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，人才供需比遠小于其他行業(yè)。

人才供需比指的是意向進入崗位的人才數(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)用于各個領(lǐng)域，隨著行業(yè)的不斷完善及細化，
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)方向知識點全覆蓋，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，針對多任務(wù)進行優(yōu)化與實現(xiàn),應(yīng)用于生成模型、文本理解等。主要職責包括模型設(shè)計、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。

核心技術(shù)點
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)，實現(xiàn)語言翻譯、情感分析、自動摘要、聊天機器人等功能。使計算機能夠理解和生成人類語言。

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

核心技術(shù)點
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標檢測 YOLO/SSD 圖像分類
實例分割
適配崗位 CV算法工程師 目標檢測算法工程師 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
機器學(xué)習(xí)方向
月薪15-30K
聚焦于構(gòu)建和優(yōu)化各種機器學(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。主要職責為算法設(shè)計與數(shù)據(jù)分析。

核心技術(shù)點
回歸分析決策樹聚類算法 SVM
適配崗位 機器學(xué)習(xí)工程師 算法工程師 軟件開發(fā)工程師 自動化工程師 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、語音識別和自然語言理解。職責涵蓋模型構(gòu)建和性能優(yōu)化。

核心技術(shù)點
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 計算機視覺工程師 機器人學(xué)習(xí)工程師 NLP算法工程師 語音識別工程師 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)和維護用于機器學(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、性能優(yōu)化與可擴展性，廣泛支持AI應(yīng)用開發(fā)。

核心技術(shù)點
Docker PyTorch GPU加速與并行計算
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，觸達更多人群

四大類適學(xué)人群，前沿但不遙遠，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，且自身有計算機、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)到達瓶頸，初級程序員可復(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 實踐意識/創(chuàng)新思維/熱愛人工智能
對人工智能感興趣，并有一定的學(xué)習(xí)動力和自主學(xué)習(xí)能力。

雙師雙平臺，打造個性化人才培養(yǎng)方案

區(qū)別于傳統(tǒng)培訓(xùn)，真正適合AI時代的新班型

課程內(nèi)容師資服務(wù) 實驗平臺測評輔導(dǎo)
傳統(tǒng)培訓(xùn)班 統(tǒng)一標準化的課程內(nèi)容，授課難度和學(xué)習(xí)進度按照學(xué)員的平均水平推進。單個班級配置一位授課講師，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)實驗平臺，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。通過階段性考試發(fā)現(xiàn)學(xué)員問題。能力測評不及時，導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)問題反饋問題耗時較長。
非凡就業(yè)班 提供必修+選修的個性化學(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驗平臺”，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，降低學(xué)習(xí)難度。提供”測評中心”+”能力畫像 "+"AI智能助教”等線上學(xué)習(xí)工具，能夠及時反映學(xué)員的學(xué)習(xí)情況和進度，提供24小時輔導(dǎo)答疑

5大階段層層遞進，培養(yǎng)AI開發(fā)思維

掌握算法技術(shù)，編程實踐，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)
視覺實戰(zhàn)
大模型實戰(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(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制迭代器與生成器正則表達式裝飾器文件操作多進程多線程協(xié)程網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識網(wǎng)絡(luò)編程
04 PyQT課程
PyQT概念與安裝創(chuàng)建使用PyQt5創(chuàng)建第一個界面 UI界面設(shè)計與手寫界面設(shè)計繪制注冊界面，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QMainWindow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 Python的基礎(chǔ)語法
認識Python Python的基礎(chǔ)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(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 【項目】學(xué)生成績統(tǒng)計可視化
06 Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Python算法分析單鏈表雙鏈表棧隊列雙端隊列

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

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 視覺項目實踐：自動駕駛
MQTT庫的介紹與3D場景的交互自動駕駛簡介 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駕駛
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【項目】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 機器學(xué)習(xí)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【項目】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 圖像認知與OpenCV
計算機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
04 機器學(xué)習(xí)算法原理與實踐-入門
機器學(xué)習(xí)介紹與定義 KNN與決策邊界距離計算方式使用數(shù)學(xué)方法實現(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【項目】基于PyTorch的房價預(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)與實踐
全連接與鏈式求導(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 CUDA與cudnn安裝 LeNet-5原理與算法基礎(chǔ) 【項目】LeNet-5的手寫體識別項目分類算法的評估標準
02 視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)
圖像識別的歷史發(fā)展 AlexNet網(wǎng)絡(luò)特點與代碼復(fù)現(xiàn) 【項目】基于AlexNet的貓狗分類項目【作業(yè)】基于AlexNet的花卉分類項目 VggNet網(wǎng)絡(luò)特點 GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)特點 ResNet網(wǎng)絡(luò)特點與代碼復(fù)現(xiàn) 【項目】基于ResNetde分類【項目】基于AlexNet的花卉分類項目 MobileNetV1網(wǎng)絡(luò)特點 MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)特點 MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)特點
03 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用
【項目】基于DNN的風,電功率預(yù)測 DNN的時序預(yù)測與缺陷 RNN為什么能做時序預(yù)測? 【項目】基于RNN的風電功率預(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 注意力機制引入注意力機制 soft-attention 絕對位置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代碼】手寫Transformer網(wǎng)絡(luò) 【項目】從零開始手寫GPT
05 語音了解與基礎(chǔ)
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 Git教程
Git學(xué)習(xí)與使用
02 工業(yè)流水線產(chǎn)品實時檢測
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:整個網(wǎng)絡(luò)與某幾層 3D場景分類算法項目部署目標檢測簡介目標檢測的數(shù)據(jù)集-Pascal VOC 目標檢測的數(shù)據(jù)集-MS COCO 目標檢測的數(shù)據(jù)集-YOLO 目標檢測的評價指標

目標檢測的挑戰(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場景檢測算法項目部署
03 人臉識別項目精講
人臉識別項目功能演示人臉識別項目整體框架介紹人臉數(shù)據(jù)集的下載、標注與處理快速使用YOLOV8訓(xùn)練一個人臉檢測遠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)庫存儲與相似性基礎(chǔ) 人臉識別項目實現(xiàn) 基于PyQT5實現(xiàn)人臉錄入功能基于PyQT5實現(xiàn)人臉識別功能基于PyQT5實現(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進行推理加速優(yōu)化多輪對話機器人實現(xiàn) 入門FastAPI 基于fastapi構(gòu)建對話機器人對話機器人WEBUI-streamlit 對話機器人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
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的評估 RAG的智能評估-LangSmith RAG的智能評估-RAGas RAG的優(yōu)化手搓一個RAG 手搓一個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實操 Prompt-tuning實操 P-tuning實操 Prefix-tuning實操 LORA實操

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助理項目精講
項目背景介紹環(huán)境搭建介紹核心功能梳理與作業(yè)布置 Agent部分實現(xiàn) 工具部分實現(xiàn) 知識庫部分實現(xiàn) webui部分實現(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：個人空間與團隊空間 Coze：從零開始搭建跨境營銷工作流

Coze：使用對話流完成AI面試官 Coze：使用插件完成AI旅行助手 Coze：使用知識庫完成AI客服

元宇宙-人工智能在線實驗平臺

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 真人大屏授課+平臺實操，邊學(xué)邊練，沉浸式課堂體驗
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)，平臺實操演示，互動講解與實戰(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，自己動手通過在線實驗平臺上進行實操練習(xí)。沉浸式的課堂體驗，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講解會導(dǎo)致出現(xiàn)理解困難，學(xué)習(xí)時間長等問題。但元宇宙—人工智能在線實驗平臺通過將算法進行拆分與可視化，把算法拆分成多個組件，方便進行理解，然后平臺仿真動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)生可以即時看到算法執(zhí)行的結(jié)果，并通過動態(tài)調(diào)整參數(shù)觀察結(jié)果變化，加深對算法的理解，讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。
代碼編程實現(xiàn) Python代碼自動生成，編程及算法應(yīng)用更高效！
人工智能學(xué)習(xí)中，很多學(xué)生會出現(xiàn)即使了解算法原理也沒辦法很好地進行編程實現(xiàn)。元宇宙—人工智能在線實驗平臺可將構(gòu)建的算法自動生成Python代碼，且當算法組件調(diào)整或動態(tài)調(diào)參時，實時看到Python代碼的變化，算法和代碼一一對應(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，進一步加深Python編程學(xué)習(xí)。平臺還自帶常用的AI環(huán)境與庫，代碼生成后，可以在平臺通用的IDE環(huán)境(如Pycharm、VS Code)里調(diào)試驗證，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。
綜合項目實戰(zhàn) 3D應(yīng)用場景案例教學(xué)，全鏈路項目實戰(zhàn)
人工智能學(xué)習(xí)中另一大問題便是項目經(jīng)驗不足，缺乏綜合性較強的項目實戰(zhàn)。而元宇宙—人工智能在線實驗平臺除了會針對每個技術(shù)點搭配小項目案例進行在線平臺實操外，還會提供3D場景化綜合項目，包括智能分揀系統(tǒng)、智能對話系統(tǒng)、智能駕駛、垃圾分類系統(tǒng)等。項目綜合性強，覆蓋從數(shù)據(jù)采集-標注-模型訓(xùn)練-預(yù)測-部署-測試，全鏈路項目實戰(zhàn)。邊玩邊學(xué)，沉浸式體驗，更深入地實戰(zhàn)算法在項目中的應(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

人工智能在線實驗平臺教學(xué)系統(tǒng)子模塊

機器視覺

從機器視覺角度，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器視覺中的圖像認知

項目:批量制作畢業(yè)證、基于AI開放平臺的圖片識別
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過程，同時細化算法原理流程，最終達到可視化結(jié)構(gòu)的區(qū)別與先進性的能力。

項目：從零開始手寫GPT
機器學(xué)習(xí)

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

項目：房價線性回歸預(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)到注意力機制，從位置編碼到LN，分步驟、分知識點的拆分Transformer的具體結(jié)構(gòu)，并且通過張量維度變化，實現(xiàn)Transformer原架構(gòu)的搭建與認知。

項目：花卉分類、蜜蜂螞蟻分類、水果分類、中文手寫體識別
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)認知與概念。

項目：手寫數(shù)字識別、人臉識別、貓狗識別、汽車分類、動物分類、人臉識別
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)置對應(yīng)的卷積、池化、激活函數(shù)的參數(shù)以及張量大小，實現(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。

項目：商品情感分類、風電功率預(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。深挖深度學(xué)習(xí)不同算法的共性知識點，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)。

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

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

項目：工業(yè)流水線智能分揀、垃圾分類、自動駕駛、大模型部署

企業(yè)級項目實戰(zhàn)，積累多領(lǐng)域經(jīng)驗

智能化3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng)

項目技術(shù)要點

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

動態(tài)自動上貨
傳送帶控制系統(tǒng)
檢測算法
實時數(shù)據(jù)處理
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)集成

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

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

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

本項目是一個高度自定義的3D場景工業(yè)流水線系統(tǒng)，旨在通過自動化技術(shù)實現(xiàn)高效的物品分抹與處理。系統(tǒng)集成了動態(tài)自動上貨、殘次品識別、自動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)的靈活性和擴展性

3D場景下的智能垃圾分類系統(tǒng)

項目技術(shù)要點

3D場景構(gòu)建
多角度圖像采集
垃圾類別識別
3D可視化界面

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

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

快遞分棟
殘次品檢測
清障機器人
運動分析

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

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

智能駕駛綜合項目

項目技術(shù)要點

目標檢測算法
深度學(xué)習(xí)模型
圖像預(yù)處理
實時數(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

智能駕駛綜合項目包含：智能車輛違停檢測與響應(yīng)系統(tǒng)、智能車流量計數(shù)與跟蹤系統(tǒng)、智能車牌識別系統(tǒng)、基于車道線檢測的道路邊緣與標線識別系統(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

項目技術(shù)要點

Agent部分實現(xiàn)
webui部分實現(xiàn)
多action智能體

知識庫部分實現(xiàn)
工具部分實現(xiàn)

核心功能

個性化知識庫管理
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

本項目以智能 Agent 技術(shù)為核心，通過結(jié)合自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù)，打造一個能夠理解用戶需求、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

項目技術(shù)要點

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

模型架構(gòu)設(shè)計
模型融合

衍生應(yīng)用領(lǐng)域

智能客服
機器翻譯
智能輔導(dǎo)系統(tǒng)

虛擬角色互動
金融風險評估
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)。

基于人臉識別的身份驗證系統(tǒng)

項目技術(shù)要點

人臉檢測
深度學(xué)習(xí)
PyQt界面開發(fā)

目標檢測
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
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

項目是一個基于人臉識別技術(shù)的身份驗證系統(tǒng)，旨在通過高效、準確的面部識別算法，為用戶提供安全、便捷的身份驗證服務(wù)該系統(tǒng)利用目標檢測技術(shù)進行人臉定位，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），實現(xiàn)1:N的人臉識別功能。為了提升用戶體驗和數(shù)據(jù)管理效率，系統(tǒng)采用PyQt設(shè)計圖形界面，并使用SQLite數(shù)據(jù)庫存儲和管理用戶信息及識別記錄

日常課程項目跟練，用項目“硬控”技術(shù)點

智能化學(xué)習(xí)管理平臺，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

華清遠見 X 百度云

百度是國內(nèi)較早進入人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，華清遠見是百度云智學(xué)院授權(quán)認證合作伙伴。《人工智能深度學(xué)習(xí)(初級)認證》是百度云智學(xué)院與華清遠見聯(lián)合打造的深度學(xué)習(xí)人才培養(yǎng)與認證體系。完成華清遠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)認證證書》。

《人工智能深度學(xué)習(xí)（初級）認證證書》圍繞“AI+”行業(yè)應(yīng)用場景下的業(yè)務(wù)設(shè)計、工程實施、產(chǎn)品測試、安裝部署、系統(tǒng)運維、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，工程應(yīng)用實施，系統(tǒng)測試、算法優(yōu)化、安裝部署、系統(tǒng)運維等詳細內(nèi)容，培養(yǎng)適應(yīng)多個領(lǐng)域的AI+人才。了解詳情 >>>