- 雙師流動(dòng)課堂·學(xué)習(xí)進(jìn)度自由把控
- 系統(tǒng)人才畫像·學(xué)習(xí)效果實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)
- 海量題庫(kù)自測(cè)·查缺補(bǔ)漏針對(duì)強(qiáng)化
- AI智能模擬面試·提前預(yù)演面試押題
- AI智能助教答疑·24小時(shí)在線隨問隨答
- 企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)·所學(xué)即所用
人工智能太難,聽不懂學(xué)不會(huì)
知識(shí)碎片化,不成體系
簡(jiǎn)歷上項(xiàng)目經(jīng)歷少
實(shí)戰(zhàn)資源少,實(shí)操經(jīng)驗(yàn)不足
學(xué)習(xí)目標(biāo)不清晰,不知道要學(xué)什么
學(xué)的太基礎(chǔ),就業(yè)面窄
人工智能,AI時(shí)代的必修課
隨著AI時(shí)代到來(lái),人工智能成為熱門技術(shù)方向之一。飛速發(fā)展的行業(yè)使人才需求越來(lái)越大,薪資隨之
水漲船高。但由于技術(shù)更新快,教育資源有所滯后,真正符合市場(chǎng)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(chǎng)需求大
- 熱門技術(shù)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(chǎng)存在許多“快餐式”人才培養(yǎng),而具備體系技術(shù)能力的人才高度稀缺。
-
“快餐式”人才特點(diǎn)
基礎(chǔ)性技術(shù)崗位
可替代、可復(fù)制
機(jī)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(diǎn)
具備完整的開發(fā)思維
開發(fā)能力可遷移,無(wú)行業(yè)限制
符合市場(chǎng)人才需求標(biāo)準(zhǔn)
職場(chǎng)晉升快
-
國(guó)家、企業(yè)、資本三方力量催化下,人工智能逐漸深入千行百業(yè);同時(shí)技術(shù)不斷進(jìn)步、應(yīng)用不斷拓展,使人工智能成為2022最缺人行業(yè)之一。
-
國(guó)家政策
國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能》發(fā)展規(guī)劃《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)規(guī)劃》國(guó)家新基建“智造大國(guó)”建設(shè)。
-
企業(yè)投入
國(guó)內(nèi)小米、百度、騰訊、京
東、字節(jié)、美團(tuán)等互聯(lián)網(wǎng)巨
頭,紛紛布局人工智能。
-
資本傾斜
據(jù)工信部數(shù)據(jù)顯示,截止
2022年6月,我國(guó)人工智
能企業(yè)數(shù)量超過3000家,
產(chǎn)業(yè)規(guī)模超4000億元。
-
人工智能作為當(dāng)下熱門技術(shù)之一,月平均薪資可達(dá)20.5k。其中,薪資20-30k人數(shù)最多,占比31%。
-
目前人工智能培養(yǎng)主要以高校、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)為主,但由于資源有限、市場(chǎng)資本催化等因素,仍存在許多不足。
-
高校傳統(tǒng)教育
重理論,輕實(shí)踐
實(shí)驗(yàn)資源更新滯后
缺乏項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
-
“偽”AI人才培訓(xùn)
完全迎合“快餐”需求
課程單薄、片面
就業(yè)面窄
-
優(yōu)質(zhì)教育資源
課程體系全面
理論+實(shí)戰(zhàn)
就業(yè)面廣,難替代
適學(xué)人群
拒絕做“可復(fù)制”技術(shù)人才
-
在校學(xué)生
?/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(wú)行 業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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。
打破行業(yè)壁壘,培養(yǎng)技術(shù)人才“可遷移能力”
-
邊練邊學(xué)培養(yǎng)開發(fā)思維
應(yīng)用場(chǎng)景中教學(xué),案例融入知識(shí)點(diǎn)
注重方法論教學(xué),培養(yǎng)開發(fā)思維
不同框架對(duì)比學(xué)習(xí),就業(yè)面更廣
注重AI+,與其它技術(shù)融合
-
實(shí)戰(zhàn)主導(dǎo)配套充足資源
自研元宇宙實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
充足的實(shí)戰(zhàn)資源,拒絕紙上談兵
大型項(xiàng)目高仿真
課程直接配套實(shí)操平臺(tái)
理論+實(shí)戰(zhàn),5大階段層層遞進(jìn),培養(yǎng)AI開發(fā)思維
理論打底,實(shí)戰(zhàn)鞏固,打造真正掌握人工智能技術(shù)的人才
-
基礎(chǔ)理論
-
基礎(chǔ)開發(fā)
-
深度開發(fā)
-
視覺實(shí)戰(zhàn)
-
模型實(shí)戰(zhàn)
耗時(shí)5年研發(fā)人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái),打造身臨其境實(shí)戰(zhàn)環(huán)境
采用創(chuàng)新教學(xué)模式,將理論知識(shí)變得直觀生動(dòng),同時(shí)為理論知識(shí)的應(yīng)用提供了項(xiàng)目開發(fā)與實(shí)踐的學(xué)習(xí)系統(tǒng)
-
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?jī)r(jià)線性回歸預(yù)測(cè)、鮑魚年齡預(yù)測(cè)、共享單車租賃預(yù)測(cè)、垃圾郵件分類、乳腺癌分類、糖尿病預(yù)測(cè)、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
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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(shì)。
項(xiàng)目:商品情感分類、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)、人名歸屬于國(guó)籍分類、小說(shuō)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(cè)、PM2.5預(yù)測(cè)
-
綜合項(xiàng)目應(yīng)用場(chǎng)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(lái)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
元宇宙人工智能在線平臺(tái)優(yōu)勢(shì)
一次性解決人工智能學(xué)習(xí)3大難題
算法難
采用“可視化算法”教學(xué)模式,將算法過程封裝,動(dòng)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(gòu)建整體思維,深入學(xué)習(xí)。
以深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)為例,通過傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)一般需要2~3天,但使用人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)只需要半天。
編程難
采用“代碼自動(dòng)生成”教學(xué)模式,Python代碼自動(dòng)生成,根據(jù)封裝好的組件自主學(xué)習(xí)代碼,代碼資源可以遷移到硬件平臺(tái)或虛擬場(chǎng)景中驗(yàn)證。
應(yīng)用場(chǎng)景難
采用“3D應(yīng)用場(chǎng)景案例實(shí)戰(zhàn)”教學(xué)模式。邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場(chǎng)景中,實(shí)現(xiàn)可視化交 互體驗(yàn),打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。
3D仿真交互式綜合項(xiàng)目
沉浸虛擬仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境,互動(dòng)學(xué)習(xí)深化知識(shí)理解與技能提升,激發(fā)學(xué)習(xí)熱情與創(chuàng)新思維
- 工業(yè)流水線智能分揀
預(yù)設(shè)工業(yè)流水線場(chǎng)景,將待分揀物品輸送到分揀系統(tǒng),可以自行設(shè)計(jì)規(guī)則和算法,將物品分配到正確的下件系統(tǒng),訓(xùn)練規(guī)則和算法越優(yōu),越能夠?qū)崿F(xiàn)高速、準(zhǔn)確、自動(dòng)化的分揀處理。

- 自動(dòng)駕駛
預(yù)設(shè)自動(dòng)駕駛的道路場(chǎng)景,感知與識(shí)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(jìn)行自主導(dǎo)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(shù)棧的遷移,帶領(lǐng)大家從零開始搭建GPT大模型網(wǎng)絡(luò),基于此學(xué)習(xí)各開源大模型的部署與微調(diào)。

結(jié)果導(dǎo)向,對(duì)標(biāo)崗位JD精準(zhǔn)教學(xué),學(xué)完直接落地高端崗位
從入門到精通:AI崗位學(xué)習(xí)全攻略
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AI全棧工程師
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python開發(fā)工程師
增加自動(dòng)化辦公能力
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圖像處理工程師
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
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自然語(yǔ)言處理算法工程師
語(yǔ)音識(shí)別算法工程師
深度學(xué)習(xí)算法工程師
計(jì)算機(jī)視覺工程師
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數(shù)據(jù)標(biāo)注員
大模型算法工程師
大模型訓(xùn)練與微調(diào)工程師
AI終端部署工程師
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人工智能引入與
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21年資源積累,打造人工智能行業(yè)標(biāo)桿