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匹配企业岗位需求，拓宽你的职业选择

助你掌握前沿技术，增强就业竞争力

打造专精AI大模型的人才

一个方案解决多个问题

研究生学历补贴1000元

985/211高校本科生学历补贴600元

4个月

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。

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；

面向对象|网络编程|多任务编程|高级语法|Python数据结构

熟练使用Python，掌握人工智能开发必备Python高级语法。

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

掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。

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

机器学习简介|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

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。

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

1.Pytorch工具处理神经网络涉及的关键点

2.掌握神经网络基础知识

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

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

投满分文本分类或AI医生项目|泛娱乐关系抽取或知识图谱项目

1.掌握自然语言处理项目，完成投满分文本分类或AI医生项目

2.掌握自然语言处理项目，完成泛娱乐关系抽取或知识图谱项目

3.掌握运用NLP核心算法解决实际场景关系抽取的问题

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.大规模快速文本分类解决方案

7.多模型井行预测解决方案

8.分布式模型训练解决方案

9.多标签知识图谱构建解决方案

10.掌握关系抽取任务以及关系抽取的常见场景

12.掌握Casrel模型构建：实现关系抽取

大语言模型的主要方法与主要架构|主流大模型详解|大模型主要微调方法|大模型评价指标及模型部署上线

1.掌握大模型核心原理，完成文本摘要或传智大脑项目

2.掌握大模型应用开发，完成AIAgent项目构建

3.掌握运用大模型核心算法解决实际场景关系抽取的问题

1.大模型Prompt-Engineering实践、

2.基于Funcationcall打造个人专属助手、

3.基于AIAgent实现邮件的自动编写及发送、

4.物流行业信息咨询智能问答系统（RAG检索）、

5.基于大模型搭建医疗问诊机器人、

7.新零售行业决策评价系统、

阿里PAI平台|讯飞星火大模型平台

1、掌握阿里PAI平台、百度千帆、讯飞星火等开源大模型平台使用

2、利用阿里PAI平台、百度千帆、讯飞星火等开源大模型平台完成大模型应用与开发

1.基于阿里PAI平台的虚拟试衣实战

2.基于阿里PAI平台的AI扩图实战

3.讯飞星火多风格翻译机器人实战

4.基于讯飞大模型定制平台的金融情感分析项目

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

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、GoogleNlet、残差网络深度学习优化;RCNN、FastRCNN;FasterRCNN;SSD、YOLOM、YOLOV2、YOLOV

掌握多模态文生图项目、人脸支付项目或智慧交通项目

1.人脸检测与跟踪解决方案、人脸姿态任务解决方案、人脸多任务解决方案、人脸识别任务解决方案

2、掌握AIGC的原理；StableDiffusion模型的构成;训练策略；视频生成模型Latte

红蜘蛛图谱项目

2.高效的NER实体抽取解决方案，以及RE关系抽取解决方案，涵盖模型方法和规则方法，双渠道保证信息抽取的高效性和完备性

3.基于前缀树和意图识别，搭建红蜘蛛医疗机器人，通过访问Neo4j图数据库达成多轮医疗对话的功能

金融关系分析、商品推荐、品牌挖掘、医疗辅助分析

蜂窝头条投满分项目

1.项目背景介绍：投满分项目在今日头条中的作用，数据集的样式等。快速实现基于随机森林的基线模型1.0，和基于FastText的基线模型2.0

2.迁移学习优化：实现基于BERT的迁移学习模型搭建和训练，并对比模型关键指标的提升

3.模型的量化：实现对大型预训练模型的量化，并对比原始模型与量化模型的差异

4.模型的剪枝：实现对模型的剪枝的操作，包含主流的对特定网络模块的剪枝、多参数模块的剪枝、全局剪枝、用户自定义剪枝

5.迁移学习微调：包含BERT模型微调、AlBERT模型、T5模型、Transformer-XL模型、XLNet模型、Electra模型、Reformer模型的详细介绍，以及消融实验的介绍

6.模型的知识蒸馏：详细解析知识蒸馏的原理和意义，并实现知识蒸馏模型的搭建，对比知识蒸馏后的新模型的优异表现，并做详细的对比测试

金融文本分类、情感分析、医疗报告的自动分类、新闻内容的自动分类

微博文本信息抽取项目

1.项目介绍：理解信息抽取任务以及文本分类的业务意义及应用场景

2.项目流程介绍：完整的实现整个任务的逻辑框架

3.数据预处理：修改数据格式适配大模型训练、数据张量的转换等

4.ChatGLM-6B模型解析，LoRA方法讲解、P-Tuning方法解析

5.基于ChatGLM-6B+LoRA方法实现模型的训练和评估

6.基于ChatGLM-6B+P-Tuning方法实现模型的训练和评估

7.基于Flask框架开发API接口，实现模型线上应用

问答系统、知识图谱构建、医疗行业信息抽取

物流信息咨询智能问答项目

1.项目介绍：理解什么是RAG系统

2.项目流程梳理：从本地知识库搭建，到知识检索，模型生成答案等流程介绍

3.数据预处理：本地文档知识分割、向量、存储

4.LangChain框架的详解讲解：6大组件应用原理和实现方法

5.基于本地大模型ChatGLM-6B封装到LangChain框架中

6.实现LangChain+ChatGLM-6B模型的知识问答系统搭建

客户服务、医疗咨、新闻和媒体

新零售行业评价决策系统

1.项目意义：新零售行业背景和需求

2.BERT模型介绍：架构、预训练任务、应用场景

3.P-Tuning方法的原理：定义、作用、优点

4.PET方法的原理：定义、作用、优点

5.模型训练调优：数据清洗、参数选择、模型训练

6.模型性能评估：构建评估指标（Precision、Recall）、评估方法（混淆矩阵）

金融行业、供应链管理、市场营销、保险航月、电信行业

大模型AIAgent开发应用

1.大模型FunctionCall函数调用功能的原理和实现方式

2.开发FunctionCall实现大模型：实时查询天气、订机票、数据库查询等功能

4.解析AssistantAPI的原理及应用方式

5.基于AssistantAPI开发实用的聊天机器人应用

6.拆解AIAgent的原理及对比与传统软件的区别

7.基于CrewAI框架开发自动写信并发送邮件的AIAgent

客户服务于支持、个人助理、金融服务、制造业、人力资源

多风格英译汉翻译机项目

1.多风格翻译机的介绍、应用场景

2.翻译机前端界面的搭建：stream、streamlit、websocket

3.星火大模型API的调用方式：key、value

4.翻译风格的设计：提示词工程的应用

电子商务平台、时尚零售、娱乐行业、社交媒体

基于讯飞大模型定制平台的财经新闻项目

1.准备数据集：正负面新闻标题数据集中包含17149条新闻数据，包括input和target两个字段

2.上传数据集：大模型定制训练平台

3.模型定制：BLOOMZ-7B是一个由BigScience研发并开源的大型语言模型（LLM），参数量为70亿。它是在一个包含46种语言和13种编程语言的1.5万亿个tokens上训练的，可用于多种自然语言处理任务

4.模型训练：LoRa、学习率、训练次数

5.效果评测：提升效果(%)=优化后(正确/已选)-优化前(正确/已选)

6.模型服务：可使用webAPI的方式进行调用，也可在线体验服务的应用

创意产业、文学和出版、新闻和媒体、游戏和应用开发

没有工作经验，期待学习有前景的AI大模型技术

零基础，对AI人工智能或者大模型感兴趣，有想法致力于通过AI人工智能或AI大模型解决实际问题

具备Java、前端、大数据、运维等开发经验，面临职场瓶颈期，期待自我提升

黑马程序员AI人工智能学员年度就业报告

大模型专家平均经验10年、985/211研究生学历背景团队

人工智能领域技术大佬

哈尔滨工程大学硕士GIS行业工程实战大佬

北京化工大学工学硕士算法专家

多年算法工作经验

硕士，Stablediffusion开发者

课程大纲

基础班

1.大模型语言基础

高手班

1.大模型语言进阶2.数据处理与统计分析3.机器学习4.深度学习基础5.NLP自然语言处理基础6.自然语言处理项目17.自然语言处理项目28.大模型开发基础与项目9.企业级大模型平台开发10.图像分析基础11.多模态大模型项目

人工智能开发V5.0版本

课时:8天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

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

1.Python基础语法零基础学习Python的开始，包含了以下技术点：

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：

3.函数能够实现Python函数的编写，包含了以下技术点：

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：

5.异常处理主要介绍了在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.模块和包主要介绍了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：

课时:6天技术点:8项测验:1次学习方式:线下面授

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：

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：

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_多任务介绍|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_正则

5.Python数据结构主要学习主要查找算法、排序算法、关键数据结构

课时:6天技术点:105项测验:1次学习方式:线下面授

1.Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

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：

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|03_Numpy实现数组运算，矩阵乘法

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_缺失值处理介绍;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.Pandas数据类型|4.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：

6.Pandas数据可视化Pandas数据可视化技术，包含以下技术点：

1.Matplotlib可视化|2.Pandas可视化|3.Seaborn可视化|

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

课时:5天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

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：

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：

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：

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_逻辑回归简介|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_决策树算法简介|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：

8.数据挖掘案例数据挖掘案例部分，包含以下技术点：

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

课时:5天技术点:60项测验:1次学习方式:线下面授

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

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：

课时:10天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

1.NLP入门该部分主要学习NLP基础，包含以下技术点：

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：

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_新闻分类案例，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.Transformer原理该部分主要学习Transformer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.迁移学习该部分主要学习迁移学习，包含以下技术点：

课时:6天技术点:80项测验:0次学习方式:线下面授

投满分项目主要解决在海量新闻，咨询等文本信息的场景下,需要完成文本类别的快速鉴别与分类,并完成按频道的投递和排队,最终推荐给对该类别感兴趣的用户,从而提升点击量,阅读量,付费量等关键指标.该项目结合今日头条真实场景下的海量数据,快速搭建随机森林和FastText的基线模型,以验证商业化落地的可行性.更多聚焦在深度学习的优化方法上,搭建基于BERT的初版微调模型,应用量化,剪枝,预训练模型微调,知识蒸馏等多种手段,反复迭代,反复优化模型的离线效果,在线效果.

1.项目背景介绍,项目快速实现基于随机森林的基线模型1.0,和基于FastText的基线模型2.02.迁移学习优化,实现基于BERT的迁移学习模型搭建和训练,并对比模型关键指标的提升.3.模型的量化,实现对大型预训练模型的量化,并对比原始模型与量化模型的差异.4.模型的剪枝,实现对模型的剪枝的操作,包含主流的对特定网络模块的剪枝,多参数模块的剪枝,全局剪枝,用户自定义剪枝,包含处理细节和理论知识.5.迁移学习微调,包含BERT模型微调.6.模型的知识蒸馏,详细解析知识蒸馏的原理和意义,并实现知识蒸馏模型的搭建,对比知识蒸馏后的新模型的优异表现,并做详细的对比测试.

以泛娱乐关系抽取为主：1、理解关系抽取任务2、了解实现关系抽取任务的基本方法3、掌握Casrel模型架构及工作原理4、掌握关系抽取数据处理方法5、掌握关系抽取的应用场景

该项目基于泛娱乐数据场景，依赖NLP技术从文本中提取实体和它们之间的关系，旨在辅助企业构建知识图谱。关系抽取的实现主要包括3种方法：分别是基于规则、Pipeline流水线、Joint联合抽取等。其中基于规则的方法由人工设定模版，完成简单关系的任务抽取；基于Pipeline流水线方法则是在完成实体识别的前提下，利用BILSTM+Attention模型实现关系分类，相比规则，该方法具备关系推理的能力；在Joint联合抽取方法应用方面，实现了可以解决多元复杂关系抽取问题的Casrel模型搭建。在实现关系抽取的基础之上，基于Neo4j图数据库，应用Cypher语言完成知识的存储。整个项目全方位为大家展现不同关系抽取方法的优缺点以及应用场景，目地让学生学会在不同场景下，选择合适的方法解决对应问题，且最终通过图谱的形式展示业务的实际应用。

1.文本数据处理解决方案|2.基于Casrel模型实现关系抽取的解决方案

课时:12天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

项目基于LangChain+ChatGLM-6B实现电商物流本地知识库问答机器人搭建，让模型根据本地信息进行准确回答，解决大模型的“幻觉”问题，实现精准问答。通过项目皆在掌握LangChain工具的基本使用方式，理解向量知识库以及实现知识库的技术原理，快速构建检索增强生成（RAG）系统

1.LangChain工具使用介绍解决方案2.ChatGLM-6B模型集成到问答系统中的解决方案3.向量知识库的构建和检索的解决方案4.搭建RAG系统的解决方案

1.项目介绍：理解什么是RAG系统2.项目流程梳理（从本地知识库搭建，到知识检索，模型生成答案等流程介绍）3.数据预处理：本地文档知识分割，向量，存储4.LangChain框架的详解讲解：6大组件应用原理和实现方法5.基于本地大模型ChatGLM-6B封装到LangChain框架中6.实现LangChain+ChatGLM-6B模型的知识问答系统搭建

以基于StableDiffusion的图像生成项目为例：1.了解虚拟试衣的背景2.知道阿里PAI平台的使用方式3.能够搭建虚拟试衣的环境4.能够完成虚拟试衣的实践并进行资源清理

利用计算机视觉技术，上传照片，选择不同的服装进行试穿，使得用户无需到实体店，就能够在线上体验不同的风格，更方便地进行购物决策。该项目利用人体数据、服装图像和文本提示，扩散模型DiffusionModel在人体数据和服装图像的控制因子下，分别处理文本提示，最后进行信息的融合，实现逼真的试衣效果。

虚拟试衣的常见解决方案阿里PAI平台使用的解决方案PAI—DSW环境搭建的解决方案虚拟试衣实践的解决方案

1.虚拟试衣简介：背景，应用场景，优势，方法2.阿里PAI平台：介绍，平台意义，产品结构，PAI的架构，PAI的注册与开通3.PAI-DSW环境搭建：DSW介绍，产品特点，环境搭建方法4.虚拟试衣实践：Diffusers,加速器accelerate,下载SD模型，Lora微调，模型部署，推理验证

课时:5天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

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.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

1.图像与视觉处理介绍该模块主要介绍计算机视觉的定义，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、计算机视觉知识树和几大任务

4.图像分割该部分主要介绍图像分割的内容：

01_分割思想|02_Unet;|03_FCNNet;|04_MaskRCNN|

课时:6天技术点:40项测验:0次学习方式:线下面授

以虚拟试衣项目为例：1.知道AIGC是什么，理解AIGC的产品形态2.知道图像生成的常用方式3.理解GAN，VAE，Diffusion的思想4.掌握StableDiffusion的网络结构5.理解文图匹配的clip模型6.理解Unet网络和采样算法的作用7.知道VAE解码器的作用8.知道dreambooth和LoRA的模型训练方式9.能够搭建图像生成的小程序

基于StableDiffusion的图像生成项目是一种基于深度学习的图像生成方法，旨在生成高质量、逼真的图像。该项目利用稳定扩散过程，通过逐渐模糊和清晰化图像来实现图像生成的过程。这种方法在图像生成领域具有广泛的应用，包括艺术创作、虚拟场景生成、数据增强等。

图像生成的常见解决方案文图匹配的解决方案扩散模型噪声去除的解决方案潜在空间扩散模型的解决方案扩散模型训练的解决方案小程序搭建的解决方案

1.AIGC的详解:AIGC简介，类型，应用场景，产品形态2.图像生成算法:GAN;VAE;Diffusion;DALLe;imagen3.StableDiffusion的详解:Diffusion,latentdiffusion;satblediffusion4.stablediffusion实践:模型构建，模型训练，lora,dreambooth,图像生成效果5.图像生成小程序搭建:基于stablediffusion构建图像生成的小程序

课程名称：主要针对：主要使用开发工具：

↑上拉查看下阶段课程

·VFL损失函数的介绍·DFL损失的使用·anchor的对齐方式

·量化机制的介绍·图优化方法的使用

·yoloV8的架构解析·双流FPN结构的设计

·正负样本的分配策略·Batchnormalization在预测阶段的使用

·卷积和池化降维策略的融合·辅助头设计方法

·yoloV7模型的网络结构·E-ELAN的设计策略

·Rep-PAN的特征融合方式·EfficientRep结构的使用

·REPVgg的思想·训练和预测网络结构分离的策略

·SIOU损失的策略

·IOU系列的损失函数

·检测端的解耦结构·anchor-free的检测方式

·yoloV6进行目标检测的思想·yoloV6的网络结构

·实现关系抽取API接口搭建·Neo4j图数据库介绍与使用·娱乐数据知识图谱搭建

·Joint联合方法实现关系抽取·Casrel关系抽取模型架构介绍·Casrel模型实现关系抽取原理

·Pipeline方法实现关系抽取·BiLSTM+Attention关系分类模型架构介绍·BiLSTM+Attention模型实现关系分类原理

·规则进行关系抽取的概念·规则进行关系抽取的步骤和原理

·关系抽取方法基础知识介绍·解析关系抽取的任务特点·分析关系抽取任务的评价指标·对比介绍实现关系抽取的常用方法

·FastText模型架构原理·层次softmax以及负采样优化方法

·文本数据增强方式接口更改·机器翻译案例代码错误修改

·图像分类的经典网络·智慧交通项目目标跟踪方法

·预训练模型的知识融入技术·工业界发布模式介绍

·BERT模型参数详解与优化经验·基于BERT完成生成式任务的介绍

·知识蒸馏原理详解·知识蒸馏优化文本多分类

·百度ERNIE模型介绍与微调·MENGZI模型介绍与微调·NeZha模型介绍与微调

·K-BERT和KG-BERT模型介绍·MASS模型介绍与微调·BART模型介绍与微调

·MacBERT模型介绍与微调·SpanBERT模型介绍与微调·FinBERT模型介绍与微调

·XLNet模型介绍与微调·Electra模型介绍与微调·RoBERTa模型介绍与微调

·AlBERT模型介绍与微调·T5模型介绍与微调·ansformer-XL模型介绍与微调

·多参数模块的剪枝技术·全局剪枝技术·用户自定义剪枝

·FastText完成多分类的基线模型·FastText模型优化与部署·基于BERT的文本多分类迁移学习模型

·Transformer的并行计算过程·Transformer可以替代Seq2Seq原因·ELMo总体架构·ELMo模型预训练任务

·Transformer模块的Encode结构和作用·Transformer模块的Decoder结构和作用·Selfattention机制中的归一化原因

·循环神经网络-案例-网络搭建·循环神经网络-案例-训练函数·循环神经网络-案例-预测函数

·循环神经网络-案例-数据清洗·循环神经网络-案例-构建词典·循环神经网络-案例-数据类编写

·循环神经网络-RNN层理解·循环神经网络-RNN层使用

·循环神经网络-RNN算法·循环神经网络-Embedding使用·循环神经网络-Embeddings小节

·卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集·卷积神经网络-案例-图像分类-CNN网络搭建·卷积神经网络-案例-图像分类-编写训练函数·卷积神经网络-案例-图像分类-编写预测函数·卷积神经网络-案例-图像分类-小节

·卷积神经网络-Conv2d使用·卷积神经网络-池化计算·卷积神经网络-MaxPool2d使用

·卷积神经网络-卷积神经网络概述·卷积神经网络-图像基础知识·卷积神经网络-卷积简单计算·卷积神经网络-多卷积核计算

·神经网络基础-价格分类-模型训练过程·神经网络基础-价格分类-模型评估过程·神经网络基础-价格分类-网络模型调优·神经网络基础-价格分类-小节

·神经网络基础-价格分类-案例介绍·神经网络基础-价格分类-构建数据集·神经网络基础-价格分类-网络模型搭建

·神经网络基础-dropout对网络参数的影响·神经网络基础-BN层理解·神经网络基础-价格分类-案例介绍·神经网络基础-价格分类-构建数据集

·神经网络基础-adagrad优化方法·神经网络基础-rmsprop优化方法·神经网络基础-adam和小节·神经网络基础-dropout原理

·神经网络基础-反向传播算法案例讲解·神经网络基础-反向传播算法代码演示·神经网络基础-指数加权平均·神经网络基础-momentum优化方法

·优化PyTorch使用-模型定义方法-实现线性回归·优化PyTorch使用-直接序列化模型对象·优化PyTorch使用-存储模型参数

·神经网络基础-激活函数小节·神经网络基础-网络参数初始化·神经网络基础-梯度下降算法回顾·神经网络基础-正向传播和链式法则

·优化PyTorch使用-手动构建线性回归小节·优化PyTorch使用-模型定义方法-基本组件的使用·优化PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器

·神经网络基础-simoid激活函数·神经网络基础-tanh激活函数·神经网络基础-relu激活函数·神经网络基础-softmax激活函数

·神经网络基础-人工神经网络概述·神经网络基础-激活函数的作用

·优化PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数编写思路·优化PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数代码实现

·Transformers库管道方式实现基础NLP任务·Transformers库自动模型方式实现基础NLP任务·Transformers库具体模型实现基础NLP任务·迁移学习中文分类案例·迁移学习中文填空案例·迁移学习句子关系管理·删除Transformers发布模型旧的方式

·优化seq2seq英译法案例·数据处理机制·Python语言操作Flink·优化Transformer模块测试案例·输入部分·输出部分·编码器部分·解码器部分

·NLP基础课程新增词向量检索基础知识

·词嵌入层可视化显示实验·RNNAPI编程案例·RNN人名分类器案例·数据处理机制·模型训练方法

·如何构建特征，如何评估特征·从原始数据构造出新特征的方法·新增特征变换的方法·新增缺失值处理的方法

·信贷审批业务的基本流程·新增ABC评分卡·新增风控建模的基本流程·新增评分卡模型正负样本定义方法

·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

·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

·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

·ViBert·图像分析方法·标签数据统计及应用·梯度剪裁方法

·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

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

·模型剪枝·RoBerta新模型·Transformer-XL新模型·多分类知识蒸馏

·Vggish·PCA方法·SEContext模型融合·Logistics模型分类

·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

·pad的增强方式·分布式训练·视频标签任务·MFCC

·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

·升级优化为CentOs系统

·模型量化方法·模型剪枝方法·模型蒸馏方法·tf-serving模型部署

·Python进阶中增加数据爬虫案例

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