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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(jīng)歷少 實戰(zhàn)資源少，實操經(jīng)驗不足 學習目標不清晰，不知道要學什么 學的太基礎，就業(yè)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(fā)展的行業(yè)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(yǎng)仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

  • 高質(zhì)量人才缺口大
  • 市場需求大
  • 熱門技術薪資高
  • 急需優(yōu)質(zhì)教育資源
  • 為迎合人工智能行業(yè)飛速發(fā)展，市場存在許多“快餐式”人才培養(yǎng)，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(zhí)行，缺乏開發(fā)思維

      晉升難，行業(yè)局限性

    • 高素質(zhì)人才特點

      具備完整的開發(fā)思維

      開發(fā)能力可遷移，無行業(yè)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(yè)壁壘，培養(yǎng)技術人才“可遷移能力”

理論+實戰(zhàn)，4大階段層層遞進，培養(yǎng)AI開發(fā)思維

理論打底，實戰(zhàn)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(zhàn)
  • 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(huán)境介紹-學習環(huán)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(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 條件語句 Python、Anaconda與Pycharm的關系 Python3.10的match...case while循環(huán)語句
    for循環(huán)語句 循環(huán)的控制與綜合練習 數(shù)據(jù)類型-數(shù)字型 數(shù)據(jù)類型-字符串 數(shù)據(jù)類型-列表 數(shù)據(jù)類型-元組 數(shù)據(jù)類型-集合 數(shù)據(jù)類型-字典
  • 03 python高級技巧
    函數(shù)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(wǎng)絡編程 網(wǎng)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(shù)據(jù)結構
    數(shù)據(jù)結構概念與引入 數(shù)據(jù)結構之鏈表 數(shù)據(jù)結構之棧 數(shù)據(jù)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(shù)與Python第三方庫
    人工智能中的線性代數(shù) 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(tài)學變換 圖片顏色識別 圖像顏色替換 ROI切割 圖像旋轉(zhuǎn) 圖像鏡像旋轉(zhuǎn) 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(tǒng)視覺的簡單的車道線檢測與自動駕駛
    3D智能駕駛系統(tǒng)場景介紹 獲取場景圖片數(shù)據(jù) MQTT通信協(xié)議介紹 MQTT通信代碼介紹 視角透視
    形態(tài)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(shù)學方法實現(xiàn)KNN 前向傳播與損失函數(shù) 反向傳播的學習率與梯度下降 自求導的方法實現(xiàn)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(yōu)化器和優(yōu)化方法 神經(jīng)網(wǎng)絡的可解釋性與欠擬合 神經(jīng)網(wǎng)絡的過擬合 正則化 神經(jīng)網(wǎng)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(shù) 極大似然估計與交又熵損失函數(shù) 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(tǒng)計
    概率論與統(tǒng)計(上) 貝葉斯原理與實踐 概率論與統(tǒng)計(下) 貝葉斯案例與實踐 貝葉斯多分類實踐
  • 01 卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡
    AlexNet VggNet GoogLeNet ResNet MobileNetV1 MobileNetV2 MobileNetV3
  • 03 NLP-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)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 WordEmbeddg詞嵌入 Word2Vec Word2Vec優(yōu)化 LSTM:長-短期記憶網(wǎng)絡 BiLSTM 門控循環(huán)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(zhuǎn)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(fā)展 大語言模型和大模型 如何使用現(xiàn)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(shù)字聲音 聲音時域與頻域轉(zhuǎn)換 聲音的mel特征提取
  • 01 PyQT課程
    PyQT概念與安裝創(chuàng)建 用PyQt5創(chuàng)建第一個頁面 UI界面設計與首頁界面設計 繪制注冊頁面，實現(xiàn)注冊功能 圖像顯示 定時器QTImer的使用 基于QProgressBar實現(xiàn)進度條 PyQT的界面切換 基于AMainWindow實現(xiàn)記事本 文件瀏覽器的實現(xiàn) 多媒體的實現(xiàn) 事件機制 PyQt中多線程 打包PyQt5軟件
  • 02 數(shù)據(jù)集標注與制作
    數(shù)據(jù)集標注與制作imglabel介紹 數(shù)據(jù)集標注與制作labelme介紹 動手制作一些簡單的數(shù)據(jù)集
  • 04 工業(yè)流水線產(chǎn)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(zhàn) 目標檢測基礎知識：目標檢測的評估指標 目標檢測發(fā)展與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡：RCNN 目標檢測發(fā)展與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡：fastRCNN/fasterRCNN 目標檢測發(fā)展與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡：SSD YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：YOLO的起源和原理 YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：如何將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題 YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：一階段(One-Stage)檢測方法 網(wǎng)絡結構解析 全卷積網(wǎng)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(shù) 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(yè)流水線產(chǎn)品分類
    3D場景數(shù)據(jù)通信與交互 使用分類算法訓練網(wǎng)絡 網(wǎng)絡finde-tuning:fine-tine整個網(wǎng)絡 MQTT通信代碼介紹 視角透視 形態(tài)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(jiān)測
    數(shù)據(jù)采集與標注 基于YOLOV8實現(xiàn)垃圾分揀 模型部署到場景
  • 08 大模型的RAG、微調(diào)與Agent
    大模型的微調(diào)手段與優(yōu)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(xiàn)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(zhàn)
    分割算法的原理 語義分割1 實例分割、分割算法經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡 分割案例1

耗時5年研發(fā)人工智能在線實驗平臺，打造身臨其境實戰(zhàn)環(huán)境

采用創(chuàng)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(fā)與實踐的學習系統(tǒng)
組件化拖拽式編程
結果實時展示
組件參數(shù)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(yōu)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(tài)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(zhì)為例，通過傳統(tǒng)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(jù)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(zhàn)”教學模式。邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預設的3D場景中，實現(xiàn)可視化交 互體驗，打造人工智能沉浸式實操環(huán)境。

3D仿真交互式綜合項目

沉浸虛擬仿真實驗環(huán)境，互動學習深化知識理解與技能提升，激發(fā)學習熱情與創(chuàng)新思維
  • 工業(yè)流水線智能分揀

    預設工業(yè)流水線場景，將待分揀物品輸送到分揀系統(tǒng)，可以自行設計規(guī)則和算法，將物品分配到正確的下件系統(tǒng)，訓練規(guī)則和算法越優(yōu)，越能夠?qū)崿F(xiàn)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(huán)境信息與道路信息，完成決策與規(guī)劃算法部署，通過類PID算法控制車輛姿態(tài)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(wǎng)絡，基于此學習各開源大模型的部署與微調(diào)。

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(fā)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(shù)據(jù)標注員
    大模型算法工程師
    大模型訓練與微調(diào)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(shù)據(jù)
      結構
    • 人工智能的
      微積分基礎
    • 基于傳統(tǒng)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(shù)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(huán)
      神經(jīng)網(wǎng)絡
    • 卷積
      神經(jīng)網(wǎng)絡
    • 機器學習算法原理
      與實踐-深化
    • Transformer
    • 視覺經(jīng)典
      神經(jīng)網(wǎng)絡與復現(xiàn)
    • 深度學習
      基礎與實踐
    • 概率論
      與統(tǒng)計
    • 生成式
      人工智能
    • 數(shù)據(jù)集
      標注與制作
    • 工業(yè)流水線
      產(chǎn)品實時檢測
    • 目標分割的
      原理與實戰(zhàn)
    • 大模型的
      RAG、微調(diào)與Agent
    • PyQT
      課程
    • 工業(yè)流水線
      產(chǎn)品分類
    • 垃圾分揀
      實時監(jiān)測
    • 大模型的
      部署與上線
    • 算法的
      NPU終端移植

21年資源積累，打造人工智能行業(yè)標桿