AI＋鏈接未來，AI正在顛覆世界

從生活場景到工業(yè)場景，AI正在以驚人的速度滲入各行各業(yè)，并形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈，
一場顛覆性的科技變革已經(jīng)拉開序幕......

市場份額飆升，人才供不應(yīng)求

國家“十四五”政策大力支持人工智能行業(yè)發(fā)展，中國人工智能行業(yè)整體市場呈現(xiàn)高速增長趨勢。據(jù)測算，2029年市場規(guī)模將突破萬億大關(guān)。

市場份額的飆升帶來了人工智能企業(yè)的爆發(fā)式增長，各大企業(yè)也紛紛開辟了人工智能業(yè)務(wù)板塊。如此局面之下，人工智能人才備受用人市場青睞，人才供需比遠(yuǎn)小于其他行業(yè)。

人才供需比指的是意向進(jìn)入崗位的人才數(shù)量與崗位數(shù)量的比值，比值大于1，供過于求。比值越小，競爭越小。比值越大，競爭也就越大。

高薪＋多元化，開啟無限職業(yè)可能

除本行業(yè)蓬勃發(fā)展外，人工智能還廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，隨著行業(yè)的不斷完善及細(xì)化，
衍生了更多崗位。在人才緊缺的趨勢下，薪資水平較高。

深剖人工智能主流技術(shù)方向

主流技術(shù)方向知識(shí)點(diǎn)全覆蓋，多樣化職業(yè)選擇

大模型方向
月薪20-35K
主要研究和開發(fā)超大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，針對(duì)多任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化與實(shí)現(xiàn),應(yīng)用于生成模型、文本理解等。主要職責(zé)包括模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。

核心技術(shù)點(diǎn)
Transformer 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào) 多模態(tài)學(xué)習(xí) 優(yōu)化算法
適配崗位 大模型應(yīng)用開發(fā)工程師 Prompt工程師 大模型訓(xùn)練推理開發(fā)工程師 大模型算法專家
自然語言處理（NLP）方向
月薪18-25K
通過處理和分析文本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)語言翻譯、情感分析、自動(dòng)摘要、聊天機(jī)器人等功能。使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語言。

核心技術(shù)點(diǎn)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 語音識(shí)別技術(shù) Embedding
情感分析算法
適配崗位 NLP算法工程師 知識(shí)圖譜工程師 意圖識(shí)別工程師 智能客服工程師 語音識(shí)別工程師 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
計(jì)算機(jī)視覺（CV）方向
月薪15-20K
通過圖像和視頻分析、物體識(shí)別、場景重建等技術(shù),使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋視覺數(shù)據(jù)，支持自動(dòng)化決策和智能系統(tǒng)。

核心技術(shù)點(diǎn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)檢測 YOLO/SSD 圖像分類
實(shí)例分割
適配崗位 CV算法工程師 目標(biāo)檢測算法工程師 三維視覺工程師 圖像處理工程師 物體追蹤算法工程師 深度學(xué)習(xí)工程師
機(jī)器學(xué)習(xí)方向
月薪15-30K
聚焦于構(gòu)建和優(yōu)化各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,涉及監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、預(yù)測等場景。主要職責(zé)為算法設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析。

核心技術(shù)點(diǎn)
回歸分析決策樹聚類算法 SVM
適配崗位 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 算法工程師 軟件開發(fā)工程師 自動(dòng)化工程師 產(chǎn)品經(jīng)理(AI/ML方向)
深度學(xué)習(xí)方向
月薪18-50K
專注于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在多種復(fù)雜任務(wù)中的應(yīng)用，包括圖像處理、語音識(shí)別和自然語言理解。職責(zé)涵蓋模型構(gòu)建和性能優(yōu)化。

核心技術(shù)點(diǎn)
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遷移學(xué)習(xí)術(shù) 反向傳播算法
正則化技術(shù)
適配崗位 計(jì)算機(jī)視覺工程師 機(jī)器人學(xué)習(xí)工程師 NLP算法工程師 語音識(shí)別工程師 深度學(xué)習(xí)研究員 AI算法工程師
算法框架方向
月薪15-30K
開發(fā)和維護(hù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的高效算法框架，關(guān)注程序設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化與可擴(kuò)展性，廣泛支持AI應(yīng)用開發(fā)。

核心技術(shù)點(diǎn)
Docker PyTorch GPU加速與并行計(jì)算
模型部署與監(jiān)控
適配崗位 算法框架工程師 大數(shù)據(jù)工程師 云計(jì)算工程師 系統(tǒng)工程師 分布式系統(tǒng)工程師 算法軟件工程師

AI技術(shù)下沉，觸達(dá)更多人群

四大類適學(xué)人群，前沿但不遙遠(yuǎn)，人人皆可“武裝”AI

在校學(xué)生 專科/本科/研究生及以上
理工科相關(guān)專業(yè)背景，且自身有計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué) 等專業(yè)基礎(chǔ)。
IT轉(zhuǎn)行 傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)崗位
職業(yè)到達(dá)瓶頸，初級(jí)程序員可復(fù)制性高，無行業(yè)市場競爭力。
能力提升 架構(gòu)師/算法工程師/CTO
研發(fā)大牛，需要人工智能算法與大數(shù)據(jù)，提升技術(shù) 廣度與深度。
興趣驅(qū)動(dòng) 實(shí)踐意識(shí)/創(chuàng)新思維/熱愛人工智能
對(duì)人工智能感興趣，并有一定的學(xué)習(xí)動(dòng)力和自主學(xué)習(xí)能力。

雙師雙平臺(tái)，打造個(gè)性化人才培養(yǎng)方案

區(qū)別于傳統(tǒng)培訓(xùn)，真正適合AI時(shí)代的新班型

課程內(nèi)容師資服務(wù) 實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 測評(píng)輔導(dǎo)
傳統(tǒng)培訓(xùn)班 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的課程內(nèi)容，授課難度和學(xué)習(xí)進(jìn)度按照學(xué)員的平均水平推進(jìn)。單個(gè)班級(jí)配置一位授課講師，主要精力專注于學(xué)員的日常教學(xué)服務(wù)。沒有專業(yè)的教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，較難解決教學(xué)過程中算法難、編程難、應(yīng)用場景難等教學(xué)痛點(diǎn)。通過階段性考試發(fā)現(xiàn)學(xué)員問題。能力測評(píng)不及時(shí)，導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)問題反饋問題耗時(shí)較長。
非凡就業(yè)班 提供必修+選修的個(gè)性化學(xué)習(xí)模式。讓能力好的學(xué)員可以學(xué)到更多內(nèi)容，讓基礎(chǔ)薄弱的學(xué)員能得到更有針對(duì)性的輔導(dǎo)。采用雙師教學(xué)模式，線上+線下分別提供課程講解及面授輔導(dǎo)。在講師配備上為學(xué)員提供更好的服務(wù)。配備自主研發(fā)的“元宇宙人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)”，通過虛擬仿真等技術(shù)手段，有效解決人工智能的教學(xué)痛點(diǎn)，降低學(xué)習(xí)難度。提供”測評(píng)中心”+”能力畫像 "+"AI智能助教”等線上學(xué)習(xí)工具，能夠及時(shí)反映學(xué)員的學(xué)習(xí)情況和進(jìn)度，提供24小時(shí)輔導(dǎo)答疑

5大階段層層遞進(jìn)，培養(yǎng)AI開發(fā)思維

掌握算法技術(shù)，編程實(shí)踐，培養(yǎng)全面的A人才

基礎(chǔ)理論
基礎(chǔ)開發(fā)
深度開發(fā)
視覺實(shí)戰(zhàn)
大模型實(shí)戰(zhàn)

01 人工智能引入與課程整體介紹
人工智能的認(rèn)知與介紹學(xué)習(xí)階段概覽與語言工具介紹人工智能工具環(huán)境介紹-學(xué)習(xí)環(huán)境介紹
03 Python高級(jí)技巧
函數(shù)的基本概念與使用類的基本概念與使用模塊與包異常處理機(jī)制迭代器與生成器正則表達(dá)式裝飾器文件操作多進(jìn)程多線程協(xié)程網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)編程
04 PyQT課程
PyQT概念與安裝創(chuàng)建使用PyQt5創(chuàng)建第一個(gè)界面 UI界面設(shè)計(jì)與手寫界面設(shè)計(jì) 繪制注冊(cè)界面，實(shí)現(xiàn)注冊(cè)功能圖像顯示定時(shí)器-QTimer的使用基于QProgressBar實(shí)現(xiàn)進(jìn)度條 PyQT的界面切換基于QMainWindow實(shí)現(xiàn)記事本文件瀏覽器的實(shí)現(xiàn) 多媒體的實(shí)現(xiàn) 事件機(jī)制 PyQT中多線程打包PyQt5軟件
02 Python的基礎(chǔ)語法
認(rèn)識(shí)Python Python的基礎(chǔ)語法運(yùn)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(guān)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(xí) 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
05 線性代數(shù)與數(shù)據(jù)挖掘
人工智能中的線性代數(shù) Numpy庫與矩陣處理 Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化 Pandas Series數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理的藝術(shù)Pandas DataFrame 【項(xiàng)目】學(xué)生成績統(tǒng)計(jì)可視化
06 Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Python算法分析單鏈表雙鏈表棧隊(duì)列雙端隊(duì)列

哈希表遞歸線性查找與二分類 Python基本排序算法 Python高級(jí)排序算法

01 人工智能的微積分基礎(chǔ)
人工智能的微積分引入人工智能的微積分基礎(chǔ)
03 視覺項(xiàng)目實(shí)踐：自動(dòng)駕駛
MQTT庫的介紹與3D場景的交互自動(dòng)駕駛簡介 3D場景的介紹獲取3D場景的數(shù)據(jù) 透視變換提取車道線車道線擬合車道線顯示車輛控制與自動(dòng)駕駛
05 概率論與統(tǒng)計(jì)
概率論與統(tǒng)計(jì)(上) 貝葉斯原理與實(shí)踐概率論與統(tǒng)計(jì)(下) 貝葉斯案例與實(shí)踐貝葉斯多分類實(shí)踐【項(xiàng)目】基于貝葉斯的鳶尾花分類【作業(yè)】基于貝葉斯的糖尿病分類
06 機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐-深化
曲線擬合與非線性化激活函數(shù) 極大似然估計(jì)與交又熵?fù)p失函數(shù) 邏輯回歸與二分類問題基于框架的邏輯回歸【項(xiàng)目】基于PyTorch的垃圾郵件邏輯回歸【作業(yè)】基于PyTorch的蘑菇邏輯回歸【作業(yè)】基于sklearn的乳腺癌邏輯回歸
02 圖像認(rèn)知與OpenCV
計(jì)算機(jī)眼中的圖像灰度化二值化自適應(yīng)二值化形態(tài)學(xué)變換圖片顏色識(shí)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(diǎn)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
04 機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐-入門
機(jī)器學(xué)習(xí)介紹與定義 KNN與決策邊界距離計(jì)算方式使用數(shù)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)KNN 前向傳播與損失函數(shù) 反向傳播的學(xué)習(xí)率與梯度下降自求導(dǎo)的方法實(shí)現(xiàn)線性回歸算法深度學(xué)習(xí)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【項(xiàng)目】基于PyTorch的房價(jià)預(yù)測【作業(yè)】基于PyTorch的鮑魚年齡判定【作業(yè)】基于sklearn共享單車租賃預(yù)測
07 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐
全連接與鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則 Softmax與交叉熵優(yōu)化器和優(yōu)化方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性與欠擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合解決方案深度學(xué)習(xí)回顧與任務(wù) 【項(xiàng)目】基于DNN的PM2.5預(yù)測【作業(yè)】基于DNN的吃雞預(yù)測

01 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
計(jì)算機(jī)眼中的圖像卷積為什么能識(shí)別圖像池化為什么能增強(qiáng)特征多通道卷積與偏置過程 CUDA與cudnn安裝 LeNet-5原理與算法基礎(chǔ) 【項(xiàng)目】LeNet-5的手寫體識(shí)別項(xiàng)目分類算法的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
02 視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)
圖像識(shí)別的歷史發(fā)展 AlexNet網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)與代碼復(fù)現(xiàn) 【項(xiàng)目】基于AlexNet的貓狗分類項(xiàng)目【作業(yè)】基于AlexNet的花卉分類項(xiàng)目 VggNet網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) ResNet網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)與代碼復(fù)現(xiàn) 【項(xiàng)目】基于ResNetde分類【項(xiàng)目】基于AlexNet的花卉分類項(xiàng)目 MobileNetV1網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
03 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用
【項(xiàng)目】基于DNN的風(fēng),電功率預(yù)測 DNN的時(shí)序預(yù)測與缺陷 RNN為什么能做時(shí)序預(yù)測? 【項(xiàng)目】基于RNN的風(fēng)電功率預(yù)測 RNN的梯度消失和梯度爆炸 Word Embeddging詞嵌入 Word2Vec Word2Vec優(yōu)化 LSTM:長-短期記憶網(wǎng)絡(luò) BiLSTM 門控循環(huán)單元
04 Transformer基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)搭建
Encoder-Decoder 注意力機(jī)制引入注意力機(jī)制 soft-attention 絕對(duì)位置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代碼】手寫Transformer網(wǎng)絡(luò) 【項(xiàng)目】從零開始手寫GPT
05 語音了解與基礎(chǔ)
認(rèn)識(shí)模擬聲音與數(shù)字聲音聲音時(shí)域與頻域轉(zhuǎn)換聲音的mel特征提取

01 Git教程
Git學(xué)習(xí)與使用
02 工業(yè)流水線產(chǎn)品實(shí)時(shí)檢測
3D分揀場景介紹與數(shù)據(jù)通信 3D場景數(shù)據(jù)采集使用分類算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)fine-tuning:整個(gè)網(wǎng)絡(luò)與某幾層 3D場景分類算法項(xiàng)目部署目標(biāo)檢測簡介目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)集-Pascal VOC 目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)集-MS COCO 目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)集-YOLO 目標(biāo)檢測的評(píng)價(jià)指標(biāo)

目標(biāo)檢測的挑戰(zhàn) R-CNN原理 Fast R-CNN原理 Faster R-CNN原理 SSD的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析 YOLO簡介與快速上手使用-預(yù)測篇 YOLO簡介與快速上手使用-訓(xùn)練篇 YOLOV1的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV2的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV3的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

YOLOV4的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV5的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) YOLOV5的使用與代碼精講-預(yù)測部分 YOLOV5的使用與代碼精講-網(wǎng)絡(luò)搭建 YOLOV5的使用與代碼精講-訓(xùn)練部分 YOLOV8的原理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 3D場景檢測算法項(xiàng)目部署
03 人臉識(shí)別項(xiàng)目精講
人臉識(shí)別項(xiàng)目功能演示人臉識(shí)別項(xiàng)目整體框架介紹人臉數(shù)據(jù)集的下載、標(biāo)注與處理快速使用YOLOV8訓(xùn)練一個(gè)人臉檢測遠(yuǎn)處人臉檢測失利與數(shù)據(jù)集優(yōu)化 FaceNet的原理詳解基于facenet的人臉向量化數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)與相似性基礎(chǔ) 人臉識(shí)別項(xiàng)目實(shí)現(xiàn) 基于PyQT5實(shí)現(xiàn)人臉錄入功能基于PyQT5實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能基于PyQT5實(shí)現(xiàn)人臉數(shù)據(jù)庫管理功能
05 視覺算法的NPU終端移植
CPU、GPU、NPU介紹 RKNPU介紹與發(fā)展 YOLO-COCO預(yù)訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換 YOLO-COCO與訓(xùn)練模型板載部署自定義模型轉(zhuǎn)換和部署 RK3588算法部署接入3D場景更快的推理：C++部署方案
04 Linux開發(fā)與使用
Linux系統(tǒng)介紹 Windows環(huán)境-wsl2環(huán)境安裝 Linux服務(wù)器連接 Ubuntu基本命令

01 Linux開發(fā)與使用（選修）
Linux系統(tǒng)介紹 Ubuntu基本命令
03 大模型的部署與應(yīng)用基礎(chǔ)
大模型的部署與應(yīng)用基礎(chǔ)章節(jié)介紹 RESTful風(fēng)格api 使用api接口調(diào)用大模型大模型相關(guān)庫與概念 Windows本地部署與GPU并行-Qwen2.5 Windows本地部署Chatglm3-6B ollama本地運(yùn)行大模型 autodl的GPU部署大模型 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-wsl Windows環(huán)境-wsl的docker部署 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-Docker vllm進(jìn)行推理加速優(yōu)化多輪對(duì)話機(jī)器人實(shí)現(xiàn) 入門FastAPI 基于fastapi構(gòu)建對(duì)話機(jī)器人對(duì)話機(jī)器人WEBUI-streamlit 對(duì)話機(jī)器人WEBUI-gradio temperature和top_p參數(shù)常見設(shè)置
04 大模型的RAG與Agent設(shè)計(jì)
Langchain部署本地大模型 Langchain-Prompt提示詞常見向量數(shù)據(jù)庫的介紹 Langchain-chain鏈 Langchain-memory記憶 Langchain-agent代理 RAG的介紹 RAG的文本加載 RAG的文本分割 Langchain-OutputParser輸出解析器

RAG的向量化 Langchain部署簡單RAG應(yīng)用 RAG的評(píng)估 RAG的智能評(píng)估-LangSmith RAG的智能評(píng)估-RAGas RAG的優(yōu)化手搓一個(gè)RAG 手搓一個(gè)Agent
07 大模型的微調(diào)與量化
大模型微調(diào)的意義什么是參數(shù)高效微調(diào) Bitfit-tuning實(shí)操 Prompt-tuning實(shí)操 P-tuning實(shí)操 Prefix-tuning實(shí)操 LORA實(shí)操

LLaMA-Factory微調(diào)角色扮演大模型 LLaMA-Factory微調(diào)文旅多模態(tài)大模型 RLHF基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 什么是量化Quantization GPTQ量化的原理與優(yōu)勢 AWQ量化的原理與優(yōu)勢
02 初見大模型
常見大模型介紹大模型與人工智能關(guān)系大模型的基礎(chǔ)原理大語言模型的“前世今生”與發(fā)展 LLM預(yù)測過程與提示工程如何高效地使用Prompt
05 基于Agent的私人AI助理項(xiàng)目精講
項(xiàng)目背景介紹環(huán)境搭建介紹核心功能梳理與作業(yè)布置 Agent部分實(shí)現(xiàn) 工具部分實(shí)現(xiàn) 知識(shí)庫部分實(shí)現(xiàn) webui部分實(shí)現(xiàn)
06 分布式與混合精度訓(xùn)練-訓(xùn)練GPT2
大模型訓(xùn)練階段介紹如何進(jìn)行分布式訓(xùn)練數(shù)據(jù)并行DP 分布式數(shù)據(jù)并行DDP

Accelerate Deepspeed 混合精度訓(xùn)練 GPT2的訓(xùn)練與優(yōu)化訓(xùn)練
08 大模型的NPU終端移植
RK3588部署deepseek對(duì)話大模型 RK3588部署Qwen多模態(tài)大模型
09 DeepSeek+Coze打造AI智能體工作流（選修）
DeepSeek+Xmind快速生成思維導(dǎo)圖 DeepSeek+kimi快速生成PPT DeepSeek+Mermaid快速生成流程圖 Coze：多平臺(tái)發(fā)布專屬智能體

大模型快速生成圖片大模型快速生成視頻大模型+工具快速操作Excel

Coze：介紹與登錄 Coze：個(gè)人空間與團(tuán)隊(duì)空間 Coze：從零開始搭建跨境營銷工作流

Coze：使用對(duì)話流完成AI面試官 Coze：使用插件完成AI旅行助手 Coze：使用知識(shí)庫完成AI客服

元宇宙-人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

拒絕3大學(xué)習(xí)難題，輕松get人工智能學(xué)習(xí)的正確方式！

沉浸式課堂體驗(yàn) 真人大屏授課+平臺(tái)實(shí)操，邊學(xué)邊練，沉浸式課堂體驗(yàn)
與千篇一律的PPT講理論課不一樣，非凡就業(yè)班采用老師真人大屏授課，手把手教學(xué)，平臺(tái)實(shí)操演示，互動(dòng)講解與實(shí)戰(zhàn)的教學(xué)模式。學(xué)習(xí)過程中學(xué)生可以做到邊學(xué)邊練，在老師理論講解下，自己動(dòng)手通過在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)操練習(xí)。沉浸式的課堂體驗(yàn)，交互式的學(xué)習(xí)方法，零基礎(chǔ)初學(xué)者也能輕松跟上講課節(jié)奏。
算法原理講解 組件可視化學(xué)算法，算法學(xué)習(xí)更直觀
人工智能中的算法原理部分若只是通過單純PPT講解會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)理解困難，學(xué)習(xí)時(shí)間長等問題。但元宇宙—人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)通過將算法進(jìn)行拆分與可視化，把算法拆分成多個(gè)組件，方便進(jìn)行理解，然后平臺(tái)仿真動(dòng)畫深入淺出地講解原理，讓學(xué)生能夠直觀“看到”算法的工作原理和過程。學(xué)生可以即時(shí)看到算法執(zhí)行的結(jié)果，并通過動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)觀察結(jié)果變化，加深對(duì)算法的理解，讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。
代碼編程實(shí)現(xiàn) Python代碼自動(dòng)生成，編程及算法應(yīng)用更高效！
人工智能學(xué)習(xí)中，很多學(xué)生會(huì)出現(xiàn)即使了解算法原理也沒辦法很好地進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。元宇宙—人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可將構(gòu)建的算法自動(dòng)生成Python代碼，且當(dāng)算法組件調(diào)整或動(dòng)態(tài)調(diào)參時(shí)，實(shí)時(shí)看到Python代碼的變化，算法和代碼一一對(duì)應(yīng)。幫助初學(xué)者快速應(yīng)用算法，讓算法跑起來，看到效果，興趣導(dǎo)向式學(xué)習(xí)。在算法應(yīng)用過程中，去反向讀懂代碼，進(jìn)一步加深Python編程學(xué)習(xí)。平臺(tái)還自帶常用的AI環(huán)境與庫，代碼生成后，可以在平臺(tái)通用的IDE環(huán)境(如Pycharm、VS Code)里調(diào)試驗(yàn)證，擺脫了環(huán)境安裝的煩惱，讓編程學(xué)習(xí)及算法應(yīng)用更高效。
綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 3D應(yīng)用場景案例教學(xué)，全鏈路項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
人工智能學(xué)習(xí)中另一大問題便是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)不足，缺乏綜合性較強(qiáng)的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。而元宇宙—人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)除了會(huì)針對(duì)每個(gè)技術(shù)點(diǎn)搭配小項(xiàng)目案例進(jìn)行在線平臺(tái)實(shí)操外，還會(huì)提供3D場景化綜合項(xiàng)目，包括智能分揀系統(tǒng)、智能對(duì)話系統(tǒng)、智能駕駛、垃圾分類系統(tǒng)等。項(xiàng)目綜合性強(qiáng)，覆蓋從數(shù)據(jù)采集-標(biāo)注-模型訓(xùn)練-預(yù)測-部署-測試，全鏈路項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。邊玩邊學(xué)，沉浸式體驗(yàn)，更深入地實(shí)戰(zhàn)算法在項(xiàng)目中的應(yīng)用。

2D/3D化交互式特色功能

組件化拖拽式編程

結(jié)果實(shí)時(shí)展示

組件參數(shù)交互

代碼自動(dòng)生成

機(jī)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(dòng)駕駛綜合場景

人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)教學(xué)系統(tǒng)子模塊

機(jī)器視覺

從機(jī)器視覺角度，具像化解析圖像處理、特征提取的過程，真正去理解和掌握機(jī)器視覺中的圖像認(rèn)知

項(xiàng)目:批量制作畢業(yè)證、基于AI開放平臺(tái)的圖片識(shí)別
NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

展開NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)涉及的關(guān)鍵步驟，覆蓋從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型部署的整個(gè)過程，同時(shí)細(xì)化算法原理流程，最終達(dá)到可視化結(jié)構(gòu)的區(qū)別與先進(jìn)性的能力。

項(xiàng)目：從零開始手寫GPT
機(jī)器學(xué)習(xí)

通過結(jié)合概率論，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法，并大量地通過組建算法呈現(xiàn)內(nèi)在的實(shí)質(zhì)與前后關(guān)系的聯(lián)系，為深度學(xué)習(xí)打下結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)。

項(xiàng)目：房價(jià)線性回歸預(yù)測、鮑魚年齡預(yù)測、共享單車租賃預(yù)測、垃圾郵件分類、乳腺癌分類、糖尿病預(yù)測、鳶尾花分類、紅酒品質(zhì)分類、足球水平聚類、用戶畫像聚類、葡萄干品質(zhì)分類、蘑菇毒性分類
CV-NLP-Transformer

從Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)到注意力機(jī)制，從位置編碼到LN，分步驟、分知識(shí)點(diǎn)的拆分Transformer的具體結(jié)構(gòu)，并且通過張量維度變化，實(shí)現(xiàn)Transformer原架構(gòu)的搭建與認(rèn)知。

項(xiàng)目：花卉分類、蜜蜂螞蟻分類、水果分類、中文手寫體識(shí)別
CV-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從可視化入手，解析卷積能夠更好識(shí)別的圖像的原因，結(jié)合池化，多通道卷積等，搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)認(rèn)知與概念。

項(xiàng)目：手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別、貓狗識(shí)別、汽車分類、動(dòng)物分類、人臉識(shí)別
視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

虛擬仿真系統(tǒng)通過搭建經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，設(shè)置對(duì)應(yīng)的卷積、池化、激活函數(shù)的參數(shù)以及張量大小，實(shí)現(xiàn)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)復(fù)現(xiàn)，并掌握其優(yōu)勢。

項(xiàng)目：商品情感分類、風(fēng)電功率預(yù)測、人名歸屬于國籍分類、小說續(xù)寫。
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

分析從2012年到目前的所有算法的共性結(jié)構(gòu)，即MLP多層感知機(jī)。深挖深度學(xué)習(xí)不同算法的共性知識(shí)點(diǎn)，并展示數(shù)據(jù)特征、網(wǎng)絡(luò)特征、結(jié)果特征的可視化教學(xué)。

項(xiàng)目：游戲是否能吃雞預(yù)測、PM2.5預(yù)測
綜合項(xiàng)目應(yīng)用場景

虛擬仿真系統(tǒng)預(yù)設(shè)了多個(gè)具有代表性的綜合項(xiàng)目，將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，驗(yàn)證整合知識(shí)點(diǎn)解決問題的能力，通過解決實(shí)際問題來深化對(duì)人工智能原理和方法的理解。打造以實(shí)踐導(dǎo)向的學(xué)習(xí)模式。

項(xiàng)目：工業(yè)流水線智能分揀、垃圾分類、自動(dòng)駕駛、大模型部署

企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，積累多領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)

智能化3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng)

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

3D場景模擬
殘次品檢測
分類算法
機(jī)器學(xué)習(xí)模型
MQTT通信協(xié)議

動(dòng)態(tài)自動(dòng)上貨
傳送帶控制系統(tǒng)
檢測算法
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)集成

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

自動(dòng)化港口作業(yè)
生產(chǎn)線自動(dòng)化
物流優(yōu)化
醫(yī)療圖像診斷

缺陷檢測
無人機(jī)圖像處理
機(jī)械和設(shè)備維護(hù)
智能農(nóng)業(yè)

本項(xiàng)目是一個(gè)高度自定義的3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng)，旨在通過自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的物品分抹與處理。系統(tǒng)集成了動(dòng)態(tài)自動(dòng)上貨、殘次品識(shí)別、自動(dòng)分抹和傳送帶控制等功能，將待分揀物品輸送到分抹系統(tǒng)。用戶可以自定義規(guī)則和算法，以將物品準(zhǔn)確分配到正確的下件系統(tǒng)。訓(xùn)練出的規(guī)則和算法越優(yōu)，分揀處理的速度和準(zhǔn)確性就越高。此外，結(jié)合MQTT等通信協(xié)議，確保了系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性

3D場景下的智能垃圾分類系統(tǒng)

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

3D場景構(gòu)建
多角度圖像采集
垃圾類別識(shí)別
3D可視化界面

目標(biāo)檢測
深度學(xué)習(xí)模型
自定義樣本訓(xùn)練
數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

快遞分棟
殘次品檢測
清障機(jī)器人
運(yùn)動(dòng)分析

工業(yè)流水線分揀
工業(yè)流水線控制
CT/X光影像解析
虛擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)

本項(xiàng)目是一個(gè)創(chuàng)新的3D場景垃圾分類系統(tǒng)，利用先進(jìn)的目標(biāo)檢測技術(shù)和多角度圖像采集，實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)分類。系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾，從而促進(jìn)資源回收和環(huán)境保護(hù)。用戶可自定義垃圾樣本的多角度采集，以提升識(shí)別精度，同時(shí)系統(tǒng)提供直觀的3D可視化界面，簡化操作和管理

智能駕駛綜合項(xiàng)目

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

目標(biāo)檢測算法
深度學(xué)習(xí)模型
圖像預(yù)處理
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理
PID控制算法

輕量化模型
Hough變換
視覺處理
邊緣檢測

智能駕駛綜合項(xiàng)目包含：智能車輛違停檢測與響應(yīng)系統(tǒng)、智能車流量計(jì)數(shù)與跟蹤系統(tǒng)、智能車牌識(shí)別系統(tǒng)、基于車道線檢測的道路邊緣與標(biāo)線識(shí)別系統(tǒng)、基于視覺處理的車輛控制與高速巡航系統(tǒng)

基于Agent的私人AI助理

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

Agent部分實(shí)現(xiàn)
webui部分實(shí)現(xiàn)
多action智能體

知識(shí)庫部分實(shí)現(xiàn)
工具部分實(shí)現(xiàn)

核心功能

個(gè)性化知識(shí)庫管理
智能查詢解析
多源信息檢索

代碼解釋器
文檔閱讀
用戶友好界面

本項(xiàng)目以智能 Agent 技術(shù)為核心，通過結(jié)合自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)，打造一個(gè)能夠理解用戶需求、自主執(zhí)行任務(wù)的私人 AI 助理。

分布式與混合精度訓(xùn)練——從零訓(xùn)練GPT

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
訓(xùn)練優(yōu)化
評(píng)估與調(diào)優(yōu)

模型架構(gòu)設(shè)計(jì)
模型融合

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

智能客服
機(jī)器翻譯
智能輔導(dǎo)系統(tǒng)

虛擬角色互動(dòng)
金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
醫(yī)療咨詢

深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術(shù)棧的遷移，帶領(lǐng)大家從零開始搭建GPT大模型網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)大模型訓(xùn)練的技巧，基于此學(xué)習(xí)各開源大模型的部署與微調(diào)。

基于人臉識(shí)別的身份驗(yàn)證系統(tǒng)

項(xiàng)目技術(shù)要點(diǎn)

人臉檢測
深度學(xué)習(xí)
PyQt界面開發(fā)

目標(biāo)檢測
人臉Embedding
SQLite數(shù)據(jù)庫

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

安防監(jiān)控
考勤機(jī)
公共安全
智能家居

門禁系統(tǒng)
人臉支付系統(tǒng)
用戶登錄系統(tǒng)
便捷支付

項(xiàng)目是一個(gè)基于人臉識(shí)別技術(shù)的身份驗(yàn)證系統(tǒng)，旨在通過高效、準(zhǔn)確的面部識(shí)別算法，為用戶提供安全、便捷的身份驗(yàn)證服務(wù)該系統(tǒng)利用目標(biāo)檢測技術(shù)進(jìn)行人臉定位，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型將人臉圖像轉(zhuǎn)化為高維向量（人臉Embedding），實(shí)現(xiàn)1:N的人臉識(shí)別功能。為了提升用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)管理效率，系統(tǒng)采用PyQt設(shè)計(jì)圖形界面，并使用SQLite數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和管理用戶信息及識(shí)別記錄

日常課程項(xiàng)目跟練，用項(xiàng)目“硬控”技術(shù)點(diǎn)

智能化學(xué)習(xí)管理平臺(tái)，學(xué)習(xí)效果全掌控

系統(tǒng)人才畫像

海量題庫自測

AI智能助教

AI模擬面試

百度云證書加持，做高含金量AI人才

華清遠(yuǎn)見 X 百度云

百度是國內(nèi)較早進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，華清遠(yuǎn)見是百度云智學(xué)院授權(quán)認(rèn)證合作伙伴�！度斯ぶ悄苌疃葘W(xué)習(xí)(初級(jí))認(rèn)證》是百度云智學(xué)院與華清遠(yuǎn)見聯(lián)合打造的深度學(xué)習(xí)人才培養(yǎng)與認(rèn)證體系。完成華清遠(yuǎn)見人工智能體系課程學(xué)習(xí)并考試通過，可獲得由百度云智學(xué)院頒發(fā)的高含金量《人工智能深度學(xué)習(xí)(初級(jí))認(rèn)證證書》。

《人工智能深度學(xué)習(xí)（初級(jí)）認(rèn)證證書》圍繞“AI+”行業(yè)應(yīng)用場景下的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)、工程實(shí)施、產(chǎn)品測試、安裝部署、系統(tǒng)運(yùn)維、人工智能技術(shù)服務(wù)、算法調(diào)優(yōu)、深度學(xué)習(xí)框架基本應(yīng)用等崗位技能要求進(jìn)行課程學(xué)習(xí)設(shè)置，囊括了深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架應(yīng)用、系統(tǒng)應(yīng)用提作，深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)分析與設(shè)計(jì)，工程應(yīng)用實(shí)施，系統(tǒng)測試、算法優(yōu)化、安裝部署、系統(tǒng)運(yùn)維等詳細(xì)內(nèi)容，培養(yǎng)適應(yīng)多個(gè)領(lǐng)域的AI+人才。了解詳情 >>>