5. Python编程综合项目通过前边所学常识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维

        01_Python编程综合项目|

      • 数据处理与统计分析就业班 2

        课时:10天技术点:115项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础| 2. 掌握MySQL数据库的使用| 3. 掌握SQL语法| 4. 掌握使用Python操作数据库| 5.掌握Pandas案例| 6.知道会图库使用| 7.掌握Pandas数据ETL| 8. 掌握Pandas数据分析项目流程|

        主讲内容

        1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

        01_Linux命令使用| 02_Linux命令选项的使用| 03_远程登录和远程拷贝| 04_Linux权限管理| 05_vi编辑器使用| 06_集群搭建准备|

        2. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库,掌握核心必备SQL,包含了以下技术点:

        01_数据库概念和作用| 02_MySQL数据类型| 03_数据完整性和约束| 04_数据库、表基本操作命令| 05_表数据操作命令| 06_where子句| 07_分组聚合| 08_连接查询| 09_外键的使用| 10_Pymysql|

        3. Numpy矩阵运算库Numpy矩阵运算库技术,包含以下技术点:

        01_Numpy运算优势,数组的属性,数组的形状|02_Numpy实现数组基本操作|03_Numpy实现数组运算,矩阵乘法,矩阵求逆,伴随矩阵|

        4. Pandas数据清洗Pandas数据清洗技术,包含以下技术点:

        1.数据组合:01_Pandas数据组合_concat连接;02_Pandas数据组合_merge数据;03_Pandas数据组合_join| 2.缺失值处理:01_缺失值处理先容;02_缺失值处理_缺失值数量统计;03_缺失值处理;04_缺失值处理_删除缺失值;05_缺失值处理_填充缺失值| 3.整理数据| 4.Pandas数据类型| 5.apply函数:01_Series和DataFrame的apply方法;02_apply使用案例|

        5. Pandas数据整理Pandas数据处理技术,包含以下技术点:

        1.数据分组: 01_单变量分组聚合; 02_通过调用agg进行聚合; 03_分组后transform; 04_transform练习| 2.Pandas透视表: 01_透视表概述&会员存量增量分析; 02_会员增量等级分布; 03_增量等级占比分析&整体等级分布; 04_线上线下增量分析&地区店均会员数量; 05_会销比计算; 06_连带率计算; 07_复购率计算| 3.datetime数据类型: 01_日期时间类型先容; 02_提取日期分组案例; 03_股票数据处理; 04_datarange函数; 05_综合案例|

        6. Pandas数据可视化Pandas数据可视化技术,包含以下技术点:

        01_Matplotlib可视化| 02_Pandas可视化| 03_Seaborn可视化|

        7. Pandas数据分析项目利用所学的Python Pandas,以及可视化技术,完成数据处理项目实战

        RFM客户分群案例: 01_RFM概念先容| 02_RFM项目_数据加载和数据处理| 03_RFM项目_RFM计算| 04_RFM项目_RFM可视化| 05_RFM项目_业务解读和小结|

      • 机器学习与多场景项目实战就业班 3

        课时:10天技术点:153项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握机器学习算法基本原理| 2.掌握使用机器学习模型训练的基本流程| 3.掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用| 4. 熟练使用机器学习相关算法进行预测分析| 5.掌握数据分析常用思维方法| 6.熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示| 7.熟练运用常用数据分析模型解决业务问题|

        主讲内容

        1. 机器学习该部分主要学习机器学习基础理论,包含以下技术点:

        01_人工智能概述| 02_机器学习开发流程和用到的数据先容| 03_特征工程先容和小结| 04_机器学习算法分类| 05_机器学习模型评估| 06_数据分析与机器学习|

        2. K近邻算法该部分主要学习机器学习KNN算法及实战,包含以下技术点:

        01_K近邻算法基本原理| 02_K近邻算法进行分类预测| 03_sklearn实现knn| 04_训练集测试集划分| 05_分类算法的评估| 06_归一化和标准化| 07_超参数搜索| 08_K近邻算法总结|

        3. 线性回归该部分主要学习机器学习线性回归算法及实战,包含以下技术点:

        01_线性回归概况| 02_线性回归API使用初步| 03_导数回顾| 04_线性回归的损失函数和优化方法| 05_梯度下降推导| 06_波士顿房价预测案例| 07_欠拟合和过拟合| 08_模型的保存和加载| 09_线性回归应用-回归分析|

        4. 逻辑回归该部分主要学习机器学习逻辑回归算法及实战,包含以下技术点:

        01_逻辑回归概况| 02_逻辑回归API应用案例| 03_分类算法评价方法| 04_逻辑回归应用_分类分析|

        5. 聚类算法该部分主要学习机器学习聚类算法及实战,包含以下技术点:

        01_聚类算法的概念| 02_聚类算法API的使用| 03_聚类算法实现原理| 04_聚类算法的评估| 05_聚类算法案例|

        6. 决策树该部分主要学习机器学习决策树算法及实战,包含以下技术点:

        01_决策树算法概况| 02_ 决策树分类原理| 03_特征工程-特征提取| 04_ 决策树算法api| 05_ 决策树案例|

        7. 集成学习该部分主要学习机器学习集成算法算法及实战,包含以下技术点:

        01 集成学习算法概况| 02 Bagging和随机森林| 03 随机森林案例| 04 Boosting先容| 05 GBDT先容| 06 XGBOOST先容| 07 LightGBM先容|

        8. 机器学习进阶算法该部分主要学习机器学习高阶算法及实战,包含以下技术点:

        01 SVM| 02 朴素贝叶斯|

        9. 用户画像案例多场景项目实战部分,包含以下技术点:

        01_用户行为分析| 02_用户画像标签分类| 03_统计类标签| 04_用户分群模型| 05_用户流失预测|

        10. 电商运营数据建模分析案例电商多场景项目实战部分,包含以下技术点:

        01_零售销售报表| 02_数据探索性分析| 03_特征工程| 04_模型训练与特征优化| 05_模型部署上线|

      • 金融风控项目与广告Ctr预估项目二选一就业班 4

        课时:6天技术点:88项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握风控业务场景的常用指标| 2.掌握评分卡的建模流程| 3.掌握评分卡特征工程的常用套路| 4.熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题|

        传统金融由于风控审批主要靠人工进行,审批速度慢,一般只服务大企业,或者收入较高的人群,很多低端、无稳定收入的群体和小微企业无法享受到传统金融服务。面临如此庞大的市场,小额贷款作为新型的金融服务产品应运而生,小额贷款业务具有单笔金额小、单笔利润低、利润率高、审批速度快的热点,所以基于用户申请信息的快速自动审批系统(风控系统)就成了互联网金融领域核心的竞争力。金融风控项目搭建了整套金融风控常识体系,从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点常识,使得学员具备中级金融风控分析师能力。

        主讲解决方案

        1.金融领域数据处理解决方案| 2.金融风控策略解决方案| 3.金融风控特征工程解决方案| 4.金融风控评分卡模型解决方案| 5.信用分风险策略解决方案| 6.风控模型部署与评估解决方案|

        主讲常识点

        1、风控领域业务常识先容:常见信贷风险、金融风控领域常用术语等| 2、评分卡建模概述:信贷审批业务基本流程、ABC评分卡概念、正负样本定义方法等| 3、评分卡建模特征工程:特征衍生、特征交叉、特征评估与筛选| 4、机器学习评分卡模型训练:逻辑回归评分卡、集成学习评分卡、模型评价(KS,AUC),评分映射方法,模型报告| 5、不均衡学习和异常点检测:样本不均衡的处理方法,异常点检测的常用方法|

      • 企业级电商推荐与文本推荐项目二选一就业班 5

        课时:10天技术点:120项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握多行业推荐业务| 2.掌握推荐业务建模流程| 3.掌握召回,排序基础算法| 4.熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题| 5.掌握大数据计算框架基本使用|

        推荐系统是在面对用户信息过载的情况下,或者用户没有明确购买信息的情况下,通过程序或工具自动化实现物品或商品的自动推荐过程。推荐系统根据用户的历史行为,挖掘出用户的喜好,并为用户推荐与其喜好相符的商品或者信息。推荐系统的任务就是能够连接信息与用户,帮助用户找到其感兴趣的信息,同时让一些有价值的信息能够到达潜在的用户之中。其中用户画像标签系统为推荐系统提供数据支撑,商品推荐的Ctr/Cvr点击率/转化率预估系统为推荐系统推荐结果提供排序依据。

        主讲解决方案

        1.推荐系统架构解决方案| 2.用户标签系统解决方案| 3.推荐系统召回算法解决方案| 4.基于NLP实现文本推荐|

        主讲常识点

        1.推荐系统项目业务背景先容| 2.推荐系统架构| 3.企业级用户画像| 4.SparkMllib案例实战| 5.多路召回算法| 6.排序算法| 7.推荐系统指标评估|

      • 深度学习基础就业班 6

        课时:4天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点|2.掌握神经网络基础常识|3.掌握反向传播原理|4.了解深度学习正则化与算法优化|

        主讲内容

        1. 神经网络基础该部分主要学习神经网络基础,包含以下技术点:

        01_神经网络基础:神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化|02_反向传播原理:梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法|03_深度学习正则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam;04_实现多层神经网络案例|

        2. 深度学习多框架对比该部分主要学习深度学习多框架对比,包含以下技术点:

        01_Pytorch| 02_Tensorflow| 03_MxNet| 04_paddlepaddle|

        3. Pytorch框架该部分主要学习Pytorch深度学习框架,包含以下技术点:

        01_Pytorch先容|02_张量概念|03_张量运算|04_反向传播|05_梯度,自动梯度|06_参数更新|07_数据加载器|08_迭代数据集|

      • 自然语言处理基础就业班 7

        课时:12天技术点:180项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握NLP领域前沿的技术解决方案|2.了解NLP应用场景|3.掌握NLP相关常识的原理和实现|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|6.能够使用pytorch搭建神经网络|7.构建基本的语言翻译系统模型|8.构建基本的文本生成系统模型|9.构建基本的文本分类器模型|10.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别|11.使用fasttext进行快速的文本分类|12.胜任多数企业的NLP工程师的职位|

        主讲内容

        1. NLP入门该部分主要学习NLP基础,包含以下技术点:

        01_经典案例|01_对话系统概况|02_NLU概况|03_文本生成概况|04_机器翻译概况|05_智能客服先容|06_机器人写作先容|07_作文打分先容

        2. 文本预处理该部分主要学习文本预处理技术,包含以下技术点:

        01_文本处理的基本方|02_文本张量表示方法|03_文本语料的数据分析,文本特征处理,数据增强方法|04_分词,词性标注,命名实体识别|05_one-hot编码,Word2vec,Word Embedding|06_标签数量分布,句子长度分布,词频统计与关键词词云|

        3. RNN及变体该部分主要学习RNN、LSTM、GRU等技术,包含以下技术点:

        01_传统RNN,LSTM,Bi-LSTM,GRU,Bi-GRU|02_资讯分类案例,机器翻译案例|03_seq2seq,遗忘门,输入门,细胞状态,输出门,更新门,重置门|

        4. Transfomer原理该部分主要学习Transform技术,包含以下技术点:

        01_输入部分,输出部分,编码器部分,解码器部分,线性层|02_softmax层,注意力机制,多头注意力机制|03_前馈全连接层,规范化层,子层连接结构,语言模型|04_wikiText-2数据集,模型超参数|05_模型的训练,模型验证|

        5. 传统的序列模型该部分主要学习传统序列模型,包含以下技术点:

        01_HMM原理,HMM实现,HMM优劣势|02_CRF原理,CRF优劣势,03_CRF与HMM区别,CRF实现|04_HMM历CRF历史,HMM现状,CRF现状|

        6. 迁移学习该部分主要学习迁移学习,包含以下技术点:

        01_fasttext工具,进行文本分类|02_CBOW模式,skip-gram模式,预训练模型|03_微调,微调脚本,训练词向量|04_模型调优|05_n-gram特征|06_CoLA 数据集,SST-2 数据集,MRPC 数据集|07_BERT,GPT,GPT-2,08_pytorch.hub|

      • AI医生与AI聊天机器人二选一就业班 8

        课时:9天技术点:110项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.基于大规模常识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景|2.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|3.基于微服务架构的人工智能产品|4.基于端到端以及结合常识库的多轮多任务对话系统网络结构|5.掌握数据清洗以及常识抽取、常识图谱构建|6.掌握图数据库neo4j相关技术点及基本操作|7.掌握Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同|8.掌握mem2seq模型论文到代码实现方案|9.掌握微信公众号接口开发以及第三发api接口集成|

        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。类似的应用,还有百度地图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜,招商银行的小招等。该项目结合医学常识图谱、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。技术层面包含语音识别、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等环节,其中又包含领域识别,用户意图识别,槽位填充,对话状态追踪,对话策略等技术细节。功能上为患者提供根据症状信息给出诊断意见任务与就近治疗任务。通过学习该课程,学生可以了解多轮多任务对话系统的技术点以及业务流程

        主讲解决方案

        1.医疗领域NER解决方案| 2.对话主题相关解决方案| 3.微信端服务部署解决方案| 4.对话管理系统与AI结合解决方案|

        主讲常识点

        1.项目先容:生活类任务对话系统先容,在线医生项目先容| 2.聊天机器人入门:申请公众号、搭建微信开发环境,安装werobot以及常用接口实现,Demo:你说我学与图尚往来,案例:配置自己的机器人| 3.数据爬取:爬取专业医疗常识网站,数据筛选,清理不完备数据,数据提取定位以及常识抽取数据准备,医知识答数据提取,疾病、症状常识抽取| 4.医学常识图谱: 常识图谱先容,常识图谱在医疗领域的应用,常识存储各大厂商先容,Neo4j安装环境搭建,Python调用neo4j并完成数据插入与查询操作,案例:完成基于常识图谱的对话机器人| 5.医学命名实体识别:命名实体识别先容,命名实体识别在医学方面的应用,BiLSTM+CRF模型原理先容,BiLSTM+CRF模型实现,IDCNN模型原理先容,IDCNN模型实现,案例:疾病与症状命名实体识别| 6.任务对话系统(Pipeline方法): 任务对话系统先容,自然语言理解先容-领域识别,自然语言理解先容-用户意图识别,语义槽先容以及在任务对话系统中的作用,语义槽设计,命名实体识别在语义槽中的应用,语义槽实现,对话管理-对话状态追踪先容,对话状态追踪实现,对话管理-对话策略先容,对话策略实现,项目:基于pipeline的对话系统实现| 7.论文学习与转化:Mem2seq的来龙去脉以及论文解读,模型对比:包括与seq2seq以及+attention,准备训练数据,Mem2seq模型实现| 8.任务对话系统(end-to-end方法):端到端对话系统先容,基于端到端模型Mem2seq的项目先容,项目:基于端到端的任务对话系统部署上线|

      • 文本摘要项目与常识图谱二选一就业班 9

        课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握TextRank模型| 2.掌握seq2seq模型| 3.掌握PGN模型| 4.掌握生成式模型的评估方法| 5.掌握生成式模型的迭代优化|

        文本摘要项目是一个基于NLP底层基础任务的全流程实现项目。在工业界有广泛应用,比如四六级的阅读理解考试,新浪体育的球评资讯,今日头条的资讯快递,金融简报等等。涉及到互联网场景下海量的大段文本的信息压缩和融合技术,可以让人们在信息爆炸的时代快速浏览重要信息。通过本项目的学习,可以掌握工业界最主流的处理文本摘要的模型和优化技术。这里面关于解码方案的优化,数据增强的优化,还有训练策略的优化,无论是理论还是代码,都可以非常方便的迁移到未来企业级的开发中。同时在部署方案上,掌握GPU部署和CPU部署的相同点和不同点。

        主讲解决方案

        1.抽取式文本摘要解决方案| 2.生成式文本摘要解决方案| 3.自主训练词向量解决方案| 4.解码方案的优化解决方案| 5.数据增强优化解决方案| 6.训练策略优化解决方案| 7.GPU部署解决方案| 8.CPU部署解决方案|

        主讲常识点

        1.文本摘要的应用场景,主流处理方案的模式| 2.工业场景下的原始数据全流程处理, 原始数据很杂乱, 需要按照需求一步步的取舍, 去噪, 最终得到模型阶段可用的数据| 3.搭建基于textRank的抽取式文本摘要模型, 并进行评估| 4.搭建基于经典seq2seq架构的生成式文本摘要, 并进行评估| 5.搭建基于PGN先进架构的生成式文本摘要, 并进行评估| 6.详细解析生成式NLP任务的评估算法BLEU和ROUGE, 并实现rouge的评估代码| 7.针对于损失函数的优化方案coverage解决文本重复问题| 8.针对于解码器端的优化, 按照beam search进行解码的实现方案| 9.针对于NLP领域数据增强的实现方案, 采用单词替换法, 回译数据法, 半监督学习法的理论和代码实现| 10.针对于训练策略的优化, Scheduled Sampling和Weight Tying的理论和代码实现| 11.实现模型的GPU部署和CPU部署|

      • 传智大脑与智能文本分类NLP项目二选一就业班 10

        课时:6天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.搭建多模型训练服务,保证在训练过程中,进行资源监控和分配,得以最高效率在有限资源内进行模型训练|2.搭建多线程并行预测服务, 为了满足性能要求,这里大家将利用多线程的方式,并对每一个获得结果做最后综合处理|3.图谱权重更新, 随着模型的预测完成,将使用预测概率更新在该路径权重,最后根据权重计算规则,获得最后结果|4.使用n-gram特征工程, 来捕捉词序对结果的影响|5.使用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|

        传智大脑是一个基于自然语言处理方向的致力于教育垂直领域内的AI平台,类似的应用还有百度开发平台, 旷视, 标贝, 图灵机器人等在各个垂直领域的AI平台.该项目结合深度学习, 迁移学习, 模型压缩和推断加速等技术, 旨在给企业进行AI赋能, 提高企业工作人员的工作效率, 给企业降低运营成本.积累更多的数据, 为后续的更多业务的开展提高数据和技术支撑.在业务上, 为信息中心打造一款自能提取系统, 为咨询老师减轻工作压力的同事, 是的数据收集更加准确可靠.同时打造一款可以快速批阅试卷的智能系统, 为更多的业务赋能AI.提高效率, 减轻工作压力.

        主讲解决方案

        1.教育领域信息提取的解决方案| 2.智能批阅试卷系统的解决方案| 3.全国开班统计分析解决方案|

        主讲常识点

        1. 项目先容: 传智教育作为中国头部教育机构,内部众多App系统需要AI支撑,同时,企业内又开设众多主流学科,如 java,python+大数据,人工智能等,这些所有学科在项目研发中也越来越需要AI赋能,生产更多能够复原企业化的项目产品。因此,"传智大脑"项目应运而生| 2. 数据申请: 数据是有数仓人员经过脱敏之后提供的最新的数据| 3. 信息中心网咨系统: 需要提取的信息种类, 方法和对应的解决方案,产品设计逻辑和业务部门之间的对接流程,对数据的分析过程,对模型的选择过程及其选择原因,模型的训练和验证过程,模型的部署服务和改进过程| 4. 模型上线: 模型接口的封装过程,模型的热更新过程,模型的后期优化过程| 5. 智能试卷批阅系统: 智能批阅系统的先容,业务需求先容深度学习模型的先容,系统方案的确定,模型的选择,模型的训练| 6. 系统监控: 模型的后期优化, 数据监控反馈,模型的后期优化,模型压缩,ONNX-Runtime技术,AMP技术使用|

      • 面试加强就业班 11

        课时:5天技术点:72项测验:2次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握机器学习核心算法|2.掌握深度学习核心算法|3.掌握数据结构与算法|4.掌握多行业项目扩展|5.理解算法和模型的分布式实现及加速原理|6.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|7.深入理解算法和模型调优方式及优缺点|

        主讲内容

        1. 机器学习算法与ScikitLearn该部分主要加强机器学习核心算法,包含以下技术点:

        01_分类算法| 02_回归的算法| 03_聚类算法| 04_数据科学流程|

        2. 深度学习算法与Pytorch该部分主要加强深度学习核心算法,包含以下技术点:

        01_深度学习| 02_深度学习RNN实战| 03_深度学习算法LSTM实战| 04_深度学习多框架实战|

        3. 数据结构算法该部分主要加强数据结构核心算法,包含以下技术点:

        01_时间复杂度,空间复杂度,Python内置类型性能分析,顺序表| 02_链表:链表和链表的应用;队列:队列概念,队列的实现与应用,双端队列| 03_排序和搜索算法:冒泡排序,选择排序,插入排序、快速排序,搜索,常见算法效率,散列表| 04_二叉树:树的引入,二叉树,二叉树的遍历,二叉树扩展|

        4. 多行业数据挖掘项目和NLP拓展该部分主要加强多行业项目,包含以下技术点:

        01_多行业挖掘项目扩展| 02_NLP项目扩展 | 01_项目多场景实战|

      • 计算机视觉基础就业班 12

        课时:6天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.熟悉深度学习主要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等,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|4.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,|5.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|6.可胜任深度学习算法工程师,图像与计算机视觉算法工程师等,并持续优化与迭代算法|

        主讲内容

        1. 神经网络该模块主要先容深度学习的基础常识,神经网络的构成,损失函数,优化方法等,及反向传播算法等内容。

        1.神经网络基础:神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化|2.反向传播原理:梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法|3.深度学习正则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam|4.实现多层神经网络案例|

        2. 图像与视觉处理先容该模块主要先容计算机视觉的定义,发展历史及应用场景

        01_计算机视觉定义、计算机视觉发展历史|02_计算机视觉技术和应用场景、计算机视觉常识树和几大任务|

        3. 目标分类和经典CV网络该模块主要先容卷积神经网络CNN,经典的网络架构,并通过分类案例先容模型的实践方法

        1.CNN:卷积的计算方法,多通道卷积,多卷积和卷积,池化层和全连接层|2.卷积网络结构:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/谷歌Net、残差网|3.目标分类实战案例:ImageNet分类|4.Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类

        4. 目标检测和经典CV网络该模块主要先容目标检测任务,常见数据集,及经典的两阶段和单阶段的目标检测算法,并通过目标检测案例先容实践方法

        1.目标检测任务与数据集先容:检测任务目的、常见数据集、应用场景;RCNN:交并比、map、非极大抑制NMS、正负样本;SPPNet:SPP层映射;FastRCNN:ROI Pooling;FasterRCNN:RPN、代价函数、训练流程与结果分析、FPN与FasterRCNN结合;YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5:结构与工作流程、代价函数、anchor、维度聚类、细粒度与多尺度特征、先验框与代价函数;SSD:Detector & classifier、SSD代价函数、特征金字塔;目标检测实战案例:COCO数据集上目标检测

        5. 目标分割和经典CV网络该模块先容图像分割的基本任务,语义分割和实例分割,及常用的网络架构,并通过MaskRCNN完成图像的实例分割

        1.目标分割任务类型、数据集|2.全卷积FCN网络:网络结构、跳级连接、语义分割评价标准、结果分析|3.U-Net:拼接特征向量|4.Dilated Convolutions:聚合多尺度的信息、context module|5.SegNet:金字塔池化模块|6.Deeplab:串行部署 ASPP|7.Mask-RCNN:结构先容、ROI Align与Pooling对比、代价函数先容、端到端联合训练|8.目标分割实战案例;

      • 人脸支付项目、智慧交通项目与实时人脸识别CV项目三选一就业班 13

        课时:6天技术点:98项测验:1次学习方式:线下面授

        学习目标

        1.掌握PCA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的综合运用|2.掌握基于PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制|3.利用人脸检测,扫描”加“判别”在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸|4.利用状态判别,能识别出人脸的性别、表情等属性值|5.利用人脸识别,识别出输入人脸图对应身份的算法,找出“一个”与输入特征相似度最高的特征|

        人脸支付项目是一个基于计算机视觉方向的人脸识别项目,该项目以支付系统为背景先容人脸处理的整体流程。类似的应用,如办公打卡,智慧食堂,人脸考勤,嫌疑人识别等。该项目利用机器学习和深度学习的方法,针对摄像头捕获的视频图像,进行人脸区域检测,人脸跟踪,人脸姿态,年龄,性别,关键点等属性的检测,人脸矫正,人脸比对完成人脸的识别。通过该项目,学生可学习到人脸相关任务的技术点以及相应的业务流程

        主讲解决方案

        1.视频中人脸检测的解决方案|2.人脸姿态(欧拉角)检测的解决方案|3.人脸关键点识别的解决方案|4.人脸多任务(年龄,性别等)检测的解决方案|5.人脸特征比对的解决方案

        主讲常识点

        1.项目先容:支付方式发展的先容,人脸支付项目先容,开发环境的搭建 2.视频中的人脸检测:人脸检测方法先容,人脸检测的评价指标先容,数据标注方式的先容及获取数据方式的先容,数据增强方法的先容,yolo模型的先容及模型构架,模型训练方式的先容及实现,模型验证方式先容及实现 3.人脸姿态:人脸姿态检测方法先容,人脸姿态数据标注方法和获取方法先容及实现,Resnet模型先容及构建,模型训练和验证的先容和实现 4.人脸关键点:人脸关键点检测方法先容,人脸关键点数据标注方法和获取方法先容及实现,resnet模型先容及构建,模型训练和验证的先容和实现 5.人脸多任务:人脸多任务先容,人脸多任务数据标注方法和获取方法先容及实现,senet模型先容及构建,模型训练和验证的先容和实现 6.人脸比对:人脸比对先容,人脸比对数据标注方法和获取方法先容及实现,arcface模型先容及构建,模型训练和验证的先容和实现,人脸数据库的构建与管理 7.系统集成:基于仿射变换的人脸矫正的实现,姿态过大或距离过远的人脸的过滤,系统集成方式的先容和实现

      • 人工智能开发 V版本课程说明

        课程名称:主要针对:主要使用开发工具:

        课程先容

      “周”更新日志
      课程大版本更新

      课程更新日志按周更新热点/前沿技术

      • 新增2022-05-10

        · 增加SQL进行风控报表开发 · 增加信贷审批业务的基本流程 · 增加风控建模的基本流程· 机器学习风控模型的优势

      • 新增2022-05-03

        · 增加LR理论推导 · 增加朴素贝叶斯推导 · 增加用户画像案例· 增加金融风控项目

      • 新增2022-04-26

        · 增加Python进行RFM分群 · 增加使用Pyecharts绘制3D图形 · 增加SVM理论推导· 增加GBDT理论推导

      • 新增2022-04-19

        · ViBert · 图像分析方法 · 标签数据统计及应用· 梯度剪裁方法

      • 升级2022-04-12

        · 优化Numpy基础矩阵预算 · 应用Pandas进行简单排序、分组、聚合等计算 · 优化Pandas处理方法

      • 新增2022-04-05

        · MOE方法 · 级联MOE Model · GAP评估方法· NextVLad视频聚合

      • 新增2022-03-29

        · 模型剪枝 · RoBerta新模型 · Transformer-XL新模型· 多分类常识蒸馏

      • 新增2022-03-22

        · Vggish · PCA方法 · SE Context模型融合· Logistics模型分类

      • 新增2022-03-15

        · 增加MySQL的Datagrip工具连接数据库 · 增加SQL的窗口函数用法 · 增加Pandas的透视表用法

      • 新增2022-03-08

        · pad的增强方式 · 分布式训练 · 视频标签任务· MFCC

      • 新增2022-03-01

        · 增加Pyecharts实现各种图形绘制 · 删除Ununtu系统 · 增加Linux中Shell的基本操作

        升级

        · 升级优化为CentOs系统

      • 新增2022-02-22

        · 模型量化方法 · 模型剪枝方法 · 模型蒸馏方法· tf-serving模型部署

      • 新增2022-02-15

        · Python进阶中增加数据爬虫案例

        升级

        · 升级闭包装饰器内容 · 优化升级深拷贝和浅拷贝的

      • 新增2022-02-08

        · 年龄检测方法 · NAS神经网络搜索 · NAS-FPN网络· 人脸矫正对齐

      • 新增2022-01-25

        · yolo-tiny模型 · 多任务模型先容 · mish激活函数· mmdetection目标检测框架

      • 新增2022-01-18

        · Python基础案例增加学生管理系统 · Python进阶中增加多任务编程 · Python进阶增加FastAPI搭建服务器

      • 新增2022-01-11

        · wing损失函数 · 人脸关键点检测 · 关键点描述方法 · SEnet注意力模型

      • 新增2022-01-04

        · BERT+CRF · TENER · nested NER优化

      • 新增2021-12-28

        · 人脸性别检测 · 人脸年龄检测 · 人脸对比 · arcface损失函数

      • 新增2021-12-14

        · 人脸模糊判断 · 人脸相似度检测 · 度量学习模型 · 孪生模型

      • 新增2021-11-30

        · 人脸检测 · 人脸跟踪 · 人脸三维角度检测 · 人脸明暗检测

      • 新增2021-11-16

        · 后处理方法GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET注意力机制 · Focal loss

      • 新增2021-11-12

        · 后处理方法GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET注意力机制 · Focal loss

      • 新增2021-11-09

        · 文本摘要项目部署 · textcnn模型原理 · textcnn模型实现 · textcnn模型优化

      • 新增2021-11-02

        · hue增强方法 · 多张图增强 · LRRelu激活函数 · 噪声增强方式

      • 新增2021-10-26

        · CPU优化 · Flask框架的先容 · Django框架的先容 · API接口封装

      • 新增2021-10-19

        · 内容理解 · 内容生成 · 内容安全治理的主要技术 · 内容安全要解决的核心问题

      • 新增2021-10-12

        · 半监督数据增强 · Scheduled sampling优化策略 · Weight tying优化策略 · CPU优化

      • 新增2021-10-05

        · 图像文本掩码 · 视觉文本匹配 · 掩码视觉区域 · 序列到序列目标损失

      • 新增2021-09-28

        · gensim实现TF-IDF算法 · 纯Python代码实现纯TF-IDF算法 · TF-IDF模型 · 回译数据

      • 新增2021-09-21

        · 多模态的语言表征 · 基于自编码自回归架构的模型 · 单流结构 · 双流结构

      • 新增2021-09-14

        · viterbi Decode · Beam-serch Decode · Beam-serch优化模型 · 单词替换数据增强

      • 新增2021-09-07

        · 新型网络 · 仇恨言论检测 · 职责界定 · 多模态核心任务

      • 新增2021-08-31

        · coverage数学原理 · PGN + coverage网络优化 · Beam-search算法 · Greedy Decode

      • 新增2021-08-24

        · 跳层连接skip layers · 模型感受野RFB · 注意力机制Point-wise attention · DIOU网络预测

      • 新增2021-08-17

        · BLEU算法解析 · ROUGE评估 · ROUGE算法解析 · ROUGE算法实现

      • 新增2021-08-11

        · 字典性质的描述举例 · 多线程优化 · 人脸三维重建 · 异常的使用场景举例

      • 新增2021-08-04

        · PGN模型的数据迭代器 · PGN模型实现 · PGN模型网络训练 · BLEU评估

      • 新增2021-07-27

        · 对比度调整 · SPP结构 · sam注意力机制 · 空间注意力

      • 新增2021-07-20

        · 内容张量context vector计算 · 单词分布张量P_vocab计算 · 分布张量P_w计算 · PNG网络数据清洗

      • 新增2021-07-13

        · 常识蒸馏方法 · 模型剪枝方法 · Dropblock正则化 · Hide and seek图像增强

      • 新增2021-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模型讲解 · yoloV4模型 · Siamese系列网络详解

      • 新增2021-06-30

        · 升级集成学习常识框架 · 细化集成学习算法推导过程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价预测

      • 新增2021-06-22

        · 模型的整体实现 · 数据清洗 · gensim训练词向量 · 词向量优化模型

      • 新增2021-06-15

        · SAT自对抗训练进行数据增强 · 数据增强意义 · CSP模块先容 · SPP结构

      • 新增2021-06-08

        · 多核并行处理数据优化 · 参数配置及数据优化 · 模型数据的优化 · 模型子层的实现

      • 新增2021-06-01

        · 小目标检测技巧 · 损失函数设计 · CIOU损失

      • 新增2021-05-25

        · 基于jieba的TextRank · 基于TextRank算法模型构建 · 文本摘要数据集优化· seq2seq架构实现文本摘要架构

      • 新增2021-05-18

        · 马赛克增强 · gridmask · Cutmix· 填充

      • 新增2021-05-11

        · TextRank算法实现 · 关键词抽取 · 关键短语抽取· 关键句抽取

      • 新增2021-05-04

        · 数据增强 · mixup · cutout· 随机擦除

      • 新增2021-04-27

        · 抽取式摘要 · 生成式摘要 · 文本摘要项目数据集· TextRank算法原理

      • 升级2021-04-20

        · tfrecord文件先容 · 图像数据feature构建 · Example的构建· writer_to_tfrecord的使用

      • 新增2021-04-13

        · 静态量化和动态量化对比 · prune技术先容 · 持久化修剪后的模型· 模型推断加速

      • 升级2021-04-06

        · yoloV3的损失计算 · yoloV4模型先容 · 正负样本的设计· 多任务损失

      • 升级2021-03-30

        · 标签平滑技术优化 · badcase分析案例演示 · badcase优化总结· 模型热更新讲解优化

      • 新增2021-03-22

        · ORB特征的方向设计 · 目标的外接矩形 · ROIAlign算法· 全卷积网络

      • 升级2021-03-16

        · GLUE标准数据集先容 · run_glue脚本讲解方式调整 · gpu服务器验证优化先容· weight_decay演示调优

      • 新增2021-03-09

        · 大津法 · 轮廓检测 · 矩特征· 目标的质心计算

      • 升级2021-03-02

        · bert模型调整 · 考试数据集实例演示 · 考试数据清洗代码精炼· bert-Multilingual进行微调优化

      • 升级2021-02-23

        · FPN进行特征融合 · 候选框的多尺度映射方法 · 候选框的选择方法· 对比混合精度驯良

      • 新增2021-02-16

        · 上线模型优化 · 模型量化压缩技术 · ONNX-Runtime推断加速· 对比混合精度驯良练

      • 升级2021-02-09

        · 选择性搜索(SS) · 目标框位置回归的意义 · 候选区域映射的方法· fasttext模型baseline训练

      • 升级2021-02-02

        · Django中views文件讲解顺序 · 多线程实现举例 · fasttext模型原生代码pytorch实现· fasttext模型baseline训练

      • 新增2021-01-26

        · 目标检测评价指标MAP · softNMS方法 · overfeat方法· RPN网络详解

      • 新增2021-01-19

        · 从SQL中获取数据演示 · 意向校区识别代码逻辑 · "手机号","微信号","QQ号"识别规则细化· 与后端交互数据举例

      • 升级2021-01-12

        · IOU在目标跟踪中的使用 · 相机外参的计算方法 · 图像畸变产生的原因· 图像去畸变的方法

      • 升级2021-01-05

        · 信息中心需求分析细化 · 产品设计逻辑修改 · 原始数据分析思路· fasttext讲解案例

      • 新增2020-12-29

        · 分水岭算法先容 · GraphCut算法概况 · 二分图原理先容· 最优匹配方法先容

      • 升级2020-12-21

        · flask框架整体先容 · 市场中主流AI平台演示 · 标贝科技产品体验演示· 传智大脑整体架构先容

      • 新增2020-12-14

        · VGG模型实现 · Inception系列模型对比 · 边缘检测计算复杂度先容· 傅里叶变换在图像处理中的应用

      • 升级2020-12-07

        · series和dataframe先容 · torchserve实验 · 非正常卷积网络结构解析· 车辆偏离车道中心距离优化

      • 新增2020-11-30

        · lightGBM推导 · 优化实体提取模型 · 多尺度网络与非正常卷积初步· 车道线检测laneNet实现

      • 升级2020-11-23

        · 朴素贝叶斯常见面试题讲解 · 修改部分项目bug · 多精度多分辨率通道分组网络总结· sort算法进行多目标跟踪优化

      • 新增2020-11-16

        · 机器学习中svr的先容 · 积分梯度解析 · 嘴唇分割模型优化 · 多目标跟踪deepsort算法的实现

      • 升级2020-11-09

        · 机器学习svm部分面试题 · bert源码解析 · 嘴唇分割模型训练· fasterRCNN目标检测优化

      • 新增2020-11-02

        · 相对路径和绝对路径的使用场景描述 · LIT实验 · 用于图像分割的实时分组网络 · 模型微调方法概况

      • 升级2020-10-26

        · 优化tree命令的安装及使用 · Reformer实验 · 多分辨率卷积核通道分组网络· yoloV3进行目标检测案例

      • 新增2020-10-19

        · 操作系统的概况内容 · Captum实验 · 通道补偿技术· 图像增强方法实现

      • 升级2020-10-13

        · 优化面向对象的先容 · 可说明性工具 · 多分支网络结构设计 · G使用tf.keras完成网络模型的搭建

      • 新增2020-10-08

        · 文件操作案例 · GPT-3解决生成 · 网络瓶颈结构探索· GoogLeNet的网络构建

      • 升级2020-09-28

        · vim的常用操作命令 · 数据增强方法 · MobileNet网络深度对实验的影响· tensorflow入门升级

      • 新增2020-09-08

        · 增加break关键字的使用场景案例 · 模型蒸馏 · Neocognitron网络· k-means算法推导过程举例

      • 升级2020-09-01

        · 逻辑运算符的演示案例 · 模型剪枝 · 加深网络,提升模型性能· 朴素贝叶斯案例修改

      • 新增2020-08-25

        · 增加变量的演示案例 · ALBERT解析 · 轻量级人脸表情和年龄识别· 对多态的描述举例

      • 升级2020-08-18

        · 优化对集合的性质的描述 · 模型量化 · 三维人脸库的使用与重建· 优化对私有属性的使用场景的描述

      • 新增2020-08-11

        · 字典性质的描述举例 · 多线程优化 · 人脸三维重建· 异常的使用场景举例

      • 升级2020-08-04

        · 优化对Python语言性质的描述 · BART实验解决NER · 人脸美颜与迁移学习· 优化Python2和Python3的对比

      • 升级2020-07-28

        · 场景识别案例优化模型方法 · 图像与视觉处理专业课优化方案启动 · 自然语言处理PyTorch工具讲解调优

      • 升级2020-07-21

        · pytorch讲义 · CV基础考试题 · RCNN系列目标检测模型 · 人脸检测案例

      • 新增2020-07-14

        · GPT模型讲解 · 典型的NLP算法 · SIamRPN++网络讲解 · DeepLab系列先容

      • 升级2020-07-10

        · KNN算法导入案例 · 线性回归正规方程推导过程 · 线性回归案例迭代 · 虚拟环境安装详解

      • 新增2020-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模型讲解 · yoloV4模型 · Siamese系列网络详解

      • 升级2020-06-30

        · 升级集成学习常识框架 · 细化集成学习算法推导过程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价预测

      • 新增2020-06-23

        · 基于seq2seq的机器翻译任务 · 莎士比亚风格的文本生成任务 · ResNet模型在GPU上的并行实践任务 · 自然语言处理:NLP案例库(6个案例)

      • 新增2020-06-16

        · 图像与视觉处理:计算机视觉面试题(80道) · 图像与视觉处理:算法强化课程8天 · 计算机视觉面试题视频(80道) · 图像与视觉处理:计算机视觉案例库

      • 新增2020-06-09

        · 基础NLP试题 · AI医生项目试题 · 文本标签项目试题, 和泛娱乐项目试题 · 自然语言处理:NLP题库(135道)

      • 新增2020-06-02

        · 车道检测 · 车辆技术 · 车辆跟踪 · 图像与视觉处理:智慧交通项目

      • 升级2020-05-26

        · 决策树案例 · 调整预剪枝、后剪枝常识点讲解 · 决策回归树讲解 · 基尼指数优化

      • 新增2020-05-19

        · 口罩识别 · 活体检测 · 人脸属性识别 · 图像与视觉处理:人脸识别项目

      • 升级2020-05-12

        · SVM算法推导过程讲解 · 朴素贝叶斯前面增加概率常识先容 · HMM模型推导过程 · HMM案例优化

      • 新增2020-05-05

        · 形态学定义、连通性 · 二值操作、平滑、梯度 · 纹理分割及OpenCV实践 · 图像与视觉处理:形态学专题

      • 新增2020-04-28

        · 几何变换专题 · 翻转、剪裁、遮挡、图像算数 · 图像金字塔、OpenCV几何变换操作? · 翻转、剪裁、遮挡、OpenCV几何变换操作

      • 升级2020-04-21

        · gbdt案例优化 · xgboost算法推导过程讲解 · lightGBM算法 · pubg案例优化

      • 新增2020-04-14

        · 图像矩特征点度量特征、全局直方图 · 局部区域直方图、散点图和3D直方图 · OpenCV实践 · 图像与视觉处理:直方图处理专题

      • 新增2020-04-07

        · 命名实体识别模型BiLSTM + CRF · 句子对主题相关模型BERT · 在线部分关于neo4j数据库、redis的实时存取 · 自然语言处理:AI在线医生项目

      • 升级2020-03-31

        · xgboost算法先容 · OTTO案例 · xgboost和gbdt对比 · bgdt推导过程优化

      • 新增2020-03-24

        · fasttext工具先容 · fasttext训练词向量, 并完成词向量迁移 · fasttext工具实现文本分类的代码案例 · 自然语言处理:fasttext训练词向量、文本分类,词向量迁移

      • 新增2020-03-17

        · 灰度直方图、灰度的线性变换 · 灰度对数变换、伽玛变换 · 灰度阈值变换、分段线性变换 · 图像与视觉处理:基本的灰度变换函数专

      • 新增2020-03-10

        · EM算法 · 极大释然估计讲解 · HMM模型 · HMM案例搭建

      • 新增2020-03-03

        · 基本的OpenCV代码 · Image数据结构、读写图像 · OpenCV基础专题函数与API讲解

      • 升级2020-02-25

        · 线性回归常识点讲 · xgboost讲解案例 · 逻辑回归多分类问题评估 · RNN+Attention实现英译法任务

      • 新增2019-12-27

        · Transformer架构图的详解 · 四大组成模块的分块代码详解和示例 · copy小案例 · 自然语言处理:Transformer的原理和架构

      • 新增2019-12-20

        · 数据分析实战,北京市租房数据统计分析 · NBA球员数据分析 · 影片数据分析案例 · pandas读取Excel、sql

      • 新增2019-12-13

        · Dilated Convolutions:聚合多尺度的信息 · PSPNet:金字塔池化模块 · Mask-RCNN:端到端联合训练目标分割实战案例 · 图像与视觉处理:图像分割专题

      • 新增2019-12-06

        · RNN构造人名分类器的案例 · RNN实现英译法的seq2seq架构代码 · 在seq2seq架构基础上添加Attention的架构方案代码 · 自然语言处理:RNN构造人名分类器

      • 新增2019-11-29

        · 目标检测专题RCNN,FastRCNN · FasterRCNN· 先验框、细粒度与多尺度特征· 图像与视觉处理:目标检测专题

      • 新增2019-11-22

        · 数据可视化库seborn · 箱线图常识点 · 增加小提琴图常识点· 单变量、多变量分析

      • 新增2019-11-15

        · RNN、LSTM、 GRU基本结构和原理先容 · Attention机制原理 · 代码示例和图解注意力机制· 自然语言处理:RNN、 LSTM、 GRU、 Attention等

      • 新增2019-11-08

        · 经典卷积网络:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、谷歌Net · 残差网络、深度学习优化 · 迁移学习:TensorFlow HUB;模型压缩· 图像与视觉处理:经典卷积网络

      • 新增2019-11-01

        · 项目实训-“吃鸡”玩家排名预测 · 决策树算法案例 · 逻辑回归案例· 朴素贝叶斯案例

      • 新增2019-10-20

        · hanlp命名实体识别工具 · word2vector原理到应用,文本的预处理前数据分析,添加ngram特征 · 文本数据增强, 回译数据增强法· 自然语言处理:文本分词,命名实体识别,Word2Vector,文本数据分析

      • 新增2019-10-10

        · 机器学习经典算法朴素贝叶斯 · 机器学习经典算法支撑向 · 聚类算法推导过程· SVM手写数字识别案例

      • 新增2019-10-08

        · 神经网络基础与Tensorflow框架 · 图、会话、张量、OPTensorflow高级API,训练tf.MirroedStrategy · 导出tf.SavedModel等· 神经网络基础与Tensorflow框架

      • 新增2019-08-20

        · 原始文本预处理, word2vec · fasttext多分类的应用 · 并升级工程整合和实时服务· 自然语言处理:中文标签化系统项目

      • 新增2019-06-30

        · 召回策略算法代码更新 · 排序策略算法代码更新 · neo4j数据库的应用· 自然语言处理:泛娱乐推荐系统项目


      2022.01.20 升级版本3.0

      课程名称

      人工智能AI进阶班

      课程推出时间

      2022.01.20

      课程版本号

      3.0

      主要培养目标

      以机器学习和深度学习技术,培养企业应用型高精尖AI人才

      主要使用开发工具

      Linux+PyCharm+DataSpell+Pytorch+Tensorflow+Neo4j+Docer+k8s

      课程先容

      人工智能V3.0课程体系升级以企业需求为导向,专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出,以业务为核心驱动项目开发,课程包括机器学习和深度学习框架Pytorch和TensorFlow,能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与CV计算机视觉实际问题,通过理论和真实项目相结合,让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学,通过六个不同类型和开发深度的项目,使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库,多行业多领域人工智能项目课程,主流行业全覆盖,其中项目课程天数占比为100天,包括了多行业13个场景的项目课程,让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸取方面:V3.0在V2.0版本基础上迭代更新,注重专业课的消化吸取,降低学习难度,提升就业质量。

      1

      优化优化Python系统编程,针对人工智能必须的Python高阶常识体系重构课程

      1

      新增[数据处理与统计分析阶段],以Linux为基础,通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析,为人工智能数据处理奠定技术基础。

      1

      优化优化机器学习算法,每个算法都兼具使用场景,数学推导过程及参数调优

      1

      新增[机器学习与多场景],增加多场景案例实战,包括用户画像,电商运营建模等多场景案例实战

      1

      新增数据挖掘方向[百京金融风控]项目,从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点常识,使得学员具备中高级金融风控分析师能力。

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      新增数据挖掘方向[万米推荐系统]项目,从多数据源采集、多路召回、基于机器学习算法粗排算法与基于深度学习精排,解决了在大数据场景下如何实现完整推荐系统,使得学员可以具备企业级推荐项目开发能力。

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      优化深度学习基础课由TensorFlow切换为Pytorch,面向零基础同学更加友好

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      优化NLP基础课程Transform基础和Attention注意力机制在原理之后增加英译汉的案例,加强学生对基础算法原理的理解

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      优化NLP基础课程迁移学习API版本变化问题,优化传统序列模型算法原理

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      新增NLP方向[蜂窝头条文本分类优化]项目,增强学生NLP算法优化方面技能

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      新增NLP方向[常识图谱]项目,通过本体建模,常识抽取,常识融合,常识推理,常识存储与常识应用方面,学生可以掌握完整常识图谱构建流程。

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      新增[面试加强课]通过巩固机器学习与深度学习基础算法,加强核心算法掌握,增加数据结构基础算法、动态规划算法、贪心算法等面试高频算法题,加强多行业人工智能案例理解与剖析

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      删除Ubuntu环境搭建开发环境

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      友情提示更多学习视频+资料+源码,请加QQ:2632311208。

      2021.02.01 升级版本2.0

      课程名称

      人工智能AI进阶班

      课程推出时间

      2021.02.01

      课程版本号

      2.0

      主要针对

      python3 & python2

      主要使用开发工具

      linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow+OpenCV+neo4j+Docer+k8s

      课程先容

      AI理论方面: 通过最新开发的文本摘要项目、传智大脑项目, 提升学员复杂模型训练和优化的能力。
      AI工程化方面: 新增的算法工程化讲座, 直接面向一线企业实际开发场景和需求, 比如服务日志, A/B测试, Git提交, Docker, K8S部署等, 让学员亲临企业场景, 求职后更好的无缝衔接进企业级开发。
      AI新热点和趋势: 通过增加量化、剪枝、常识蒸馏、迁移学习等一线优化技术, 让学生有更多处理问题的武器和思路;增加常识图谱热点、mmlab框架热点、YOLO1~5算法系列,能更好的匹配业界需求。
      课程消化吸取方面:V2.0在V.1.x版本基础上迭代更新,注重专业课的消化吸取,降低学习难度,提升就业速度、就业质量。

      1

      新增NLP方向【文本摘要项目】:自动完成文本信息的主题提取,中心思想提取,可以类比京东,当当网的商品自动宣传文案;快速的将主要信息展示给用户, 广泛应用于财经, 体育, 电商, 医疗, 法律等领域。基于seq2seq + attention的优化模型,基于PGN + attention + coverage的优化模型,基于PGN + beam-search的优化模型,文本的ROUGE评估方案和代码实现:weight-tying的优化策略、scheduled sampling的优化策略。

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      新增AI基础设置类项目【传智大脑】,目前提供AI前端功能展示、AI后端模型部署、AI在线服务、AI模型训练功能等系统功能。AI开发服务提供了信息中心网咨辅助系统,文本分类系统、考试中心试卷自动批阅系统、CV统计全国开班人数等系统;综合NLP、CV和未来技术热点。

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      新增CV方向【人流量统计项目】:以特定商场、客服场景对人流量进行分析和统计。掌握mmlab框架、核心模块MMDetection;resnet骨架网络特征提取,SSD网络和Cascade R-CNN网络目标检测;利用剪枝,压缩和蒸馏等方法减小模型规模;完成前后端部署(Flask + Gunicorn)、模型部署(ONNX-runtime技术)。

      1

      优化NLP方向【AI在线医生项目】: 两个离线模型 (命名实体审核模型, 命名实体识别模型)的优化,提升准确率, 召回率,F1的效果。 一个在线模型 (句子主题相关模型)的优化, 重在量化, 压缩, 常识蒸馏, 提升处理速度并展示对比测试实验。

      1

      新增常识图谱热点案例:常识图谱编程、深化neo4j中的cypher代码, 相关案例。

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      新增计算机视觉目标检测热点算法YoLov1~v5 V1~V5模型的网络架构、输入输出、训练样本构建,损失函数设计;模型间的改进方法;多尺度检测方法、先验框设计;数据增强方法、多种网络架构及设计不同模型的方法。

      1

      优化计算机视觉专业课:RCNN系列网络进阶课程:FasterRCNN目标检测的思想,anchor(锚框)设计与实现,掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的,掌握ROIPooling的使用方法掌握fasterRCNN的训练方法,掌握RCNN网络的预测方法。

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      新增AI算法工程化专题:10个子案例展示算法工程化中的实际工程问题, 企业真实开发中的问题和解决方案。研发, 测试环境的异同, 服务日志的先容和实现, A/B测试,模型服务风险监控,在线服务重要指标,Git提交与代码规范化,正式环境部署(Docker, K8S),,数据分析与反馈。

      2020.6.1 升级版本 1.5

      课程名称

      人工智能AI进阶班

      课程推出时间

      2020.6.1

      课程版本号

      1.5

      主要针对版本

      python3 & python2

      主要使用开发工具

      linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

      课程先容

      以周为单位迭代更新课程,包括机器学习、自然语言处理NLP、计算机视觉、AI算法强化等课程。同时为了更好的满足人工智能学员更快速的适应市场要求,推出了自然语言处理NLP案例库、计算机视觉CV案例库、面试强化题等等。同时也增加职业拓展课,学生学习完AI课程以后,可在职学习:推荐系统、爬虫、泛人工智能数据分析。

      1

      新增计算机视觉CV案例库

      1

      新增自然语言处理案例库

      1

      新增AI企业面试题

      1

      新增算法强化课程

      1

      新增计算机视觉强化课

      2019.12.21 升级版本 1.0

      课程名称

      人工智能AI进阶班

      课程推出时间

      2019.12.21

      课程版本号

      1.0

      主要针对版本

      Python3 & Python2

      主要使用开发工具

      linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

      课程先容

      人工智能赋能实体产业的规模以每年40%的速度递增,人工智能人才在计算机视觉CV、自然语言处理NLP、数据科学的推荐广告搜索的需求越来越明确。传智教育研究院经过2年潜心研发,萃取百余位同行经验,推出全新的人工智能1.0课程。全新的人工智能课程体系具有以下优势:
      1)六个月高级App工程师培训课程。精准定位、因材施教,人工智能和Python开发分成两个不同的班型进行授课。
      2)理论+实践培养AI专精型人才。如何培养人才达到企业的用人标准?传智教育提出了课程研发标准:1、AI理论方面,培养学员AI算法研究能力:AI算法实用性、先进性、可拓展性;2、AI实践方面,培养学员利用AI理论解决企业业务流的能力。
      3)多领域多行业项目,全生态任性就业。设计多领域多行业项目有:智能交通项目(CV)、 实时人脸检测项目(CV)、在线AI医生项目(NLP)、智能文本分类项目(NLP)、泛娱乐推荐项目(CV+推荐)、CT图像肺结节自动检测项目(CV)、小智同学-聊天机器人(NLP)、场景识别项目(CV)、在线图片识别-商品检测项目(CV)、黑马头条推荐系统(推荐+数据科学)。
      4)AI职业全技能(NLP、CV、数据科学-推荐广告搜索),涵盖8大主流就业岗位。视觉处理工程师(CV)、自然语言处理工程师(NLP)、推荐系统工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、常识图谱工程师。
      5)课程设置科学合理,适合AI技术初学者。
      6)技术大牛倾力研发,专职沉淀AI新技术。

      1

      新增机器学习进阶课程

      1

      新增计算机视觉项目:实时人脸检测项目、智能交通项目

      1

      新增自然语言处理NLP项目:在线AI医生项目、智能文本分类项目

      1

      新增算法强化课程:进化学习、分布式机器学习、数据结构强化

      实力雄厚的人工智能开发课程研发团队

      源源不断引进大厂技术大牛,专业研发课程升级、迭代,与企业需求实时接轨

        授课经验丰富的人工智能开发讲师团队

        教师录取率<3%,从源头把控师资,带你过关斩将掌握每一个常识点

        贯穿学习全程、保障学习效果的AI教辅系统

        用数据驱动教学,贯通教/学/练/测/评,为每一位学员私人定制学习计划和就业服务

        1. 学前入学多维测评

        2. 学前目标导向式学习

        3. 学中随堂诊断纠错

        4. 学中阶段效果测评

        5. 学后在线作业试题库

        6. 学后问答社区查漏补缺

        7. 保障BI报表数据呈现

        8. 就业全面引导就业

        更多Tlias就业服务

        就业流程
        全信息化处理

        学员能力
        雷达图分析

        定制个性化
        就业服务

        技术面试题
        讲解

        就业引导课
        面试项目分析

        HR面试攻略

        模拟企业
        真实面试

        专业简历引导

        面试复盘辅导

        风险预警
        企业黑名单提醒

        打造学员职业生态圈

        老学员毕业后即可加入传智汇精英社区,持续助力学员职场发展,一次学习永久服务

        传智教育旗下IT互联网精英社区,以汇聚互联网前沿技术为核心,以传递、分享为己任,联合经纬创投、创新工场、京东人工智能、HUAWEI等众多关注互联网的知名机构及企业、行业大咖,共同研究中国互联网深度融合、跨界渗透、整合汇聚、相互促进的信息化资源共享平台。

        • 行业沙龙

        • 高端人脉

        • 职场资源

        • 技术研习

        人工智能开发全国就业薪资情况

        查看其他班级

        9970元/月平均薪资

        15900元/月最高薪资

        100%就业率

        58月薪过万

        • 姓名
        • 性别
        • 就业时间
        • 就职城市
        • 就职企业
        • 薪资
        • 福利待遇
        • 姓名
        • 培训前岗位
        • 培训前薪资
        • 培训后薪资
        • 入职时间
        • 入职企业
        • 就职城市

        *学员就业信息统计数据为数据库中实时调取的真实相关数据,非广告宣传

         

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