人工智能培训北京人工智能培训班好口碑人工智能培训机构推荐|ai大模型培训_宠物造型

大模型开发工程师、数据挖掘工程师、AIGC算法工程师、大模型Agent工程师、CV计算机视觉工程师、Prompt工程师、大语言模型LLM开发工程师、大模型推理工程师、算法工程师、机器学习工程师、智能语音算法工程师、大模型微调工程师、NLP自然语言处理工程师、多模态工程师

设计、实现和优化大规模深度学习模型，包括数据预处理、模型架构设计、训练调优、性能优化以及模型部署，以推动AI大模型技术在各种应

通过处理和分析文本数据，实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能。使计算机能够理解和生成人类语言。

通过图像和视频分析、物体识别、场景重建等技术，使计算机能够理解和解释视觉数据，支持自动化决策和智能系统。

运用机器学习技术，从大量数据中提取有价值的信息，发现数据背后的模式和趋势，并为决策提供支持。

Python编程基础语法数据结构函数面向对象模块与包装饰器选代器

数据处理与统计分析NumpyPandasMatplotlib/Seaborn

机器学习Scikit-Learn分类算法回归算法聚类算法特征工程模型选择

深度学习Pytorch神经网络BP神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络

文本预处理文本处理方法文本张量表示文本预料数据分析数据增强方法命名实体识别Word-Embedding

Transformer原理编码器解码器语言模型注意力机制模型超参数

Bert/GPTBert原理Bert预训练GPT原理GPT-2ChatGPT

Hive迁移学习FastText预训练模型权重微调

大模型入门大模型基础知识主流大模型分类AI应用工具集大模型PromptEngineering原理与实战、企业级大模型开发平台

大模型应用开发FunctionCall的原理及实践GPTs与AssistantAPI原理及应用、大模型Agent原理及实战

大模型微调开发提示词工程实战【金融】大模型平台应用实战【电商】、大模型知识库实战(LangChain和RAG）【物流】、大模型微调实战【大健康，新零售，新媒体】

目标分类卷积计算方法多通道卷积AlexNetVGGResNet残差网络ImageNet分类

目标检测RCNNFPNSSDFasterRCNN非极大抑制NMS

目标分割全卷积ROIAlignDeepLabMaskRCNN金字塔池化模块语义分割评价标准

数据结构栈树图数组链表哈希表

常见算法排序查找链表算法动态规划贪心算法

机器学习/深度学习分类算法面试题回归算法面试题聚类算法面试题深度学习面试题

NLP/CV专题Transformer模型原理Bert/GPT面试题

大模型专题Prompt提示词LangChain大模型开发工具模型微调LoRA/Prefix-TuningChatGLM原理与面试题

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

大模型语言基础

大模型语言进阶

数据处理与统计分析

机器学习

深度学习与NLP自然语言处理基础

NEWNLP自然语言处理综合项目

大模型核心开发基础与项目

企业级大模型平台开发项目

图像分析基础

NEW多模态大模型综合项目

主要内容

可解决的现实问题

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。

可掌握的核心能力

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.知道绘图库使用7.掌握Pandas数据ETL8.掌握Pandas数据分析项目流程

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。

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

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

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

*课程将会持续更新，更新后所有已报名该课程学员均可免费观看最新课程内容

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

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、GPT2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

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

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

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

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GPTs和AssistantAPI的原理及应用方式

5.基于GPTsstore和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

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

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

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

1.语音识别的背景、原理、应用场景

2.语音识别的实现流程：数据预处理+特征的提取+模型构建+模型训练+模型推理

3.大语言模型的介绍及其在多伦对话中的应用

4.超拟人合成的介绍、原理、应用场景

5.超拟人合成的实现流程：文本预处理（情感分析）+模型选择+模型训练+模型推理+语音后处理

客户服务、健康医疗、虚拟助手、法律咨询、语言学习和翻译

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

硕士，Stablediffusion开发者

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

北京化工大学工学硕士算法专家

全日制教学管理每天10小时专属学习计划测试、出勤排名公示早课+课堂+辅导+测试+心理疏导

实战项目贯穿教学一线大厂实战项目实用技术全面覆盖课程直击企业需求

AI教辅保障学习效果水平测评，目标导向学习随堂诊断纠错，阶段测评在线题库，BI报表数据呈现

个性化就业指导就业指导课，精讲面试题模拟面试，给出就业建议试用期辅导，帮助平稳过渡

无忧学就业权益未就业，全额退费薪资低于标准，发放补贴多一份安心，学习无忧

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：

·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

·升级闭包装饰器内容·优化升级深拷贝和浅拷贝的

·年龄检测方法·NAS神经网络搜索·NAS-FPN网络·人脸矫正对齐

·yolo-tiny模型·多任务模型介绍·mish激活函数·mmdetection目标检测框架

·Python基础案例增加学生管理系统·Python进阶中增加多任务编程·Python进阶增加FastAPI搭建服务器

·wing损失函数·人脸关键点检测·关键点描述方法·SEnet注意力模型

·BERT+CRF·TENER·nestedNER优化

·人脸性别检测·人脸年龄检测·人脸对比·arcface损失函数

·人脸模糊判断·人脸相似度检测·度量学习模型·孪生模型

·人脸检测·人脸跟踪·人脸三维角度检测·人脸明暗检测

·后处理方法GreedyNMS·Swish激活函数·SENET注意力机制·Focalloss

·文本摘要项目部署·textcnn模型原理·textcnn模型实现·textcnn模型优化

·hue增强方法·多张图增强·LRRelu激活函数·噪声增强方式

·CPU优化·Flask框架的介绍·Django框架的介绍·API接口封装

·内容理解·内容生成·内容安全治理的主要技术·内容安全要解决的核心问题

·半监督数据增强·Scheduledsampling优化策略·Weighttying优化策略·CPU优化

·图像文本掩码·视觉文本匹配·掩码视觉区域·序列到序列目标损失

·gensim实现TF-IDF算法·纯Python代码实现纯TF-IDF算法·TF-IDF模型·回译数据

·多模态的语言表征·基于自编码自回归架构的模型·单流结构·双流结构

·viterbiDecode·Beam-serchDecode·Beam-serch优化模型·单词替换数据增强

·新型网络·仇恨言论检测·职责界定·多模态核心任务

·coverage数学原理·PGN+coverage网络优化·Beam-search算法·GreedyDecode

·跳层连接skiplayers·模型感受野RFB·注意力机制Point-wiseattention·DIOU网络预测

·BLEU算法解析·ROUGE评估·ROUGE算法解析·ROUGE算法实现

·ASFF特征融合·mish激活函数·DIOUNMS抑制方法·特征融合SFAM

·PGN模型的数据迭代器·PGN模型实现·PGN模型网络训练·BLEU评估

·对比度调整·SPP结构·sam注意力机制·空间注意力

·内容张量contextvector计算·单词分布张量P_vocab计算·分布张量P_w计算·PNG网络数据清洗

·知识蒸馏方法·模型剪枝方法·Dropblock正则化·Hideandseek图像增强

·Transformer问答试题·Elmo模型讲解·yoloV4模型·Siamese系列网络详解

·模型的整体实现·数据清洗·gensim训练词向量·词向量优化模型

·SAT自对抗训练进行数据增强·数据增强意义·CSP模块介绍·SPP结构

·多核并行处理数据优化·参数配置及数据优化·模型数据的优化·模型子层的实现

·小目标检测技巧·损失函数设计·CIOU损失

·基于jieba的TextRank·基于TextRank算法模型构建·文本摘要数据集优化·seq2seq架构实现文本摘要架构

·马赛克增强·gridmask·Cutmix·填充

·TextRank算法实现·关键词抽取·关键短语抽取·关键句抽取

·数据增强·mixup·cutout·随机擦除

·抽取式摘要·生成式摘要·文本摘要项目数据集型·TextRank算法原理

·tfrecord文件介绍·图像数据feature构建·Example的构建·writer_to_tfrecord的使用

·静态量化和动态量化对比·prune技术介绍·持久化修剪后的模型·模型推断加速

·yoloV3的损失计算·yoloV4模型介绍·正负样本的设计·多任务损失

·标签平滑技术优化·badcase分析案例演示·badcase优化总结·模型热更新讲解优化

·ORB特征的方向设计·目标的外接矩形·ROIAlign算法·全卷积网络

·GLUE标准数据集介绍·run_glue脚本讲解方式调整·gpu服务器验证优化介绍·weight_decay演示调优

·大津法·轮廓检测·矩特征·目标的质心计算

·bert模型调整·考试数据集实例演示·考试数据清洗代码精炼·bert-Multilingual进行微调优化

·FPN进行特征融合·候选框的多尺度映射方法·候选框的选择方法·检测框筛选的方法

·上线模型优化·模型量化压缩技术·ONNX-Runtime推断加速·对比混合精度驯良

·选择性搜索（SS）·目标框位置回归的意义·候选区域映射的方法·ROIPooling的思想

·Django中views文件讲解顺序·多线程实现举例·fasttext模型原生代码pytorch实现·fasttext模型baseline训练

·目标检测评价指标MAP·softNMS方法·overfeat方法·RPN网络详解

·IOU在目标跟踪中的使用·相机外参的计算方法·图像畸变产生的原因·图像去畸变的方法

·信息中心需求分析细化·产品设计逻辑修改·原始数据分析思路·fasttext讲解案例

·分水岭算法介绍·市场中主流AI平台演示·边缘检测计算复杂度介绍·传智大脑整体架构介绍

·flask框架整体介绍·市场中主流AI平台演示·边缘检测计算复杂度介绍·传智大脑整体架构介绍

·VGG模型实现·Inception系列模型对比·边缘检测计算复杂度介绍·傅里叶变换在图像处理中的应用

·series和dataframe介绍·非正常卷积网络结构解析·多尺度网络与非正常卷积初步·车辆偏离车道中心距离优化

·lightGBM推导·优化实体提取模型·多尺度网络与非正常卷积初步·车道线检测laneNet实现

·朴素贝叶斯常见面试题讲解·修改部分项目bug·多精度多分辨率通道分组网络总结·sort算法进行多目标跟踪优化

·机器学习中svr的介绍·积分梯度解析·嘴唇分割模型训练·多目标跟踪deepsort算法的实现

·机器学习svm部分面试题·bert源码解析·嘴唇分割模型训练·fasterRCNN目标检测优化

·相对路径和绝对路径的使用场景描述·LIT实验·用于图像分割的实时分组网络·模型微调方法简介

·优化tree命令的安装及使用·Reformer实验·多分辨率卷积核通道分组网络·yoloV3进行目标检测案例

·操作系统的简介内容·Captum实验·多通道补偿技术·图像增强方法实现

·优化面向对象的介绍·可解释性工具·多分支网络结构设计·使用tf.keras完成网络模型的搭建

·文件操作案例·网络瓶颈结构探索·GoogLeNet的网络构建

·vim的常用操作命令·数据增强方法·MobileNet网络深度对实验的影响·tensorflow入门升级

·增加break关键字的使用场景案例·模型蒸馏·Neocognitron网络·k-means算法推导过程举例

·逻辑运算符的演示案例·模型剪枝·加深网络，提升模型性能·朴素贝叶斯案例修改

·增加变量的演示案例·ALBERT解析·轻量级人脸表情和年龄识别·对多态的描述举例

·优化对集合的性质的描述·模型量化·三维人脸库的使用与重建·优化对私有属性的使用场景的描述

·字典性质的描述举例·多线程优化·人脸三维重建·异常的使用场景举例

·优化对Python语言性质的描述·BART实验解决NER·人脸美颜与迁移学习·优化Python2和Python3的对比

·场景识别案例优化模型方法·图像与视觉处理专业课优化方案启动·自然语言处理PyTorch工具讲解调优

·pytorch讲义·CV基础考试题·RCNN系列目标检测模型·人脸检测案例

·典型的NLP算法·SIamRPN++网络讲解·DeepLab系列介绍

·KNN算法导入案例·线性回归正规方程推导过程·线性回归案例迭代·虚拟环境安装详解

·升级集成学习知识框架·细化集成学习算法推导过程·stacking算法优化·北京市租房房价预测

·基于seq2seq的机器翻译任务·莎士比亚风格的文本生成任务·ResNet模型在GPU上的并行实践任务·自然语言处理：NLP案例库(6个案例)

·图像与视觉处理：计算机视觉面试题（80道）·图像与视觉处理：算法强化课程8天·计算机视觉面试题视频（80道）·图像与视觉处理：计算机视觉案例库

·基础NLP试题·AI医生项目试题·文本标签项目试题,和泛娱乐项目试题·自然语言处理：NLP题库(135道)

·车道检测·车辆技术·车辆跟踪·图像与视觉处理：智慧交通项目

·决策树案例·调整预剪枝、后剪枝知识点讲解·决策回归树讲解·基尼指数优化

·口罩识别·活体检测·人脸属性识别·图像与视觉处理：人脸识别项目

·SVM算法推导过程讲解·朴素贝叶斯前面增加概率知识介绍·HMM模型推导过程·HMM案例优化

·形态学定义、连通性·二值操作、平滑、梯度·纹理分割及OpenCV实践·图像与视觉处理：形态学专题

·几何变换专题·翻转、剪裁、遮挡、图像算数·图像金字塔、OpenCV几何变换操作·翻转、剪裁、遮挡、OpenCV几何变换操作

·gbdt案例优化·xgboost算法推导过程讲解·lightGBM算法·pubg案例优化

·图像矩特征点度量特征、全局直方图·局部区域直方图、散点图和3D直方图·OpenCV实践·图像与视觉处理：直方图处理专题

·xgboost算法介绍·OTTO案例·xgboost和gbdt对比·bgdt推导过程优化

·fasttext工具介绍·fasttext训练词向量,并完成词向量迁移·fasttext工具实现文本分类的代码案例·自然语言处理：fasttext训练词向量、文本分类，词向量迁移

·灰度直方图、灰度的线性变换·灰度对数变换、伽玛变换·灰度阈值变换、分段线性变换·图像与视觉处理：基本的灰度变换函数专

·EM算法·极大释然估计讲解·HMM模型·HMM案例搭建

·基本的OpenCV代码·Image数据结构、读写图像·OpenCV基础专题函数与API讲解

·线性回归知识点讲·xgboost讲解案例·逻辑回归多分类问题评估·RNN+Attention实现英译法任务

·Transformer架构图的详解·四大组成模块的分块代码详解和示例·copy小案例·自然语言处理：Transformer的原理和架构

·数据分析实战，北京市租房数据统计分析·NBA球员数据分析·电影数据分析案例·pandas读取Excel、sql

·DilatedConvolutions：聚合多尺度的信息·PSPNet：金字塔池化模块·Mask-RCNN：端到端联合训练目标分割实战案例·图像与视觉处理：图像分割专题

·RNN构造人名分类器的案例·RNN实现英译法的seq2seq架构代码·在seq2seq架构基础上添加Attention的架构方案代码·自然语言处理：RNN构造人名分类器

·目标检测专题RCNN，FastRCNN·FasterRCNN·先验框、细粒度与多尺度特征·图像与视觉处理：目标检测专题

·数据可视化库seborn·箱线图知识点·增加小提琴图知识点·单变量、多变量分析

·RNN、LSTM、GRU基本结构和原理介绍·Attention机制原理·代码示例和图解注意力机制·自然语言处理：RNN、LSTM、GRU、Attention等

·经典卷积网络：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNet·残差网络、深度学习优化·迁移学习：TensorFlowHUB；模型压缩·图像与视觉处理：经典卷积网络

·项目实训-“吃鸡”玩家排名预测·决策树算法案例·逻辑回归案例·朴素贝叶斯案例

·hanlp命名实体识别工具·word2vector原理到应用，文本的预处理前数据分析，添加ngram特征·文本数据增强,回译数据增强法·自然语言处理：文本分词，命名实体识别，Word2Vector，文本数据分析

·机器学习经典算法朴素贝叶斯·机器学习经典算法支持向·聚类算法推导过程·SVM手写数字识别案例

·神经网络基础与Tensorflow框架·图、会话、张量、OPTensorflow高级API，训练tf.MirroedStrategy·导出tf.SavedModel等·神经网络基础与Tensorflow框架

·原始文本预处理,word2vec·fasttext多分类的应用·并升级工程整合和实时服务·自然语言处理：中文标签化系统项目

·召回策略算法代码更新·排序策略算法代码更新·neo4j数据库的应用·自然语言处理：泛娱乐推荐系统项目

课程名称

人工智能AI进阶班/AI大模型开发

2024.06.06

课程版本号

5.0

主要使用开发工具

PyCharm、DataGrip、JupyterNoteBook

人工智能开发V5.0课程体系升级以企业需求为导向，专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出，以业务为核心驱动项目开发，课程包括机器学习和深度学习框架Scikit-Learn和Pytorch，能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理、大模型开发与CV计算机视觉实际问题，通过理论和真实项目相结合，让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学，通过六个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库，多行业多领域人工智能项目课程，主流行业全覆盖，其中项目课程包括了多行业13个场景的项目课程，让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面：V5.0在V4.0版本基础上迭代更新，加大了大模型开发比例，同时注重专业课的消化吸收，降低学习难度，提升就业质量。

全新升级四大课程优势，助力IT职业教育行业变革：

更新Pytorch2.3.0

新增星火语音大模型

新增基于讯飞大模型定制平台的财经新闻情感分析项目

新增多风格英译汉翻译机项目

新增虚拟试衣项目

新增基于StableDiffusion的图像生成项目

新增大模型AIAgent开发应用

新增新零售行业评价决策系统

新增大模型搭建医疗问诊机器人

新增物流信息咨询智能问答项目

新增微博文本信息抽取项目

新增泛娱数据关系抽取项目

新增多模态技术及项目

人工智能AI进阶班

2023.02.24

4.0

Linux+PyCharm+Scikit-Learn+Pytorch+Neo4j+Docker

主要培养目标

以数据挖掘和NLP自然语言处理为核心方向，培养企业应用型高精尖AI人才

人工智能开发V4.0课程体系升级以企业需求为导向，专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出，以业务为核心驱动项目开发，课程包括机器学习和深度学习框架Scikit-Learn和Pytorch，能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与CV计算机视觉实际问题，通过理论和真实项目相结合，让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学，通过六个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库，多行业多领域人工智能项目课程，主流行业全覆盖，其中项目课程包括了多行业13个场景的项目课程，让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面：V4.0在V3.0版本基础上迭代更新，注重专业课的消化吸收，降低学习难度，提升就业质量。

优化Python系统编程，针对人工智能必须的Python高阶知识体系重构课程，增加基础数据结构内容

新增机器学习部分[数据挖掘项目实战]，以多场景业务为背景，通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析，夯实使用机器学习解决数据挖掘问题能力。

新增NLP方向[知识图谱项目]，基于知识图谱的多功能问答机器人项目,主要解决当前NLP领域中大规模知识图谱构建的问题和图谱落地的问题.知识图谱的构建主要分为知识构建和知识存储两大子系统.包括知识构建,知识存储,知识表达,路由分发,结果融合等实现.最终呈现一个基于知识图谱的问答机器人。新增[知识抽取项目]，该项目针对于泛娱乐场景下复杂业务关系进行实体抽取，帮助企业构建知识图谱。

优化NLP方向[NLP基础课程]：修改文本数据增强方法，解决原始谷歌接口被限制调用的问题；优化Seq2Seq英译法案例，修改原始代码bug，提升模型的准确率；新增FastText模型架构介绍；加深FastText模型处理分类的问题的原理理解；新增Word2Vec训练两种优化策略，加速模型快速收敛。

优化计算机视觉CV基础：图像分类的经典网络，开山之作ALexNet，VGGNet，GoogLenNet,ResNeT,ResNetV2,VGGRep,SeNet,轻量型网络：mobileNet,shuffleNet,EfficientNet,模型微调，数据增强，cutmix,copypaste,mosaic,目标检测任务，IOU，Map,正负样本设计，smoothL1损失，RCNN系列网络架构：RCNN，FastRCNN,FasterRCNN,MaskRCNN,FPN结构，ROIpooling设计，anchor思想，RoiAlign设计，训练策略；yolo系列网络V1-V8:DarkNet,yolo-FPN特征融合，passthrough融合方法，多尺度训练，IOU系列损失，DIOU，CIOU，SIOU等，输出端的解耦，REP-PAN结构，E-ELAN结构，预测阶段的BN设计，SPP和SPPF结构

优化智慧交通项目：目标跟踪方法，运动模型的设计，DBT和DFT初始化方法，JIT的加速方法，yoloV7目标检测，REP的使用，检测辅助端的使用，E-ELAN的使用，backbone的实现，head结构的实现，数据分析，数据预处理，数据增强，模型训练，预测与评估，车辆检测，kalman的使用，预测和更新阶段，KM算法的匹配，匈牙利算法，IOU匹配，级联匹配，ReId特征提取，欧式距离，余弦距离，马氏距离计算，目标状态更新，Deepsort算法目标跟踪，代价矩阵的设计，虚拟线圈的设计，线圈位置的获取，双线圈检测车流量支持mac电脑的m1芯片和m2芯片的学习

2022.01.20

3.0

以机器学习和深度学习技术，培养企业应用型高精尖AI人才

Linux+PyCharm+DataSpell+Pytorch+Tensorflow+Neo4j+Docer+k8s

人工智能V3.0课程体系升级以企业需求为导向，专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出，以业务为核心驱动项目开发，课程包括机器学习和深度学习框架Pytorch和TensorFlow，能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与CV计算机视觉实际问题，通过理论和真实项目相结合，让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学，通过六个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库，多行业多领域人工智能项目课程，主流行业全覆盖，其中项目课程天数占比为100天，包括了多行业13个场景的项目课程，让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面：V3.0在V2.0版本基础上迭代更新，注重专业课的消化吸收，降低学习难度，提升就业质量。

优化优化Python系统编程，针对人工智能必须的Python高阶知识体系重构课程

新增[数据处理与统计分析阶段]，以Linux为基础，通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析，为人工智能数据处理奠定技术基础。

优化优化机器学习算法，每个算法都兼具使用场景，数学推导过程及参数调优

新增[机器学习与多场景]，增加多场景案例实战，包括用户画像，电商运营建模等多场景案例实战

新增数据挖掘方向[百京金融风控]项目，从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点知识，使得学员具备中高级金融风控分析师能力。

新增数据挖掘方向[万米推荐系统]项目，从多数据源采集、多路召回、基于机器学习算法粗排算法与基于深度学习精排，解决了在大数据场景下如何实现完整推荐系统，使得学员可以具备企业级推荐项目开发能力。

优化深度学习基础课由TensorFlow切换为Pytorch，面向零基础同学更加友好

优化NLP基础课程Transform基础和Attention注意力机制在原理之后增加英译汉的案例，加强学生对基础算法原理的理解

优化NLP基础课程迁移学习API版本变化问题，优化传统序列模型算法原理

新增NLP方向[蜂窝头条文本分类优化]项目，增强学生NLP算法优化方面技能

新增NLP方向[知识图谱]项目，通过本体建模，知识抽取，知识融合，知识推理，知识存储与知识应用方面，学生可以掌握完整知识图谱构建流程。

新增[面试加强课]通过巩固机器学习与深度学习基础算法，加强核心算法掌握，增加数据结构基础算法、动态规划算法、贪心算法等面试高频算法题，加强多行业人工智能案例理解与剖析

删除Ubuntu环境搭建开发环境

2021.02.01

2.0

主要针对

python3&python2

linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow+OpenCV+neo4j+Docer+k8s

AI理论方面:通过新的开发的文本摘要项目、传智大脑项目,提升学员复杂模型训练和优化的能力。AI工程化方面:新增的算法工程化讲座,直接面向一线公司实际开发场景和需求,比如服务日志,A/B测试,Git提交,Docker,K8S部署等,让学员亲临公司场景,求职后更好的无缝衔接进企业级开发。AI新热点和趋势:通过增加量化、剪枝、知识蒸馏、迁移学习等一线优化技术,让学生有更多处理问题的武器和思路；增加知识图谱热点、mmlab框架热点、YOLO1~5算法系列，能更好的匹配业界需求。课程消化吸收方面：V2.0在V.1.x版本基础上迭代更新，注重专业课的消化吸收，降低学习难度，提升就业速度、就业质量。

新增NLP方向【文本摘要项目】：自动完成文本信息的主题提取，中心思想提取，可以类比京东，当当网的商品自动宣传文案；快速的将主要信息展示给用户,广泛应用于财经,体育,电商,医疗,法律等领域。基于seq2seq+attention的优化模型，基于PGN+attention+coverage的优化模型，基于PGN+beam-search的优化模型，文本的ROUGE评估方案和代码实现：weight-tying的优化策略、scheduledsampling的优化策略。

新增AI基础设置类项目【传智大脑】，目前提供AI前端功能展示、AI后端模型部署、AI在线服务、AI模型训练功能等系统功能。AI开发服务提供了信息中心网咨辅助系统，文本分类系统、考试中心试卷自动批阅系统、CV统计全国开班人数等系统；综合NLP、CV和未来技术热点。

新增CV方向【人流量统计项目】：以特定商场、客服场景对人流量进行分析和统计。掌握mmlab框架、核心模块MMDetection；resnet骨架网络特征提取，SSD网络和CascadeR-CNN网络目标检测；利用剪枝，压缩和蒸馏等方法减小模型规模；完成前后端部署（Flask+Gunicorn）、模型部署（ONNX-runtime技术）。

新增计算机视觉目标检测热点算法YoLov1~v5V1~V5模型的网络架构、输入输出、训练样本构建，损失函数设计；模型间的改进方法；多尺度检测方法、先验框设计；数据增强方法、多种网络架构及设计不同模型的方法。

优化计算机视觉专业课：RCNN系列网络进阶课程：FasterRCNN目标检测的思想，anchor（锚框）设计与实现，掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的，掌握ROIPooling的使用方法掌握fasterRCNN的训练方法，掌握RCNN网络的预测方法。

新增AI算法工程化专题：10个子案例展示算法工程化中的实际工程问题,企业真实开发中的问题和解决方案。研发,测试环境的异同,服务日志的介绍和实现，A/B测试，模型服务风险监控，在线服务重要指标，Git提交与代码规范化，正式环境部署(Docker,K8S),，数据分析与反馈。

2020.6.1

1.5

主要针对版本

linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

以周为单位迭代更新课程，包括机器学习、自然语言处理NLP、计算机视觉、AI算法强化等课程。同时为了更好的满足人工智能学员更快速的适应市场要求，推出了自然语言处理NLP案例库、计算机视觉CV案例库、面试强化题等等。同时也增加职业拓展课，学生学习完AI课程以后，可在职学习：推荐系统、爬虫、泛人工智能数据分析。

新增计算机视觉CV案例库

新增自然语言处理案例库

新增AI企业面试题

新增算法强化课程

新增计算机视觉强化课

2019.12.21

1.0

Python3&Python2

新增机器学习进阶课程

新增计算机视觉项目：实时人脸检测项目、智能交通项目

新增自然语言处理NLP项目：在线AI医生项目、智能文本分类项目

新增算法强化课程：进化学习、分布式机器学习、数据结构强化

源源不断引进大厂技术大牛，专业研发课程升级、迭代，与企业需求实时接轨

教师录取率<3%，从源头把控师资，带你过关斩将掌握每一个知识点

用数据驱动教学，贯通教/学/练/测/评，为每一位学员私人定制学习计划和就业服务

学前入学多维测评

学前目标导向式学习

学中随堂诊断纠错

学中阶段效果测评

学后在线作业试题库

学后问答社区查漏补缺

保障BI报表数据呈现

就业面试指导就业分析

就业流程全信息化处理

学员能力雷达图分析

定制个性化就业服务

技术面试题讲解

就业指导课面试项目分析

HR面试攻略

模拟企业真实面试

专业简历指导

面试复盘辅导

风险预警企业黑名单提醒

老学员毕业后即可加入传智汇精英社区，持续助力学员职场发展

THE END

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