? ⎛⎝zHUGH⎠⎞野生智能培训班_AI野生智能课程保举-传智教导

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一样的教导，不一样的品德
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野生智能开辟

野生智能教导野生智能开辟

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北京昌平

    传智AI野生智能课程上风

    野生智能开辟

    对野生智能开辟

    培育高精尖AI人材、大师都能学的会的AI课程

    为甚么要进修野生智能开辟？

    • 时期风口

    • 立异将来

    • 人材稀缺

    • AI手艺的将来

      国度政策导向

    • AI手艺的操纵

      AI大范围赋能实体财产，实现焦点手艺贸易化※数据来历于第三方雇用网站

    • 野生智能相干职位

      野生智强人材缺口500万，市场价钱高于别的IT岗亭※数据来历于第三方雇用网站

    高等软件工程师课程

    高等软件工程师课程，笼盖天然说话处置NLP、计较机视觉CV、数据迷信保举等AI各行业抢先手艺，培育AI专精型人材
    野生智能课程1 野生智能课程2

    野生智能开辟培训课程规范

    AI野生智能培训规范

    野生智能开辟课程纲领

    • 根本班阶段一

    • 失业班阶段一

    • 失业班阶段二

    • 失业班阶段三

    • 失业班阶段四

    • 失业班阶段五

    • 失业班阶段六

    检查详细课程纲领>Python根本编程新课时：15天VS旧课时：18天

    进级申明

    优化教法及案例，保障先生进修功效的同时延长课时，晋升进修效力

    首要内容

    ?变量、标识符和关头字、数据范例转换 ?前提节制语句和轮回语句 ?列表、元组、字典、有序字典、大众函数、字符串 ?函数、匿名函数、递归函数 ?文件操纵 ?类的界说和东西的建立、担当、多态、类体例、东西体例、静态体例 ?很是处置 ?模块和包

    可处置的实际题目

    ?能够或许或许或许或许或许或许谙练操纵Python手艺实现针对小题方针法式编写

    可把握的焦点才能

    ?把握Python根本语法，具备根本的编程才能 ?能够或许或许或许或许或许或许谙练操纵Python手艺实现针对小题方针法式编写 ?建立起编程思惟和面向东西法式设想思惟

    检查详细课程纲领>Python高等和体系编程新课时：15天VS旧课时：18天

    进级申明

    增强数据布局讲授，将搜集编程及Mysql中一些庞杂用法放到名目中的实际操纵场景中讲授，给名目课程预留充沛时候

    首要内容

    ?闭包、装潢器、迭代器、天生器、深拷贝与浅拷贝、Python内存办理、渣滓收受接管 ?Python经常操纵规范库、正则抒发式 ?链表和链表的操纵、行列的实现与操纵、排序和搜刮算法、树和二叉树 ?Linux体系操纵 ?socket、基于TCP通信法式开辟 ?历程的操纵、线程的操纵、线程同步与互斥锁、死锁、协程的操纵 ?Web根本操纵和HTTP和谈、HTML概述及根基布局 ?Mysql数据库的根本用法，前提查问，数据库的设想三范式及连表查问，事件，索引等高等用法，PyMysql的操纵

    可处置的实际题目

    ?能够或许或许或许或许或许或许操纵Python编写剧本法式处置根本操纵题目 ?能操纵数据布局和算法思惟去处置实际题目 ?能够或许或许或许或许或许或许基于Linux操纵体系懂得与开辟多任务的搜集法式 ?能够或许或许或许或许或许或许操纵python和mysql数据库停止交互

    可把握的焦点才能

    ?能够或许或许或许或许或许或许谙练把握Python的进阶语法的操纵 ?能够或许或许或许或许或许或许懂得与把握根本的数据布局和算法思惟，具备编程处置题方针才能 ?把握搜集编程相干手艺，能够或许或许或许或许或许或许实现搜集间数据通信 ?把握法式设想开辟中多任务实现体例 ?能够或许或许或许或许或许或许懂得Mysql数据库 ?能够或许或许或许或许或许或许把握根基的Web后端开辟手艺

    检查详细课程纲领>机械进修新课时：24天VS旧课时12天

    进级申明

    野生智能AI课程零丁自力出来，增添机械进修课程专业度。增添机械进修名目实战，道理和手推公式局部加倍专业和深切

    首要内容

    ?野生智能概述、机械进修界说、机械进修任务流程 ?机械进修算法分类、算法模子评价 ?Matplotlib库操纵 ?Numpy库操纵 ?Scipy操纵 ?pandas库操纵 ?数学及统计开端及Python库实现 ?数值计较体例开端及Python库实现 ?sklearn先容、sklearn取得数据集 ?特色工程与模子优化 ?KNN算法api及kd树及稀少存储 ?线性回归观点和api与道理分化 ?逻辑回归观点api和道理 ?决议打算树算法道理和api操纵 ?朴实贝叶斯道理和api函数 ?聚类算法 ?Bagging ?随机丛林 ?Boosting ?GBDT ?Xgboost ?LightGBM ?机械进修名目实训

    可处置的实际题目

    ?1、对实际任务中搜集到数据停止数据可视化、根基阐发，提取有价钱信息 ?把实际任务、糊口中碰到的题目转换为能够或许或许或许或许或许用机械进修处置的模子 ?实现针对差别题目，挑选差别算法模子，同时在该模子的根本上，对该算法停止调优

    可把握的焦点才能

    ?把握数据迷信库的操纵 ?把握数据根基处置的体例 ?把握机械进修中处置数据的体例 ?懂得典范的机械进修算法道理 ?把握机械进修中任务的详细流程

    检查详细课程纲领>深度进修与图象与视觉处置（CV）新课时：22天VS旧课时：6天

    进级申明

    野生智能AI课程零丁作为一个学科，增添深度进修与天然说话处置专业课程，增添定名实体辨认、文本分类、文本天生、感情阐发、谈天客服、翻译、逻辑推理、NLP相干迁徙进修等课程

    首要内容

    ?深度进修框架Tensorflow及高等API的操纵 ?神经搜集构成和反向传布道理，深度度进修正则化与算法优化，多层神经搜集案例，迁徙进修等 ?方针分类及典范CV搜集，卷积神经搜集CNN、LeNet5、AlexNet、VGG、GoogLeNet/Inception、ResNet等 ?方针检测任务与数据集，RCNN系列搜集（RCNN,FastRCNN,FasterRCNN）、yolo系列搜集(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4，YOLOv5)，SSD等系列搜集 ?方针朋分任务与数据集，全卷积FCN搜集、U-Net、SegNet、Mask-RCNN等 ?OpenCV库与图象处置，灰度变革函数、直方图处置、多少变革，边缘检测手艺、特色检测和描写、视频操纵、空间滤波等

    可处置的实际题目

    ?可实现物体（人体，人脸，通用方针）检测，跟踪与辨认，途径交通及财产环境险情发明等多范畴的深度进修处置打算 ?能够或许或许或许或许或许或许对图象处置、人脸算法等操纵深度进修框架实现的算法停止调优 ?可胜任深度进修算法工程师，图象与计较机视觉算法工程师等，并延续优化和迭代算法

    可把握的焦点才能

    ?熟习深度进修首要及前沿搜集模子的架构道理及在实际停业场景中的操纵 ?把握深度进修在计较机视觉中的操纵，包罗但不限于朋分检测辨认任务等 ?把握实际任务中深度进修的详细流程，数据及标注处置，建模操练，评价及模子安排操纵等

    检查详细课程纲领>深度进修与天然说话处置（NLP）新课时：22天VS旧课时：8天

    进级申明

    野生智能AI课程零丁作为一个学科，增添深度进修与图象与数据处置专业课程、增添方针分类实战案例、方针朋分实战案例、方针朋分任务实战案例，增添OpenCV库与图象处置实战案例

    首要内容

    ?pytorch东西与神经搜集根本，数据加载器、迭代数据集 ?罕见文本阐发打算和东西，经常操纵的文本向量化体例、word2vec道理、东西、Embedding层 ?RNN及变体，bi-LSTM的分化与实现，GRU/bi-GRU布局分化、感化、实现，seq2seq框架 ?Attention机制道理、感化、实现，self-attention机制的道理、感化、实现，Multi-head attention道理、感化、实现，positional encoding；Transfomer实现 ?传统的序列模子，HMM、ME、CRF道理、实现、优上风 ?非序列模子处置文本题目，ID-CNN、fasttext道理、布局、实现

    可处置的实际题目

    ?能够或许或许或许或许或许或许操纵pytorch搭建神经搜集 ?构建根基的说话翻译体系模子 ?构建根基的文本天生体系模子 ?构建根基的文本分类器模子 ?操纵ID-CNN+CRF停止定名实体辨认 ?操纵fasttext停止疾速的文本分类 ?胜任大都企业的NLP工程师的职位

    可把握的焦点才能

    ?pytorch东西处置神经搜集触及的关头点 ?把握NLP范畴前沿的手艺处置打算 ?把握NLP相干常识的道理和实现 ?把握传统序列模子的根基道理和操纵 ?把握非序列模子处置文本题方针道理和打算

    检查详细课程纲领>野生智能名目新课时：50天VS旧课时：16天

    进级申明

    野生智能AI课程零丁作为一个学科，增添多范畴多行业名目10个，此中讲堂主讲4个名目

    首要内容

    ?智能交通名目（CV） ?及时人脸检测名目（CV） ?在线AI大夫名目（NLP） ?智能文本分类名目（NLP） ?泛文娱保举名目（CV+保举） ?CT图象肺结节主动检测名目（CV） ?小智同窗-谈天机械人（NLP） ?场景辨认名目（CV） ?在线图片辨认-商品检测名目（CV） ?黑马头条保举体系（保举+数据迷信）

    可处置的实际题目

    ?经由历程名目对机械进修、NLP、CV范畴常识点综合操纵 ?经由历程名目综合晋升AI算法停业流搭建才能 ?经由历程名目综合晋升AI算法合用性、进步前辈性、可拓展性经历晋升

    可把握的焦点才能

    ?把握大范围语料下AI模子疾速停止文本分类的全流程 ?把握多模子并行操练与多模子安排展望的全流程 ?把握垂直范畴AI对话体系的根基工程实现 ?把握操纵迁徙进修体例停止句子查核及其句子主题相干题方针实现 ?把握庞杂场景下AI模子及时停止方针检测并跟踪的全流程 ?把握操纵AI模子停止人脸定位，检测，辨认，婚配的工程实现体例 ?把握多模子级联实现场景辨认并停止模子安排的全流程

    检查详细课程纲领>算法进阶和口试强化新课时：10天VS旧课时：4天

    进级申明

    野生智能AI课程零丁作为一个学科，增添数据布局和算法强化、串讲野生智能AI算法强化、平面视觉与SLAM和点云处置

    首要内容

    ?自编码器 ?对称权重与深度相信搜集 ?退化进修 ?散布式机械进修 ?强化进修 ?数据布局和算法强化 ?数据布局强化 ?静态打算开端 ?贪婪算法 ?数据布局与算法的Python实现 ?计较机视觉CV强化 ?平面视觉与SLAM ?点云处置

    可处置的实际题目

    ?跟停止业最新深度进修算法相干进步前辈手艺，钻研并操纵的进修算法，延续晋升模子的精准性和鲁棒性 ?深切懂得算法和模子调优体例及优毛病谬误 ?综合操纵典范SLAM手艺，多视角多少根本实际和三维重修体例停止停业实际

    可把握的焦点才能

    ?懂得算法和模子的散布式实现及加快道理 ?深切懂得经常操纵算法，情势辨认，几率统计、最优化等算法道理及操纵 ?基于3D点云数据，停止配准、朋分和特色辨认等算法开辟，建立3D点云图处置的算法模子

    合适人群

    • 应届毕业生

      刚毕业想把握将来

      想捉住将来标的方针
      但又无从动手的“苍茫者”

    • 0根本的人

      无根本自学坚苦

      酷爱野生智能，但发明野生智能
      自学周期长，没法疾速入
      行的“初学者”

    • 想转行的人

      想转行不方针

      在传统行业打拼多年，想疾速转型
      将来行业的“斗争者”

    • 酷爱野生智能手艺的人

      喜好钻研野生智能

      酷爱新手艺、新热点、互联网行
      业，想一步到位的“高薪者”

    野生智能开辟职业生长途径

    AI野生智能职业生长标的方针

    低级AI开辟
    工程师
    （0-1年）

    中级AI开辟
    工程师
    （1-2年）

    高等AI开辟
    工程师
    （2-4年）

    行业大牛
    （4-6年 ）

    AI新型手艺创业者
    （10年以上）

    资深开辟工程师
    （4-6年）

    手艺专家
    （6-10年 ）

    CTO
    （10年以上）

    手艺开辟组长
    （4-6年）

    名目司理
    （6-10年 ）

    名目总监
    （10年以上）

    真名目

    与百度和京东共建名目，拟定AI名目新规范，推出多行业、真场景、深手艺的AI名目课程，并在业内建立收费休会的在线“名目库”

    1. 高规范“亿元级”研发投入
      大厂名目共建

    2. 全行业10+AI大型名目
      笼盖8大热点行业

    3. 全流程大厂AI开辟规范
      重现AI名目开辟全流程

    4. 真场景实在海量数据
      实在停业须要

    5. 深手艺手艺大牛倾力研发
      专职积淀AI新手艺

    6. 严保障12项评审流程
      4项验收规范

    • 传智AI培训课程含金量
      手艺打算完全落地

      每一个名目课程天数≥8天

      多范畴多行业名目

      触及行业≥8个
      AI名目个数≥10个

      AI名目全流程落地

      涵盖数据收罗、标注、
      模子构建、操练优化、安排
      体系联调等全流程

      AI实际
      算法深切钻研才能

      模子的合用性
      进步前辈性、可拓展性

      AI实际
      AI停业流实战才能

      操纵AI手艺处置
      企业实疆场景停业流

    • 野生智能操纵场景
    • 野生智能手艺栈

    • 停业阐发

      停业模子

      机械进修
      机械进修

    • 20+名AI手艺大牛

      均匀5年+AI从业经历

      300+次手艺钻研

      40+处置打算

      特定方针车辆跟踪Siamese系列模子的处置打算SORT/DeepSORT算法多方针车辆跟踪处置打算

      建立交通流体系状况和观察状况的处置打算车辆检测、计数和分类处置打算

      图象去畸变的处置打算及时车道线检测的处置打算

      及时收罗摄像头人脸视频的处置打算操纵深度进修体例停止人脸属性提取的处置打算

      静态图象人脸定位的处置打算操纵深度神经搜集停止人脸及时辨认跟踪的处置打算

      医学影象格局转换的处置打算肺部本色外形朋分的处置打算

      操纵深度进修模子停止肺结节检测及朋分的处置打算可疑病灶地区标记及预诊断的处置打算

      基于多模子级联进修的场景辨认处置打算浅CNN模子和深CNN模子集成进修

      mlp模子组合预判场景处置打算在线图片辨认-商品检测名目（CV）

      基于端到端算法的方针检测处置打算模子操练中数据增强的处置打算

      基于Label Image的图象标注的处置打算常识图谱的双画像干系存储处置打算

      静态/静态标签的AI属性打算及时呼应的AI金字塔召回打算

      wide-deep模子的排序模子打算医疗范畴NER处置打算

      对话主题相干处置打算微信端办事安排处置打算

      对话办理体系与AI连系处置打算大范围疾速文本分类处置打算

      多模子并行展望处置打算散布式模子操练处置打算

      多标签常识图谱构建处置打算基于Flume+Kafka的及时数据收罗处置打算

      基于词频、词向量的文章画像抽取处置打算离线按时任务多路召回的处置打算

      wide&deep深度神经搜集模子的排序打算双通道redis&hbase的及时请求办事处置打算

      保举体系冷启动处置打算中文分词和向量化的处置打算

      基于神经搜集端到真个处置打算说话模子调优与重视力机制优化的打算

      10+手艺栈

      模子操练流水线模子并行展望办事模子热更新微办事散布式模子操练主动参数调优Fasttext模子周全分化操纵Transformer迁徙进修深切实际ResNet骨干视觉搜集分化强化进修与匹敌搜集解读大型模子紧缩与常识蒸馏摸索匹敌搜集系列算法论文复现……

    • 野生智能开辟名目12项评审流程

      培训名目评审流程

      野生智能开辟名目4项验收规范

      名目开辟验收27项查核方针

      功效实现

      停业流程

      UI/UE实现

      代码品德

      接口/机能

      ……

      课程品德验收15项查核方针

      手艺操纵合感性

      手艺前沿性

      手艺深度

      课程跟尾合感性

      指点式讲授操纵水平

      ……

      研发效力验收3项查核方针

      进度

      本钱

      变革频次

      用户验收17项查核方针

      课程导入接收度

      讲课说话传染力

      课程乐趣性

      讲授功效

      课程接收度

      ……

    野生智能开辟名目休会

    更多>>

    教研团队

    年薪80万延续引入大厂手艺大牛，建立野生智能专职课研团队及专职讲授团队，拟定严酷师资挑选培训体系，不时进步行业课程规范及讲授品德

    专职课研团队

    专职讲授团队

    16级规范严选专职课研教员，严控课程研发品德

    人材挑选
    4项规范

    • 规范化研发人材画像

      大厂背景，手艺深度、广度，大型名目经历

    • 多维口试（五面）

      背景查问拜访，手艺360°判定 ，新课题设想 ，课程随机归纳，职业定位、生长打算

    • 钻研院小组诊断测评

      教导情怀、价钱观，进取精力、培育潜力

    • 全链路口试流程监控

      CEO查核，信息存档

    人材查核
    8大关头

    课研职员本质查核视频录制查核

    课程设想查核讲堂试炼查核

    纲领设想查核产物全方位审评

    课本撰写查核查核辩论

    人材培训及
    生长打算

    平台、组件
    手艺开源历练

    手艺私享会

    大牛手艺沙龙

    企业对对碰
    手艺同享

    优当选优，讲授教员登科率<3%，从泉源严控师资及讲课品德

    人材挑选
    4项规范

    • 规范化讲师画像

      停业手艺、性情特色、相同才能

    • 初试手艺深度

      框架才能、底层道理、机能与宁静、算法与数据布局

    • 复试讲课品德

      课程设想、讲课逻辑互动与交互、代码规范

    • 终试价钱观

      抗压才能、进修能源、专业水平、培育潜力

    人材查核
    8大关头

    定制特色化查核打算教导心思查核

    讲师本质查核讲授体例查核

    排课、备课产出物查核讲堂试讲查核

    视频录制查核正式讲课辩论

    人材培训及
    生长打算

    逐日讲课
    先生对劲度打分

    阶段课程实行
    评审组查核

    传智培训院
    多维培育打算

    讲师专属
    晋升通道

    先生作品

    打造企业级开辟环境，指点先生以停业场景停止开辟，实现企业级名目实训，堆集停业开辟落地才能
    • ai野生智能名目课程作品

      衡宇房钱模子展望AI进阶班一期第2组

      简介：一线都会中，租房环境愈来愈多，经由历程机械进修模子，操练出一个房租展望模子，能够或许或许或许或许或许指点大师在租房中，公道的价位实现买卖。

    • 野生智能名目课程作品

      课程逐日反应模子展望AI进阶班二期第3组

      简介：逐日反应模子展望是经由历程机械进修典范算法操练模子，对先生逐日反应内容停止归类，赞助实现更好的讲授办理。

    • ai名目课程作品

      衡宇房钱模子展望AI进阶班一期第4组

      简介：一线都会中，租房环境愈来愈多，经由历程机械进修模子，操练出一个房租展望模子，能够或许或许或许或许或许指点大师在租房中，公道的价位实现买卖。

    • 野生智能手艺培训作品

      课程逐日反应模子展望AI进阶班二期第5组

      简介：逐日反应模子展望是经由历程机械进修典范算法操练模子，对先生逐日反应内容停止归类，赞助实现更好的讲授办理。

    • 野生智能手艺培训作品

      衡宇房钱模子展望AI进阶班一期第5组

      简介：一线都会中，租房环境愈来愈多，经由历程机械进修模子，操练出一个房租展望模子，能够或许或许或许或许或许指点大师在租房中，公道的价位实现买卖。

    野生智能开辟实战规范及流程企业规范流程实现名目实战，保障所学即为所用

    • 场景化协作

      职员职务脚色分别，
      组建实在名目团队

    • 引入名目办理东西

      操纵Git、ONES等名目办理东西监控团队研发进度

    • 须要宣讲及停业对接

      讲师担负产物司理脚色，及时对接一切停业题目

    • 任务分化

      组长担负名目司理任务，操纵ONES平台散发任务，对全体产出担任

    • 代码开辟

      逐日晨会标明开辟打算，晚会总结当天功效，Git提交当天产出

    • 名目上线

      出产环境安排，线上回测后停止辩论和评优

    • 测尝试收

      线上自测，实现停业闭环，找到并修复Bug

    • 名目联调

      停止名目联调，摹拟前后端接口联调，增添团队协作经历

    • 名目安排

      测试环境，名目安排上线前，开端停止自测

    收费资本

    合适野生智能开辟工程师自学的视频教程收费分享，推出2020年野生智能高等软件工程师进修线路图

    近期佳构直播公然课

      初创课本

      传智教导出书了7本野生智能开辟的初创册本，被1900余所高校选作讲课课本，惠及200余万名大先生

      /

      Tlias全方位AI教辅体系

      数据驱动讲授，贯穿教/学/练/测/评，为每位先生私家定制进修打算和失业办事
      • 先生退学
      • 讲堂讲授
      • 课后指点
      • 专项操练
      • 退学多维测评
        定制专属进修打算
      • 方针导向式进修
        精准定靶不摆脱
      • 随堂诊断纠错
        扫清懂得盲点
      • 按部就班式操练
        从实际到操纵
      • 阶段功效测评
        消弭常识软弱点
      • 智能指引式倡议
        分层讲授，因材施教
      • 随时有问必答
        霸占手艺难点
      • 先生软弱常识可视化
        精准查漏补缺
      • BI报表数据显现
        精准把控讲授品德
      • IT培训方针体系

        精准定靶进修方针，让先生对天天的进修历程洞若观火。课上一讲多练的讲授情势更便于先生深思评价当天进修方针的把握水平，教员供给针对性的进修指点，保障进修功效。

      • IT培训习题库

        TLIAS体系为先生供给了充沛的实操操练机遇，并构建了一条迷信的操练途径，多级操练提醒使各种先生都能取得充实指引，终究自力处置题目，晋升常识手艺水平。

      • IT培训品德评测

        TLIAS体系的诊断测评东西，使先生能够或许或许或许或许或许或许对天天所学常识停止检测，将软弱常识可视化，精准查漏补缺，对题目常识点赐与重点消化接收，温习更高效、更聚焦，功效更较着。

      • IT进修问答互动社区

        为充实激活先生间互动能量，将先生小我单线的进修扩展为平面互动性较强的摸索式同享进修，TLIAS体系搭建了进修问答社区。热帖阅读高到达2.5w人次。

      • IT培训失业教导

        TLIAS体系的失业中间从实际失业须要动身，为先生们筹办了很是丰硕的失业资本，5大课程门类，2000余节课程视频，能够或许或许或许或许或许或许知足差别先生的实际须要。

      • IT失业摹拟口试体系

        为晋升先生的口试实战经历，TLIAS体系的摹拟口试平台高度复原先生方针岗亭的口试环境和流程，并打造求职利器“口试宝典”，赞助先生熟习口试流程，进步口试胜利率。

      • 先生进修数据多维度收罗阐发

        TLIAS体系的BI数据平台能够或许或许或许或许或许或许全方位收罗、及时监测各关头关头数据，构成一套成熟且履行有用的数据驱动情势，题目及时处置，危险提早防备，保障讲授品德延续不变的输入。

      • IT进修讲授品德监控

        为教员的讲授打分，对校区的办事评价，TLIAS体系会做出定性和定量阐发，在精准的讲授品德监控下，师资品德不时改良、进修功效稳步晋升，进修休会与对劲度口碑双晋升。

      1. 进修方针体系

      2. 功课试题库

      3. 小我专属测评

      4. 进修问答社区

      5. 失业指点资本

      6. 摹拟口试平台

      7. 大都据收罗

      8. 讲授品德监控

      IT培训独家进修监控体系

      更多Tlias失业办事

      • IT培训失业流程

        失业流程
        全信息化处置

      • 先生才能阐发

        先生才能
        雷达图阐发

      • IT失业办事

        定制特色化
        失业办事

      • 口试题讲授

        手艺口试题
        讲授

      • 失业培训指点

        失业指点课
        口试名目阐发

      • HR口试攻略

        HR口试攻略

      • 摹拟企业口试

        摹拟企业
        实在口试

      • IT求职简历指点

        专业简历指点

      • IT求职口试复盘

        口试复盘教导

      • IT求职口试预警

        危险预警
        企业黑名单提醒

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      • IT培训行业沙龙

        行业沙龙

        每一年百场行业互换
        每一年24场收费互换


      • IT行业高端人脉

        高端人脉

        行业大牛讲座
        手艺大牛分享
        霸占研举事关
        紧跟科技前沿

      • IT职场资本

        职场资本

        二千余家企业
        高管精准指点
        助力职场晋升
        冲破生长瓶颈

      • IT培训手艺研习

        手艺研习

        办事中高端IT人材
        延续跟踪量身定做


      课程纲领

      1. 根本班

        1. Python编程根本

      2. 失业班

        1. Python高等和体系编程 2. 机械进修 3. 深度进修与图象与视觉处置（CV） 4. 深度进修与天然说话处置（NLP） 5. 野生智能名目-智能交通CV名目 6. 野生智能名目-及时人脸辨认CV名目 7. 野生智能名目-在线AI医NLP名目 8. 野生智能名目-智能文本分类-NLP根本举措措施NLP名目 9. 算法进阶和口试强化

      3. 野生智能AI进阶班V2.0版本

      • Python编程根本根本班 1

        课时:15天手艺点:97项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.把握Python开辟环境根基设置装备摆设|2.把握运算符、抒发式、流程节制语句、数组等的操纵|3.把握字符串的根基操纵|4.开端建立面向东西的编程思惟|5.熟习很是捕获的根基流程及操纵体例|6.把握类和东西的根基操纵体例|7.把握先生办理体系编写

        主讲内容

        1. Python根本语法?根本语法是编程说话的第一课，打好根本才能更好的进修后面课程，帮先生从小白到入门，包罗了以动手艺点：?

        变量、标识符和关头字、输入和输入、数据范例转换、PEP8 编码规范、比拟/干系运算符、if 语句语法格局、三目运算符、 while语句语法格局、while 轮回嵌套、break 和 continue、 while 轮回案例、for轮回

        2. 容器范例进修容器范例能够或许或许或许或许或许帮咱们更好的懂得数据的存储情势及存储战略，方面咱们更好的办理并操纵数据

        字符串界说语法格局、字符串遍历(while)、下标和切片、字符串罕见操纵、列表语法格局、列表的遍历(for)、列表罕见操纵、列表嵌套、列表推导式、 元组语法格局、单元素元组、元组操纵、字典语法格局、字典罕见操纵、字典的遍历、大众函数

        3. 函数学会函数使咱们能够或许或许或许或许或许高效的封装和操纵功效，进步代码复用率，增强团队协作效力

        函数观点和感化、函数界说、挪用、不定长参数函数、 函数的前往值、函数的申明文档、 函数的嵌套挪用、匿名函数、递归函数、可变和不可变范例、 局部变量、全局变量、 组包和拆包、援用

        4. 文件读写文件读写是进修Python说话必不可少的手艺，该手艺能够或许或许或许或许或许使咱们更便利的批量或针对性处置文件，高效便利，简略易学

        文件先容、文件的翻开与封闭、文件的读写、文件、目次操纵相干操纵、 文件/目次操纵、文件/目次操纵案例、os模块文件与目次相干操纵

        5. 面向东西面向东西思惟是初学者的一浩劫点，首要是培育本身的编程思惟，化繁为简，将庞杂的功效特色归类，并付与一个特定的类或东西，把握后会极大进步编程水平

        面向东西先容、类的界说和东西的建立、增添和取得东西属性、self 参数、init体例、公有体例和公有属性、担当、子类体例重写、 类属性和实例属性、多态、类体例、实例体例、静态体例

        6. 很是处置很是是计较机说话中一种毛病提醒情势，有了很是就能够或许或许或许极大防止法式显现不须要的毛病，谙练操纵很是并对其停止公道的处置，才能写出优良的代码

        很是观点、捕获很是、很是的通报、自界说很是、很是穿透

        7. 模块和包进修完包和模块的相干常识，咱们能够或许或许或许或许或许更便利更疾速的操纵本身或其余人已写好的东西代码，进步效力的同时，也更便利停止团队协作

        模块先容、模块的导入、包的观点、包的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的感化

      • Python高等和体系编程失业班 1

        课时:15天手艺点:123项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.谙练操纵Linux操纵体系及相干号令|2.把握搜集编程手艺，能够或许或许或许或许或许或许实现搜集通信|3.把握开辟中的多任务编程实现体例|4.领会搜集通信和谈及相干道理|5.谙练操纵Mysql实现数据的增编削查，并能与Python停止交互|6.把握Python中的高等语法及正则抒发式|7.领会前端开辟流程及根本编程手艺|8.把握Web办事器的任务流程|9.把握数据布局和算法思惟，具备编程处置题方针才能

        主讲内容

        1. Python高等语法谙练把握闭包和装潢器能够或许或许或许或许或许简化代码编写， 谙练深拷贝和浅拷贝能够或许或许或许或许或许很好的懂得python诠释器底层对空间的操纵体例

        property属性，with语句， 高低文办理器，闭包，通用装潢器，装潢带有参数的函数， 装潢带有前往值的函数， 装潢带有不定长参数的函数，多个装潢器，带有参数的装潢器，类装潢器， 迭代器，天生器，深拷贝与浅拷贝，列表推导式

        2. Python经常操纵规范库懂得正则抒发式， 能够或许或许或许或许或许很快的实现内容的婚配历程， 规范库的操纵， 使得python操纵加倍简略疾速

        sys模块，logging模块，正则抒发式的先容，re模块的操纵，配个单个字符， 婚配多个字符， 婚配开首和开头， 婚配分组，正则抒发式的操练操练

        3. 数据布局与算法算法的进修，稳固思惟逻辑， 进步代码的履行效力，懂得python诠释器在机能上的优毛病谬误

        时候庞杂度，空间庞杂度，Python内置范例机能阐发，挨次表； 链表：链表和链表的操纵；行列：行列观点，行列的实现与操纵，双端行列； 排序和搜刮算法：冒泡排序，挑选排序，拔出排序、疾速排序，搜刮，罕见算法效力，散列表； 二叉树：树的引入，二叉树，二叉树的遍历，二叉树扩展

        4. Linux体系操纵操纵体系号令行的进修， 增强对长途办事器的操纵谙练度， 能够或许或许或许或许或许疾速对接企业须要

        Centos操纵体系先容与操纵，Linux号令操纵，检查目次号令， 切换目次号令， 相对途径和相对途径，建立文件号令， 删除文件号令， 建立目次定名， 删除目次号令，复制文件号令， 挪动文件号令， 复制目次定名， 挪动目次号令，检查号令赞助， 重定向号令， Linux号令选项的操纵，长途登录和长途拷贝，链接号令， 文本搜刮号令，紧缩号令， 解紧缩号令， 文件权限号令， 办理员权限号令， 用户操纵， 用户组操纵，vi编辑器操纵，CentOS软件装置和软件卸载

        5. 搜集编程和HTTP和谈懂得若何在搜集中找到想要的独一的主机和对接的操纵软件及在搜集中IP地点或端标语是若何分派的。懂得搜集请求的数据传输历程， 自力阐发在搜集中的信息通报， 处置数据通报历程中能够或许或许显现得很是环境

        IP地点的先容，端口和端标语的先容，socket的先容，基于TCP通信法式开辟，HTTP和谈先容，HTTP通信历程，URL, 请求报文， 呼应报文， send道理，recv道理， 多任务TCP办事端编写，搭建静态web办事器案例。

        6. 多任务编程把握多任务的操纵， 处置用户量大， 数据处置题目， 很好的对接企业高并发的处置

        多任务先容，历程的操纵，取得历程编号， 历程履行带有参数的任务， 历程重视点，线程的操纵，线程履行带有参数的任务， 线程同步与互斥锁，死锁

        7. 数据库编程把握数据库查问语句， 提取名目数据， 能够或许或许或许或许或许疾速上手企业停业须要

        数据范例和束缚, where前提查问, 排序， 分页查问，聚合， 分组查问，毗连查问，子查问，数据库的设想三范式及连表查问, 事件, 索引等高等用法, PyMysql的操纵

      • 机械进修失业班 2

        课时:24天手艺点:143项测验:3次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.把握数据迷信库的操纵|2.把握数据根基处置的体例|3.把握机械进修中处置数据的体例|4.懂得机械进修根本算法道理|5.懂得机械进修进阶算法道理|6.把握集成进修算法道理|7.对实际任务中搜集到数据停止数据可视化、根基阐发，提取有价钱信息|8.把实际任务、糊口中碰到的题目转换为能够或许或许或许或许或许用机械进修处置的模子|9.实现针对差别题目，挑选差别算法模子，同时在该模子的根本上，对该算法停止调优

        主讲内容

        1. 野生智能概述开端熟习野生智能包罗范围，机械进修任务流程，操练模子评价情势，同时搭建好机械进修根本环境

        野生智能概述，机械进修界说，机械进修任务流程，机械进修算法分类，回归题目，分类题目，算法模子评价，欠拟合，过拟合，切确率，MSE，Azure机械进修平台尝试，深度进修根基先容，神经搜集，感知机，机械进修根本环境装置与操纵

        2. 迷信计较库经由历程Matplotlib,Numpy,Pandas,Seaborn等迷信计较库的先容，进修野生智能中，数据的根基处置，可视化揭示等历程。

        Matplotlib架构先容，Matplotlib根基功效实现，Matplotlib实现多图显现，Matplotlib绘制各种图形，Numpy运算上风，数组的属性，数组的外形，Numpy实现数组根基操纵，Numpy实现数组运算，偏导数，极限，矩阵求导，向量，矩阵互换律，矩阵乘法，矩阵求逆，陪同矩阵，pandas根基数据操纵，DataFrame，Series，MultiIndex，panel，pandas绘图，文件读取和存储（Excel，CSV，SQL，HDF，Json），缺失值处置，数据团圆化，数据归并，穿插表和透视表，分组和聚合，单变量图形可视化，双变量图形可视化，多变量图形可视化，种别散点图，箱线图，小提琴图，点图

        3. sklearn及特色工程先容sklearn的根基操纵，机械进修中特色工程处置体例，特色预处置、特色提取，特色降维合用环境已实现体例。

        sklearn先容，sklearn取得数据集，数据集属性先容，数据集分别，留出法，留一法，KFold，StratifiedKFold，自助法，特色工程，特色预处置，归一化，规范化，特色提取，字典特色提取，文本特色提取，Tf-idf，特色降维，特色挑选，过滤式，方差挑选法，斯皮尔曼相干系数，皮尔逊相干系数，低方差特色过滤，嵌入式，穿插考证，网格搜刮，模子保管和加载，维灾害

        4. 机械进修根本开端熟习机械进修典范算法，领会机械进修根本典范算道理，同时会操纵sklearn库实现机械进修根本典范算法

        KNN算法流程，欧式间隔，曼哈顿间隔，切比雪夫间隔，闵氏间隔，规范化欧式间隔，余弦间隔，汉明间隔，杰卡德间隔，马氏间隔，数据的延续属性和团圆属性，KNN中k值的挑选，kd树，KNN算法优毛病谬误先容，线性回归观点和api与道理分化，偏差平方和，FGD，SGD，mini-batch，SAG，数据归一化，优化器的挑选，Lasso回归，岭回归，Elastic Net，early stopping，判定边境，静态打算，sigmoid，对数似然丧失，夹杂矩阵，切确率，召回率，F1-score，ROC曲线，AUC方针，ROC曲线的绘制，imbalanced-learn，随机过采样，SMOTE，随机欠采样，决议打算树算法道理和api操纵，分别挑选，熵，信息增益，增益率，基尼指数，剪枝处置，预剪枝，后剪枝，ID3，CART，前提熵和穿插熵延续与缺失值处置，多变量决议打算树，回归决议打算树根基流程，回归/分类决议打算树的辨别

        5. 机械进修进阶把握机械进修根本算法的根本上，进一步把握机械进修进阶算法道理，能推导出朴实贝叶斯，撑持向量机等算法，同时能够或许或许或许或许或许操纵sklearn库实现

        朴实贝叶斯道理和api函数，自力同散布，贝叶斯公式，拉普拉斯光滑系数，几率散布，多项式散布，高斯散布，前提几率，贝叶斯编程及A/B测试，SVM算法道理，感知机进修战略及算法收敛性，线性可分及异或不可分，对偶题目及KKT，SMO算法，软间隔与正则化，撑持向量回归，核函数：最简略的核函数间隔，近似性函数，经常操纵核函数（GBF和Gassian），核函数对照，聚类算法先容，kmeans流程和质心，k-means评价方针及优化外部方针，外部方针，优化体例（二分kmeans，kmeans++），SC系数/CH系数，极大似然估量，希冀估量，极大化估量，Markov chain，可见状况链，隐含状况链，HMM算法道理，前向后向算法，Viterbi算法，Baum-Welch，MultinomialHMM

        6. 集成进修熟习集成进修中的bagging，boosting两大分支内容，同时把握道理推导，把握集成进修最新算法xgboost,lightGBM等外容，能够或许或许或许或许或许经由历程代码实现集成进修模子操练及调优

        bagging和boosting先容，随机丛林，包外估量，无偏估量；boosting：团圆型AdaBoost，实数型AdaBoost，GBDT，残差拟合，集成进修进阶-xgboost，xgboost方针函数推导，树的庞杂度界说，xgboost回归树构建，xgboost与GBDT对照，通用参数，Booster参数先容，lightGBM根基先容，Histogram的决议打算树算法先容，level-wise，leaf-wise，特色并行，数据并行

      • 深度进修与图象与视觉处置（CV）失业班 3

        课时:22天手艺点:153项测验:3次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.熟习深度进修首要及前沿搜集模子的架构道理及在实际停业场景中的操纵|2.把握深度进修在计较机视觉中的操纵，包罗但不限于朋分检测辨认等等|3.把握实际任务中深度进修的详细流程，数据及标注处置，建模操练，及模子安排操纵等|4.实现物体（人体，人脸，通用方针）检测，跟踪与辨认，途径交通及财产环境险情发明等多范畴的深度进修处置打算|5.能够或许或许或许或许或许或许对图象处置、人脸算法，或对各种深度进修框架实现的算法停止调优|6.可胜任深度进修算法工程师，图象与计较机视觉算法工程师等，并延续优化与迭代算法

        主讲内容

        1. 神经搜集与TensorFlow框架该模块首要先容tensorflow的根基操纵体例，深度进修的根本常识，神经搜集的构成，丧失函数，优化体例等，及反向传布算法等外容

        神经搜集根本：神经搜集的构成、激活函数、丧失函数、优化体例及正则化；反向传布道理：梯度降落算法、链式法例、反向传布算法、改良反向传布算法机能的迭代法；深度进修正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam；实现多层神经搜集案例；Tensorflow框架根本、张量、变量；Tensorflow高等API：数据读取tf.data、模子tf.keras等

        2. 图象与视觉处置先容该模块首要先容计较机视觉的界说，生长汗青及操纵场景

        计较机视觉界说、计较机视觉生长汗青；计较机视觉手艺和操纵场景、计较机视觉常识树和几大任务

        3. 方针分类和典范CV搜集该模块首要先容卷积神经搜集CNN，典范的搜集架构，并经由历程分类案例先容模子的实际体例

        CNN：卷积的计较体例，多通道卷积，多卷积和卷积，池化层和全毗连层；卷积搜集布局：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNet、残差搜集；方针分类实战案例：ImageNet分类；Apache Flink极客挑衅赛——渣滓图片分类

        4. 方针检测和典范CV搜集该模块首要先容方针检测任务，罕见数据集，及典范的两阶段和单阶段的方针检测算法，并经由历程方针检测案例先容实际体例

        方针检测任务与数据集先容：检测任务方针、罕见数据集、操纵场景；RCNN：交并比、map、非极大按捺NMS、正负样本；SPPNet：SPP层映照；FastRCNN：ROI Pooling；FasterRCNN：RPN、价钱函数、操练流程与功效阐发、FPN与FasterRCNN连系；YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5：布局与任务流程、价钱函数、anchor、维度聚类、细粒度与多规范特色、先验框与价钱函数；SSD：Detector & classifier、SSD价钱函数、特色金字塔；方针检测实战案例：COCO数据集上方针检测

        5. 方针朋分和典范CV搜集该模块先容图象朋分的根基任务，语义朋分和实例朋分，及经常操纵的搜集架构，并经由历程MaskRCNN实现图象的实例朋分

        方针朋分任务范例、数据集；全卷积FCN搜集：搜集布局、跳班毗连、语义朋分评价规范、功效阐发；U-Net：拼接特色向量；Dilated Convolutions：聚合多规范的信息、context module；SegNet：金字塔池化模块；Deeplab：串行安排 ASPP；Mask-RCNN：布局先容、ROI Align与Pooling对照、价钱函数先容、端到端连系操练；方针朋分实战案例；

        6. OpenCV库与图象处置根本该模块首要先容根基的图象处置体例，包罗灰度变革，多少变革，外形学变革等外容

        根基的OpenCV代码、IplImage数据布局、读写图象；根基的灰度变革函数；多少变革：翻转、剪裁、遮挡、图象算数、图象金字塔、OpenCV多少变革操纵；外形学：外形学界说、连通性、二值操纵、光滑、梯度、纹理朋分及OpenCV实际

        7. OpenCV库与图象处置进阶该模块首要先容典范的边缘检测体例，罕见的特色检测与描写体例及根本的视频处置体例

        边缘检测手艺：边缘检测的方针和模子、噪声、导数算子、Marr-Hildreth边缘检测器、基于模板的边缘检测、Canny Edge边缘检测器、Shen-Castan(ISEF)边缘检测器、黑色边缘、OpenCV边缘检测操纵；特色检测和描写：哈里斯角点检测、Shi-Tomasi角落探测器、SIFT、SURF、FAST、ORB、霍夫变革；视频操纵：读取摄像头、读取视频、视频写入

      • 深度进修与天然说话处置（NLP）失业班 4

        课时:22天手艺点:138项测验:3次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.pytorch东西处置神经搜集触及的关头点|2.把握NLP范畴前沿的手艺处置打算|3.把握NLP相干常识的道理和实现|4.把握传统序列模子的根基道理和操纵|5.把握非序列模子处置文本题方针道理和打算|6.能够或许或许或许或许或许或许操纵pytorch搭建神经搜集|7.构建根基的说话翻译体系模子|8.构建根基的文本天生体系模子|9.构建根基的文本分类器模子|10.操纵ID-CNN+CRF停止定名实体辨认|11.操纵fasttext停止疾速的文本分类|12.胜任大都企业的NLP工程师的职位

        主讲内容

        1. Pytorch框架与NLP入门该章节首要报告当下的最支流的深度进修框架之一：pytorch，同时，借助pytorch根本常识使大师对NLP停止入门，领会NLP在全数野生智能市场的首要操纵标的方针，如对话，翻译，分类，天生等，助力大师开启NLP进修之旅。

        Pytorch先容，张量观点，张量运算，反向传布，梯度，主动梯度，参数更新，数据加载器，迭代数据集，典范案例，对话体系简介，NLU简介，文本天生简介，机械翻译简介，智能客服先容，机械人写作先容，作文打分先容

        2. 文本预处置该章节首要报告NLP最根本的局部：对文本的预处置历程，这是一切文本任务操练前都须要停止的步骤，使得文本能够或许或许或许或许或许或许有用的被张量停止表现，终究输入到模子当中停止展望。

        文本处置的根基体例，文本张量表现体例，文本语料的数据阐发，文本特色处置，数据增强体例，分词，词性标注，定名实体辨认，one-hot编码，Word2vec，Word Embedding，标签数目散布，句子长度散布，词频统计与关头词词云

        3. RNN及变体该章节首要报告NLP中很是典范的RNN模子及其变体，LSTM，GRU，Bi-LSTM，Bi-GRU等，它们用于各种差别的文本处置场景，阐扬本身的布局上风，已实现终究展望方针。

        传统RNN，LSTM，Bi-LSTM，GRU，Bi-GRU，消息分类案例，机械翻译案例，seq2seq，忘记门，输入门，细胞状况，输入门，更新门，重置门

        4. Transfomer道理该章节首要报告当下NLP中大型模子的根本组建：Transformer，它是BERT，ALBERT，XLNET等大型模子的根本，代表最进步前辈的模子架构，同时也是Google BERT横扫一切NLP方针的法门，咱们将进修它作为今后名目操纵的根本。

        输入局部，输入局部，编码器局部，解码器局部，线性层，softmax层，重视力机制，多头重视力机制，前馈全毗连层，规范化层，子层毗连布局，说话模子，wikiText-2数据集，模子超参数，模子的操练，模子考证

        5. 传统的序列模子这是传统的NLP序列模子，它们代表了NLP生长的关头时期，初期的NLP依靠这两种模子停止序列展望，固然它们正在慢慢淡出汗青舞台，此刻咱们仍要温习其道理，感触感染新的开导。

        HMM道理，HMM实现，HMM优上风，CRF道理，CRF优上风，CRF与HMM辨别，CRF实现，HMM历CRF汗青，HMM近况，CRF近况

        6. 迁徙进修这是当下最关头的NLP操纵标的方针，也是野生智能可见将来的生长标的方针，进修有关迁徙进修的常识，将是最有价钱的局部，今后几近一切的名目都会环绕它来睁开。

        fasttext东西，停止文本分类，CBOW情势，skip-gram情势，预操练模子，微调，微调剧本，操练词向量，模子调优，n-gram特色，CoLA 数据集，SST-2 数据集，MRPC 数据集，BERT，GPT，GPT-2，pytorch.hub

      • 野生智能名目-智能交通CV名目失业班 5

        课时:13天手艺点:150项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.操纵卡尔曼滤波最优滤波方程对建立的交通流体系状况方程、观察方程|2.接纳背景差分法对在检测区的车辆停止检测和跟踪|3.操纵DGPS/DR组合车辆定位中各子体系的模子对车辆定位进步精度|4.操纵Haar Adaboost 自界说方针检测对过往的车辆停止检测、计数和分类|5.Haar Adaboos与粒子滤波手艺|6.车辆外形标注，辨认，操练的工程化体例实际|7.操纵CV，CA,CTRA,CTRV等高等活动模子机关卡尔曼滤波实现车流跟踪|8.基于迁徙进修的别的范例辨认模子操练

        智能交通名目是一个可跟踪路面及时车辆通行状况，并逐帧记实差别行车道车流量数方针深度进修名目，“车辆主动计数体系”由计数体系、图象抓拍体系、及时监控录相体系构成，在视频中可看出每一个车辆的延续帧途径，该名目可拓展性强，可根据企业停业外接计费结算体系、LED显现体系、语音播报体系、供电防雷体系等。

        主讲处置打算

        特定方针车辆跟踪Siamese系列模子的处置打算 SORT/DeepSORT算法多方针车辆跟踪处置打算 建立交通流体系状况和观察状况的处置打算 车辆检测、计数和分类处置打算 图象去畸变的处置打算 及时车道线检测的处置打算

        主讲常识点

        1.名目概述:体系架构设想、名目关头手艺申明|名目停业须要阐发、名目停业流程设想| 2.环境安排:体系先容名目开辟环境概述、Tensorflow框架、名目工程文件建立|名目开辟环境设置装备摆设、名目机能优化设置|视频数据源的Python读入及逐帧辨认|交通流量处置打算阐发及数据源处置| 3.途径车辆跟踪及流量统计名目流程打算:停业懂得，任务拆解|方针检测模子实现|图象懂得框架及马尔体例|图象视频懂得：活动方针检测与跟踪支流工程实际体例|视频背景建模与远景拔取实际| 4.车辆跟踪焦点手艺:背景建模实现：基于视频的活动方针朋分|远景探测：活动方针车辆的检测与跟踪|基于光流的方针跟踪实际|基于均值偏移的方针跟踪实际|基于粒子滤波的方针跟踪实际|卡尔曼滤波实际| 5.流量统计焦点手艺:起首接纳背景差分法和卡尔曼滤波算法对在检测区的车辆停止检测和跟踪|操纵颠末检测、处置的被测车辆图象触发距其比来的相机停止图形朋分|经由历程LDA分类器对分段车辆的多少外形及表面特色停止精确地分类|实现滤波,参照DELOS算法实现对都会疾速路的变乱检测| 6.模子操练及名目支流程: 车辆地区特色样本标注|车辆检测模子操练及测试|深度进修CNN建模，建立车辆分类器|体系逐帧收罗视频图象并检测车辆|为检测到每一个车辆方针初始化卡尔曼滤波器，经由历程卡尔曼滤波器逐帧婚配方针停止地位展望|对照检测地位与展望地位，逐帧链接远景图象，取得车辆的跟踪途径| 7.名目总结:HEVC紧缩域等的车流量检测操纵好坏比拟总结|帧间差分法、图象阈值朋分和数学外形学的活动方针检测体例总结|连系智能优化算法对其改良的遗传算法—克隆挑选遗传算法比拟总结|

      • 野生智能名目-及时人脸辨认CV名目失业班 6

        课时:12天手艺点:90项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.把握EigenFace，FisherFace，LBPH及人脸双属性图|2.把握Hausdorff间隔的静态人脸图象定位|3.把握PCA、ICA、LDA和EP在人脸辨认上的综合操纵|4.把握基于PyQt5的GUI编程模块及旌旗灯号槽机制|5.操纵人脸检测，扫描”加“辨别”在图象范围内扫描，再逐一判定候选地区是不是是人脸|6.操纵状况辨别，能辨认出人脸的性别、心情等属性值|7.操纵人脸辨认，辨认出输入人脸图对应身份的算法，找出“一个”与输入特色近似度最高的特色|

        及时人脸辨认名目是一个基于深度进修的可经由历程及时摄像头收罗视频人脸数据，也能够或许或许或许或许或许停止批量图片输入停止批量主动化辨认人脸，对视频输入，可实现人脸的跟踪，标注姓名，性别，情感（高兴，朝气，天然）等信息并对进入视频的目生人停止报警的体系实战名目。

        主讲处置打算

        及时收罗摄像头人脸视频的处置打算 操纵深度进修体例停止人脸属性提取的处置打算 静态图象人脸定位的处置打算 操纵深度神经搜集停止人脸及时辨认跟踪的处置打算

        主讲常识点

        1.名目概述:体系架构设想、名目关头手艺申明|名目停业须要阐发、名目停业流程设想| 2.环境安排:体系先容名目开辟环境概述、DLib框架源码编译、名目工程文件建立|名目开辟环境设置装备摆设、名目机能优化设置|基于PyQt5的GUI编程模块及旌旗灯号槽机制|人脸辨认处置打算阐发及数据源处置| 3.人脸辨认名目流程打算 停业懂得，任务拆解|方针检测模子实现|方针关头点模子实现:输入标注数据、数据预处置、数据增强|人脸校订实现及方针前提阐发|辨认模子实现：人脸对齐、人脸比对和活体检测等全数手艺关头的代码设想、运转演示和履行功效输入|模子考证：检测、关头点回归、辨认考证打算| 4.人脸辨认焦点手艺:基于Dlib与OpenCV等的焦点手艺流梳理|及时人脸特色点对齐，人脸比对的实现|及时活体检测：眨眼与张嘴实现|及时视频收罗及图片抓拍的实现|实现视频抓拍：逐帧抓取，逐帧辨认|人脸检测HOG及特色点检测ERT| 5.静态人脸辨认体系:通用形变模子的建立：表面特色点的拔取及变形模子|人脸局部特色探测：慢慢求精定位法|数学算子及模板的构建和探测：眼睛，嘴巴和鼻子模子|人脸图象的双属性图| 6.静态人脸辨认体系:静态人脸辨认体系框架及马尔科夫操练模子|Hausdorff间隔的静态人脸图象定位|特色子空间与静态图象朋分|人脸地区检测和人脸特色点标定的算法实现机制|静态人脸图象辨认中外界影响的处置| 7.模子操练及测试:人脸地区特色样本标注|人脸检测模子操练及测试|人脸特色点样本标注|人脸特色点模子操练及测试|人脸辨认之EigenFace|人脸辨认之FisherFace及Gabor算法|人脸辨认之LBPH| 8.名目总结:PCA、ICA、LDA和EP在人脸辨认上的操纵好坏比拟总结|Dlib人脸检测器模块优化晋升体例总结|全体打算前向揣度集成总结|局部特色阐发手艺，模板婚配，图婚配手艺优化打算总结|

      • 野生智能名目-在线AI医NLP名目失业班 7

        课时:13天手艺点:100项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.基于大范围常识图谱手艺与天然说话处置在医疗范畴的操纵场景|2.基于语音辨认与语音天生手艺的与患者语音相同的交互体例|3.基于微办事架构的野生智能产物|4.基于端到端和连系常识库的多轮多任务对话体系搜集布局|5.把握数据洗濯和常识抽取、常识图谱构建|6.把握图数据库neo4j相干手艺点及根基操纵|7.把握Pipeline体例与end-to-end流程设想体例和差别|8.把握mem2seq模子论文到代码实现打算|9.把握微信公家号接口开辟和第三发api接口集成|

        在线大夫名目是一个基于天然说话懂得标的方针的问答机械人。近似的操纵，另有百度舆图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜，招商银行的小招等。该名目连系医学常识图谱、深度进修、对话办理、微信公家号开辟等手艺，旨在下降首医本钱，为患者供给根基医学诊断定见办事。手艺层面包罗语音辨认、天然说话懂得、对话办理和天然说话天生等关头，此中又包罗范畴辨认，用户企图辨认，槽位添补，对话状况追踪，对话战略等手艺细节。功效上为患者供给根据病症信息给出诊断定见任务与就近医治任务。经由历程进修该课程，先生能够或许或许或许或许或许领会多轮多任务对话体系的手艺点和停业流程

        主讲处置打算

        医疗范畴NER处置打算 对话主题相干处置打算 微信端办事安排处置打算 对话办理体系与AI连系处置打算

        主讲常识点

        1.名目先容:糊口类任务对话体系先容|在线大夫名目先容| 2.谈天机械人入门:请求公家号、搭建微信开辟环境|装置werobot和经常操纵接口实现|Demo：你说我学与图尚来往|案例：设置装备摆设本身的机械人| 3.数据爬取:爬取专业医疗常识网站|数据挑选，清算不完整数据|数据提取定位和常识抽取数据筹办|医学识答数据提取|疾病、病症常识抽取| 4.医学常识图谱: 常识图谱先容|常识图谱在医疗范畴的操纵|常识存储各大厂商先容|Neo4j装置环境搭建|Python挪用neo4j并实现数据拔出与查问操纵|案例：实现基于常识图谱的对话机械人| 5.医学定名实体辨认:定名实体辨认先容|定名实体辨认在医学方面的操纵|BiLSTM+CRF模子道理先容|BiLSTM+CRF模子实现|IDCNN模子道理先容|IDCNN模子实现|案例：疾病与病症定名实体辨认| 6.任务对话体系（Pipeline体例）: 任务对话体系先容|天然说话懂得先容-范畴辨认|天然说话懂得先容-用户企图辨认|语义槽先容和在任务对话体系中的感化|语义槽设想|定名实体辨认在语义槽中的操纵|语义槽实现|对话办理-对话状况追踪先容|对话状况追踪实现|对话办理-对话战略先容|对话战略实现|名目：基于pipeline的对话体系实现| 7.论文进修与转化:Mem2seq的前因后果和论文解读|模子对照：包罗与seq2seq和+attention|筹办操练数据|Mem2seq模子实现| 8.任务对话体系（end-to-end体例）:端到端对话体系先容|基于端到端模子Mem2seq的名目先容|名目：基于端到真个任务对话体系安排上线|

      • 野生智能名目-智能文本分类-NLP根本举措措施NLP名目失业班 8

        课时:12天手艺点:80项测验:2次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.搭建多模子操练办事，保障在操练历程中，停止资本监控和分派，得以最高效力在无限资本内停止模子操练|2.搭建多线程并行展望办事， 为了知足机能请求，这里咱们将操纵多线程的体例，并对每一个取得功效做最初综合处置|3.图谱权重更新， 跟着模子的展望实现，将操纵展望几率更新在该途径权重，最初根据权重计较法则，取得最初功效|4.操纵n-gram特色工程， 来捉拿词序对功效的影响|5.操纵fasttext模子，顺应在语料变更大，模子数目范围大，模子高低线频仍的场景|

        中文标签化体系是NLP根本任务的综合体系，同时又是NLP操纵的根本举措措施。根据文本信息，给出对应的预界说标签将能够或许或许或许或许或许或许有用的撑持用户画像，保举体系等。同时，对高阶NLP任务，如对话，翻译，寄意包含等在语料分类大将有很大的赞助。

        主讲处置打算

        大范围疾速文本分类处置打算 多模子并行展望处置打算 散布式模子操练处置打算 多标签常识图谱构建处置打算

        主讲常识点

        1.全体系统概述与搭建：背景先容|环境设置装备摆设|输入预处置|输入规范处置| 2.构建标签辞汇图谱：标签的拟定|辞汇的收罗|构建图谱|实现查问与点窜逻辑|基于模子的权重更新| 3.fasttext模子与特色工程：fasttext生长简介|fasttext模子布局与参数分化|fasttext的选用缘由|n-gram特色操纵| 4.丧失函数与优化体例：fasttext的丧失函数分化|fasttext的优化体例分化|操纵keras实现fasttext| 5.多模子操练办事：单模子操练流实现|多模子操练办事搭建|多模子操练API开辟|算力资本分派设想道理|算力资本分派主逻辑实现|多模子操练办事尝试与安排| 6.单模子微办事安排：模子格局详解|h5格局若何转为pb格局|操纵tensorflow-seving封装| 7.多模子展望办事：模子展望主办事搭建|多线程与多历程的比拟|模子并行展望的实现|

      • 算法进阶和口试强化失业班 9

        课时:8天手艺点:89项测验:1次进修体例:新型面授

        进修方针

        1.懂得算法和模子的散布式实现及加快道理|2.深切懂得经常操纵算法，情势辨认，几率统计、最优化等算法道理及操纵|3.基于3D点云数据，停止配准、朋分和特色辨认等算法开辟,建立3D点云图处置的算法模子|4.跟停止业最新深度进修算法相干进步前辈手艺，钻研并操纵的进修算法，延续晋升模子的精准性和鲁棒性|5.深切懂得算法和模子调优体例及优毛病谬误|6.综合操纵典范SLAM手艺，多视角多少根本实际和三维重修体例停止停业实际

        主讲内容

        1. 自编码器领会自编码器操纵举例、欠完整自编码器、正则自编码器、及其表现才能、层的巨细和深度

        自编码器，解码器、去噪自编码器、变分自编码器、实际案例

        2. 对称权重与深度相信搜集领会随机神经元-玻尔兹曼机，毕生进修及实现综合实操操练操练

        主动进修-Hopfield搜集、能量函数、Hopfield搜集的容量、延续Hopfield搜集，毕生进修

        3. 退化进修开端把握退化进修、遗传算法等的特色及缺点、并会用遗传算法操练神经搜集

        遗传算法，遗传算子，背包题目

        4. 散布式机械进修开端领会散布式机械进修实际，模子及散布式机械进修算法

        散布式机械进修根本，散布式机械进修体系

        5. 强化进修领会罕见的静态打算算法：值迭代、战略迭代、线性打算算法，并实现强化进修实际。

        进修情境与马尔科夫决议打算历程, 战略值、战略评价、最优战略, 随机迫近、TD（0）算法、Q-进修算法、SARSA、TD（λ）算法 、大状况空间

        6. 数据布局强化重点把握深度优先搜刮、寻觅途径、广度优先搜刮、连通份量、标记图, 有向图, 最小天生树, Prim算法、 Kruskal算法,及最短途径算法的实际根本

        Dijkstra算法, 图论开端， 静态打算开端, 贪婪算法、贪婪算法道理、赫夫曼编码、拟阵和贪婪算法

        7. 平面视觉与SLAM领会计较机视觉根本常识及深度进修的平面视觉婚配相干内容及罕见的标定体例；领会相干视觉SLAM案例实际：比方三维空间刚体活动、相机与图象根基操纵、非线性优化、视觉丈量等；

        针孔模子、双目模子及极线多少、多摄像机模子；表里参数的标定、畸变及改正、罕见的标定体例、zhang氏标定、空间坐标系的转换；3D视觉任务、射影多少学根本、单透视摄像机、从多视图重修场景、双摄像机和平面感知、三摄像机和三视张量

        8. 点云处置领会点云处置手艺的根本实际，点云数据的重修体例及点云数据及模子的品德评价体例

        点云处置手艺根本实际、点云数据的重修体例，点云数据的取得，点云去噪、紧缩、配准体例，点云插值体例，偏差传布模子，品德评定体例；

      • 野生智能开辟 V版本课程申明

        课程称号：首要针对：首要操纵开辟东西：

        课程先容

      “周”更新日记
      课程大版本更新

      课程更新日记按周更新热点/前沿手艺

      • 新增2021-12-28

        · 人脸性别检测 · 人脸春秋检测 · 人脸对照 · arcface丧失函数

      • 新增2021-12-14

        · 人脸恍惚判定 · 人脸近似度检测 · 怀抱进修模子 · 孪生模子

      • 新增2021-11-30

        · 人脸检测 · 人脸跟踪 · 人脸三维角度检测 · 人脸明暗检测

      • 新增2021-11-16

        · 后处置体例GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET重视力机制 · Focal loss

      • 新增2021-11-12

        · 后处置体例GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET重视力机制 · Focal loss

      • 新增2021-11-09

        · 文本择要名目安排 · textcnn模子道理 · textcnn模子实现 · textcnn模子优化

      • 新增2021-11-02

        · hue增强体例 · 多张图增强 · LRRelu激活函数 · 噪声增强体例

      • 新增2021-10-26

        · CPU优化 · Flask框架的先容 · Django框架的先容 · API接口封装

      • 新增2021-10-19

        · 内容懂得 · 内容天生 · 内容宁静办理的首要手艺 · 内容宁静要处置的焦点题目

      • 新增2021-10-12

        · 半监视数据增强 · Scheduled sampling优化战略 · Weight tying优化战略 · CPU优化

      • 新增2021-10-05

        · 图象文本掩码 · 视觉文本婚配 · 掩码视觉地区 · 序列到序列方针丧失

      • 新增2021-09-28

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

      • 新增2021-09-21

        · 多模态的说话表征 · 基于自编码自回归架构的模子 · 单流布局 · 双流布局

      • 新增2021-09-14

        · viterbi Decode · Beam-serch Decode · Beam-serch优化模子 · 单词替代数据增强

      • 新增2021-09-07

        · 新型搜集 · 冤仇谈吐检测 · 职责界定 · 多模态焦点任务

      • 新增2021-08-31

        · coverage数学道理 · PGN + coverage搜集优化 · Beam-search算法 · Greedy Decode

      • 新增2021-08-24

        · 跳层毗连skip layers · 模子感触感染野RFB · 重视力机制Point-wise attention · DIOU搜集展望

      • 新增2021-08-17

        · BLEU算法分化 · ROUGE评价 · ROUGE算法分化 · ROUGE算法实现

      • 新增2021-08-11

        · 字典性子的描写举例 · 多线程优化 · 人脸三维重修 · 很是的操纵场景举例

      • 新增2021-08-04

        · PGN模子的数据迭代器 · PGN模子实现 · PGN模子搜集操练 · BLEU评价

      • 新增2021-07-27

        · 对照度调剂 · SPP布局 · sam重视力机制 · 空间重视力

      • 新增2021-07-20

        · 内容张量context vector计较 · 单词散布张量P_vocab计较 · 散布张量P_w计较 · PNG搜集数据洗濯

      • 新增2021-07-13

        · 常识蒸馏体例 · 模子剪枝体例 · Dropblock正则化 · Hide and seek图象增强

      • 新增2021-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模子讲授 · yoloV4模子 · Siamese系列搜集详解

      • 新增2021-06-30

        · 进级集成进修常识框架 · 细化集成进修算法推导历程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价展望

      • 新增2021-06-22

        · 模子的全体实现 · 数据洗濯 · gensim操练词向量 · 词向量优化模子

      • 新增2021-06-15

        · SAT自匹敌操练停止数据增强 · 数据增强意思 · CSP模块先容 · SPP布局

      • 新增2021-06-08

        · 多核并行处置数据优化 · 参数设置装备摆设及数据优化 · 模子数据的优化 · 模子子层的实现

      • 新增2021-06-01

        · 小方针检测手艺 · 丧失函数设想 · CIOU丧失

      • 新增2021-05-25

        · 基于jieba的TextRank · 基于TextRank算法模子构建 · 文本择要数据集优化· seq2seq架构实现文本择要架构

      • 新增2021-05-18

        · 马赛克增强 · gridmask · Cutmix· 添补

      • 新增2021-05-11

        · TextRank算法实现 · 关头词抽取 · 关头短语抽取· 关头句抽取

      • 新增2021-05-04

        · 数据增强 · mixup · cutout· 随机擦除

      • 新增2021-04-27

        · 抽取式择要 · 天生式择要 · 文本择要名目数据集· TextRank算法道理

      • 进级2021-04-20

        · tfrecord文件先容 · 图象数据feature构建 · Example的构建· writer_to_tfrecord的操纵

      • 新增2021-04-13

        · 静态量化和静态量化对照 · prune手艺先容 · 耐久化修剪后的模子· 模子揣度加快

      • 进级2021-04-06

        · yoloV3的丧失计较 · yoloV4模子先容 · 正负样本的设想· 多任务丧失

      • 进级2021-03-30

        · 标签光滑手艺优化 · badcase阐发案例演示 · badcase优化总结· 模子热更新讲授优化

      • 新增2021-03-22

        · ORB特色的标的方针设想 · 方针的外接矩形 · ROIAlign算法· 全卷积搜集

      • 进级2021-03-16

        · GLUE规范数据集先容 · run_glue剧本讲授体例调剂 · gpu办事器考证优化先容· weight_decay演示调优

      • 新增2021-03-09

        · 大津法 · 表面检测 · 矩特色· 方针的质心计较

      • 进级2021-03-02

        · bert模子调剂 · 测验数据集实例演示 · 测验数据洗濯代码精辟· bert-Multilingual停止微调优化

      • 进级2021-02-23

        · FPN停止特色畅通领悟 · 候选框的多规范映照体例 · 候选框的挑选体例· 对照夹杂精度驯顺

      • 新增2021-02-16

        · 上线模子优化 · 模子量化紧缩手艺 · ONNX-Runtime揣度加快· 对照夹杂精度驯顺练

      • 进级2021-02-09

        · 挑选性搜刮（SS） · 方针框地位回归的意思 · 候选地区映照的体例· fasttext模子baseline操练

      • 进级2021-02-02

        · Django中views文件讲授挨次 · 多线程实现举例 · fasttext模子原生代码pytorch实现· fasttext模子baseline操练

      • 新增2021-01-26

        · 方针检测评价方针MAP · softNMS体例 · overfeat体例· RPN搜集详解

      • 新增2021-01-19

        · 从SQL中取得数据演示 · 动向校区辨认代码逻辑 · "手机号"，"微旌旗灯号"，"QQ号"辨认法则细化· 与后端交互数据举例

      • 进级2021-01-12

        · IOU在方针跟踪中的操纵 · 相机外参的计较体例 · 图象畸变发生的缘由· 图象去畸变的体例

      • 进级2021-01-05

        · 信息中间须要阐发细化 · 产物设想逻辑点窜 · 原始数据阐发思绪· fasttext讲授案例

      • 新增2020-12-29

        · 分水岭算法先容 · GraphCut算法简介 · 二分图道理先容· 最优婚配体例先容

      • 进级2020-12-21

        · flask框架全体先容 · 市场中支流AI平台演示 · 标贝科技产物休会演示· 传智大脑全体架构先容

      • 新增2020-12-14

        · VGG模子实现 · Inception系列模子对照 · 边缘检测计较庞杂度先容· 傅里叶变革在图象处置中的操纵

      • 进级2020-12-07

        · series和dataframe先容 · torchserve尝试 · 非一般卷积搜集布局分化· 车辆偏离车道中间间隔优化

      • 新增2020-11-30

        · lightGBM推导 · 优化实体提取模子 · 多规范搜集与非一般卷积开端· 车道线检测laneNet实现

      • 进级2020-11-23

        · 朴实贝叶斯罕见口试题讲授 · 点窜局部名目bug · 多精度多分辩率通道分组搜集总结· sort算法停止多方针跟踪优化

      • 新增2020-11-16

        · 机械进修中svr的先容 · 积分梯度分化 · 嘴唇朋分模子优化 · 多方针跟踪deepsort算法的实现

      • 进级2020-11-09

        · 机械进修svm局部口试题 · bert源码分化 · 嘴唇朋分模子操练· fasterRCNN方针检测优化

      • 新增2020-11-02

        · 相对途径和相对途径的操纵场景描写 · LIT尝试 · 用于图象朋分的及时候组搜集 · 模子微调体例简介

      • 进级2020-10-26

        · 优化tree号令的装置及操纵 · Reformer尝试 · 多分辩率卷积核通道分组搜集· yoloV3停止方针检测案例

      • 新增2020-10-19

        · 操纵体系的简介内容 · Captum尝试 · 通道弥补手艺· 图象增强体例实现

      • 进级2020-10-13

        · 优化面向东西的先容 · 可诠释性东西 · 多分支搜集布局设想 · G操纵tf.keras实现搜集模子的搭建

      • 新增2020-10-08

        · 文件操纵案例 · GPT-3处置天生 · 搜集瓶颈布局摸索· GoogLeNet的搜集构建

      • 进级2020-09-28

        · vim的经常操纵操纵号令 · 数据增强体例 · MobileNet搜集深度对尝试的影响· tensorflow入门进级

      • 新增2020-09-08

        · 增添break关头字的操纵场景案例 · 模子蒸馏 · Neocognitron搜集· k-means算法推导历程举例

      • 进级2020-09-01

        · 逻辑运算符的演示案例 · 模子剪枝 · 加深搜集，晋升模子机能· 朴实贝叶斯案例点窜

      • 新增2020-08-25

        · 增添变量的演示案例 · ALBERT分化 · 轻量级人脸心情和春秋辨认· 对多态的描写举例

      • 进级2020-08-18

        · 优化对调集的性子的描写 · 模子量化 · 三维人脸库的操纵与重修· 优化对公有属性的操纵场景的描写

      • 新增2020-08-11

        · 字典性子的描写举例 · 多线程优化 · 人脸三维重修· 很是的操纵场景举例

      • 进级2020-08-04

        · 优化对Python说话性子的描写 · BART尝试处置NER · 人脸美颜与迁徙进修· 优化Python2和Python3的对照

      • 进级2020-07-28

        · 场景辨认案例优化模子体例 · 图象与视觉处置专业课优化打算启动 · 天然说话处置PyTorch东西讲授调优

      • 进级2020-07-21

        · pytorch课本 · CV根本测验题 · RCNN系列方针检测模子 · 人脸检测案例

      • 新增2020-07-14

        · GPT模子讲授 · 典范的NLP算法 · SIamRPN++搜集讲授 · DeepLab系列先容

      • 进级2020-07-10

        · KNN算法导入案例 · 线性回归正轨方程推导历程 · 线性回归案例迭代 · 假造环境装置详解

      • 新增2020-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模子讲授 · yoloV4模子 · Siamese系列搜集详解

      • 进级2020-06-30

        · 进级集成进修常识框架 · 细化集成进修算法推导历程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价展望

      • 新增2020-06-23

        · 基于seq2seq的机械翻译任务 · 莎士比亚气概的文本天生任务 · ResNet模子在GPU上的并行实际任务 · 天然说话处置：NLP案例库(6个案例)

      • 新增2020-06-16

        · 图象与视觉处置：计较机视觉口试题（80道） · 图象与视觉处置：算法强化课程8天 · 计较机视觉口试题视频（80道） · 图象与视觉处置：计较机视觉案例库

      • 新增2020-06-09

        · 根本NLP试题 · AI大夫名目试题 · 文本标签名目试题, 和泛文娱名目试题 · 天然说话处置：NLP题库(135道)

      • 新增2020-06-02

        · 车道检测 · 车辆手艺 · 车辆跟踪 · 图象与视觉处置：聪明交通名目

      • 进级2020-05-26

        · 决议打算树案例 · 调剂预剪枝、后剪枝常识点讲授 · 决议打算回归树讲授 · 基尼指数优化

      • 新增2020-05-19

        · 口罩辨认 · 活体检测 · 人脸属性辨认 · 图象与视觉处置：人脸辨认名目

      • 进级2020-05-12

        · SVM算法推导历程讲授 · 朴实贝叶斯后面增添几率常识先容 · HMM模子推导历程 · HMM案例优化

      • 新增2020-05-05

        · 外形学界说、连通性 · 二值操纵、光滑、梯度 · 纹理朋分及OpenCV实际 · 图象与视觉处置：外形学专题

      • 新增2020-04-28

        · 多少变革专题 · 翻转、剪裁、遮挡、图象算数 · 图象金字塔、OpenCV多少变革操纵? · 翻转、剪裁、遮挡、OpenCV多少变革操纵

      • 进级2020-04-21

        · gbdt案例优化 · xgboost算法推导历程讲授 · lightGBM算法 · pubg案例优化

      • 新增2020-04-14

        · 图象矩特色点怀抱特色、全局直方图 · 局部地区直方图、散点图和3D直方图 · OpenCV实际 · 图象与视觉处置：直方图处置专题

      • 新增2020-04-07

        · 定名实体辨认模子BiLSTM + CRF · 句子对主题相干模子BERT · 在线局部对neo4j数据库、redis的及时存取 · 天然说话处置：AI在线大夫名目

      • 进级2020-03-31

        · xgboost算法先容 · OTTO案例 · xgboost和gbdt对照 · bgdt推导历程优化

      • 新增2020-03-24

        · fasttext东西先容 · fasttext操练词向量, 并实现词向量迁徙 · fasttext东西实现文本分类的代码案例 · 天然说话处置：fasttext操练词向量、文本分类，词向量迁徙

      • 新增2020-03-17

        · 灰度直方图、灰度的线性变革 · 灰度对数变革、伽玛变革 · 灰度阈值变革、分段线性变革 · 图象与视觉处置：根基的灰度变革函数专

      • 新增2020-03-10

        · EM算法 · 极大豁然估量讲授 · HMM模子 · HMM案例搭建

      • 新增2020-03-03

        · 根基的OpenCV代码 · Image数据布局、读写图象 · OpenCV根本专题函数与API讲授

      • 进级2020-02-25

        · 线性回归常识点讲 · xgboost讲授案例 · 逻辑回归多分类题目评价 · RNN+Attention实现英译法任务

      • 新增2019-12-27

        · Transformer架构图的详解 · 四大构成模块的分块代码详解和示例 · copy小案例 · 天然说话处置：Transformer的道理和架构

      • 新增2019-12-20

        · 数据阐发实战，北京市租房数据统计阐发 · NBA球员数据阐发 · 片子数据阐发案例 · pandas读取Excel、sql

      • 新增2019-12-13

        · Dilated Convolutions：聚合多规范的信息 · PSPNet：金字塔池化模块 · Mask-RCNN：端到端连系操练方针朋分实战案例 · 图象与视觉处置：图象朋分专题

      • 新增2019-12-06

        · RNN机关人名分类器的案例 · RNN实现英译法的seq2seq架构代码 · 在seq2seq架构根本上增添Attention的架构打算代码 · 天然说话处置：RNN机关人名分类器

      • 新增2019-11-29

        · 方针检测专题RCNN，FastRCNN · FasterRCNN· 先验框、细粒度与多规范特色· 图象与视觉处置：方针检测专题

      • 新增2019-11-22

        · 数据可视化库seborn · 箱线图常识点 · 增添小提琴图常识点· 单变量、多变量阐发

      • 新增2019-11-15

        · RNN、LSTM、 GRU根基布局和道理先容 · Attention机制道理 · 代码示例和图解重视力机制· 天然说话处置：RNN、 LSTM、 GRU、 Attention等

      • 新增2019-11-08

        · 典范卷积搜集：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNet · 残差搜集、深度进修优化 · 迁徙进修：TensorFlow HUB；模子紧缩· 图象与视觉处置：典范卷积搜集

      • 新增2019-11-01

        · 名目实训-“吃鸡”玩家排名展望 · 决议打算树算法案例 · 逻辑回归案例· 朴实贝叶斯案例

      • 新增2019-10-20

        · hanlp定名实体辨认东西 · word2vector道理到操纵，文本的预处置前数据阐发，增添ngram特色 · 文本数据增强, 回译数据增强法· 天然说话处置：文本分词，定名实体辨认，Word2Vector，文本数据阐发

      • 新增2019-10-10

        · 机械进修典范算法朴实贝叶斯 · 机械进修典范算法撑持向 · 聚类算法推导历程· SVM手写数字辨认案例

      • 新增2019-10-08

        · 神经搜集根本与Tensorflow框架 · 图、会话、张量、OPTensorflow高等API，操练tf.MirroedStrategy · 导出tf.SavedModel等· 神经搜集根本与Tensorflow框架

      • 新增2019-08-20

        · 原始文本预处置, word2vec · fasttext多分类的操纵 · 并进级工程整合和及时办事· 天然说话处置：中文标签化体系名目

      • 新增2019-06-30

        · 召回战略算法代码更新 · 排序战略算法代码更新 · neo4j数据库的操纵· 天然说话处置：泛文娱保举体系名目


      2021.02.01 进级版本2.0

      课程称号

      野生智能AI进阶班

      课程推出时候

      2021.02.01

      课程版本号

      2.0

      首要针对

      python3 & python2

      首要操纵开辟东西

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

      课程先容

      AI实际方面: 经由历程最新开辟的文本择要名目、传智大脑名目, 晋升先生庞杂模子操练和优化的才能。
      AI工程化方面: 新增的算法工程化讲座, 间接面向一线公司实际开辟场景和须要, 比方办事日记, A/B测试, Git提交, Docker, K8S安排等, 让先生亲临公司场景, 求职后更好的无缝跟尾进企业级开辟。
      AI新热点和趋向: 经由历程增添量化、剪枝、常识蒸馏、迁徙进修等一线优化手艺, 让先生有更多处置题方针兵器和思绪；增添常识图谱热点、mmlab框架热点、YOLO1~5算法系列，能更好的婚配业界须要。
      课程消化接收方面：V2.0在V.1.x版本根本上迭代更新，重视专业课的消化接收，下降进修难度，晋升失业速率、失业品德。

      1

      新增NLP标的方针【文本择要名目】：主动实现文本信息的主题提取，中间思惟提取，能够或许或许或许或许或许类比京东，铛铛网的商品主动宣扬案牍；疾速的将首要信息揭示给用户, 普遍操纵于财经, 体育, 电商, 医疗, 法令等范畴。基于seq2seq + attention的优化模子，基于PGN + attention + coverage的优化模子，基于PGN + beam-search的优化模子，文本的ROUGE评价打算和代码实现：weight-tying的优化战略、scheduled sampling的优化战略。

      1

      新增AI根本设置类名目【传智大脑】，今朝供给AI前端功效揭示、AI后端模子安排、AI在线办事、AI模子操练功效等体系功效。AI开辟办事供给了信息中间网咨赞助体系，文本分类体系、测验中间试卷主动批阅体系、CV统计天下开班人数等体系；综合NLP、CV和将来手艺热点。

      1

      新增CV标的方针【人流量统计名目】：以特定阛阓、客服场景对人流量停止阐发和统计。把握mmlab框架、焦点模块MMDetection；resnet骨架搜集特色提取，SSD搜集和Cascade R-CNN搜集方针检测；操纵剪枝，紧缩和蒸馏等体例减小模子范围；实现前后端安排（Flask + Gunicorn）、模子安排（ONNX-runtime手艺）。

      1

      优化NLP标的方针【AI在线大夫名目】: 两个离线模子 (定名实体查核模子, 定名实体辨认模子)的优化，晋升切确率, 召回率，F1的功效。 一个在线模子 (句子主题相干模子)的优化, 重在量化, 紧缩, 常识蒸馏, 晋升处置速率并揭示对照测试尝试。

      1

      新增常识图谱热点案例：常识图谱编程、深切neo4j中的cypher代码, 相干案例。

      1

      新增计较机视觉方针检测热点算法YoLov1~v5 V1~V5模子的搜集架构、输入输入、操练样本构建，丧失函数设想；模子间的改良体例；多规范检测体例、先验框设想；数据增强体例、多种搜集架构及设想差别模子的体例。

      1

      优化计较机视觉专业课：RCNN系列搜集进阶课程：FasterRCNN方针检测的思惟，anchor（锚框）设想与实现，把握RPN搜集是若何停止候选地区的天生的，把握ROIPooling的操纵体例把握fasterRCNN的操练体例，把握RCNN搜集的展望体例。

      1

      新增AI算法工程化专题：10个子案例揭示算法工程化中的实际工程题目, 企业实在开辟中的题目和处置打算。研发, 测试环境的异同, 办事日记的先容和实现， A/B测试，模子办事危险监控，在线办事首要方针，Git提交与代码规范化，正式环境安排(Docker, K8S),，数据阐发与反应。

      1

      友谊提醒更多进修视频+材料+源码，请加QQ：2632311208。

      2020.6.1 进级版本 1.5

      课程称号

      野生智能AI进阶班

      课程推出时候

      2020.6.1

      课程版本号

      1.5

      首要针对版本

      python3 & python2

      首要操纵开辟东西

      linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

      课程先容

      以周为单元迭代更新课程，包罗机械进修、天然说话处置NLP、计较机视觉、AI算法强化等课程。同时为了更好的知足野生智能先生更疾速的顺应市场请求，推出了天然说话处置NLP案例库、计较机视觉CV案例库、口试强化题等等。同时也增添职业拓展课，先生进修完AI课程今后，可退职进修：保举体系、爬虫、泛野生智能数据阐发。

      1

      新增计较机视觉CV案例库

      1

      新增天然说话处置案例库

      1

      新增AI企业口试题

      1

      新增算法强化课程

      1

      新增计较机视觉强化课

      2019.12.21 进级版本 1.0

      课程称号

      野生智能AI进阶班

      课程推出时候

      2019.12.21

      课程版本号

      1.0

      首要针对版本

      Python3 & Python2

      首要操纵开辟东西

      linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

      课程先容

      野生智能赋能实体财产的范围以每一年40%的速率递增，野生智强人材在计较机视觉CV、天然说话处置NLP、数据迷信的保举告白搜刮的须要愈来愈明白。传智教导钻研院颠末2年专心研发，萃取百余位同业经历，推出全新的野生智能1.0课程。全新的野生智能课程体系具备以下上风：
      1）六个月高等软件工程师培训课程。精准定位、因材施教，野生智能和Python开辟分红两个差别的班型停止讲课。
      2）实际+实际培育AI专精型人材。若何培育人材到达企业的用人规范？传智教导提出了课程研发规范：1、AI实际方面，培育先生AI算法钻研才能：AI算法合用性、进步前辈性、可拓展性；2、AI实际方面，培育先生操纵AI实际处置企业停业流的才能。
      3）多范畴多行业名目，全生态率性失业。设想多范畴多行业名目有：智能交通名目（CV）、 及时人脸检测名目（CV）、在线AI大夫名目（NLP）、智能文本分类名目（NLP）、泛文娱保举名目（CV+保举）、CT图象肺结节主动检测名目（CV）、小智同窗-谈天机械人（NLP）、场景辨认名目（CV）、在线图片辨认-商品检测名目（CV）、黑马头条保举体系（保举+数据迷信）。
      4）AI职业全手艺（NLP、CV、数据迷信-保举告白搜刮）,涵盖8大支流失业岗亭。视觉处置工程师（CV）、天然说话处置工程师（NLP）、保举体系工程师、机械进修工程师、深度进修工程师、数据阐发工程师、数据发掘工程师、常识图谱工程师。
      5）课程设置迷信公道，合适AI手艺初学者。
      6）手艺大牛倾力研发，专职积淀AI新手艺。

      1

      新增机械进修进阶课程

      1

      新增计较机视觉名目：及时人脸检测名目、智能交通名目

      1

      新增天然说话处置NLP名目：在线AI大夫名目、智能文本分类名目

      1

      新增算法强化课程：退化进修、散布式机械进修、数据布局强化

      对教导怀揣畏敬之心，苦守“用爱成绩每位先生”的理念

      10余年来，传智的教员一直承袭着“为中华民族巨大回复而讲课，
      为万万先生少走弯路而着书”的任务，已向IT财产培育了30余万名IT高精尖人材

      野生智能开辟专职课研团队 人材挑选规范

      16级规范严选专职课研教员，严控课程研发品德

      人材挑选
      4项规范

      • 规范化研发人材画像

        大厂背景，手艺深度、广度，大型名目经历

      • 多维口试（五面）

        背景查问拜访，手艺360°判定 ，新课题设想 ，课程随机归纳，职业定位、生长打算

      • 钻研院小组诊断测评

        教导情怀、价钱观，进取精力、培育潜力

      • 全链路口试流程监控

        CEO查核，信息存档

      人材查核
      8大关头

      课研职员本质查核视频录制查核

      课程设想查核讲堂试炼查核

      纲领设想查核产物全方位审评

      课本撰写查核查核辩论

      人材培训及
      生长打算

      平台、组件
      手艺开源历练

      手艺私享会

      大牛手艺沙龙

      企业对对碰
      手艺同享

      野生智能开辟专职课研团队 课程研发体系规范

      以“五库情势”为根本，打造实在企业级研发体系

      • 信息库

        操纵市场调研+大数据阐发
        取得前沿生长标的方针

      • 课题钻研库

        提出前沿热点课题
        实现深切道理分化+手艺攻坚
        保障课程前瞻性

      • 研发人材库

        来自华为、IBM等百人大牛团
        每一年耗资亿元
        研刊行业标杆优良课程

      • 处置打算库

        基于市场支流手艺
        研发处置打算
        应答职场罕见手艺坚苦

      • 名目库

        基于热点行业范畴
        连系大牛参谋团
        研发“大厂级”深度名目

      野生智能开辟专职课研团队 研发教员经历

      源源不时引进大厂手艺大牛，课程与企业须要及时接轨

      优当选优，讲授教员登科率<3%，从泉源严控师资及讲课品德

      专职讲授团队 讲师挑选规范

      人材挑选
      4项规范

      • 规范化讲师画像

        停业手艺、性情特色、相同才能

      • 初试手艺深度

        框架才能、底层道理、机能与宁静、算法与数据布局

      • 复试讲课品德

        课程设想、讲课逻辑互动与交互、代码规范

      • 终试价钱观

        抗压才能、进修能源、专业水平、培育潜力

      人材查核
      8大关头

      定制特色化查核打算教导心思查核

      讲师本质查核讲授体例查核

      排课、备课产出物查核讲堂试讲查核

      视频录制查核正式讲课辩论

      人材培训及
      生长打算

      逐日讲课
      先生对劲度打分

      阶段课程实行
      评审组查核

      传智培训院
      多维培育打算

      讲师专属
      晋升通道

      讲授团队初创三大讲授法，讲透手艺重难点

      专职讲授团队 三大教法规范

      1. 情形式讲授法
      2. 场景式讲课
      3. Open讲授法

      • 情形式讲授

        情形式讲授是指教研职员根据人对常识的懂得和消化纪律，将讲授历程笼统化的一种讲课体例,集滑稽、常识、故事场景于一体，可大大进步先生对常识的懂得和接收首要分为以下三个阶段

        感知阶段培育乐趣
        引入常识点情形，构成表象，
        诙谐故事，解读艰涩难明观点
        懂得阶段故事代码双连系
        深切故事场景，故事与代码连系，
        更好懂得代码编写纪律。让代码不再目生，
        人不知鬼不觉把握每一个常识点
        深切阶段深切常识延展
        持续深切常识点的其余操纵或底层道理，
        保障常识点安稳把握

        对照传统讲授体例的上风

        手艺界说纯枚举，懂得坚苦

        引入故事场景，好懂得

        庞杂观点记不住，难以接收

        代码连系剧情，易接收

        笼统观点不懂得，没法操纵

        深切道理讲授，牢把握

        扫描二维码，深度休会讲授法

        以搜集编程UDP为例

      • 场景式讲授

        整合优良讲授资本，体系化提炼数十个企业实在开辟环境中的停业场景，初创了场景式讲授法。该讲授法经由历程阐发场景特色、梳理场景流程、显现给定场景动手艺的实现3个步骤，向先生清楚的揭示了开辟的全流程。

        场景式讲授法的上风

        场景多样先生任务后的各种停业场景
        根基笼盖
        场景实在实在复原企业Java开辟中的
        停业场景
        内容活泼场景与手艺慎密连系
        将死板的常识点活化
        强化接收根据人的认知纪律停止课程设想
        先生接收度大大晋升

        场景式讲授案例

        更多案例

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      • OPEN讲授法

        OPEN 讲授法是由传智教导培训院初创的一套讲授体例论，旨在「用更短的时候批注白一个常识点」，只要教员用更短的时候把课讲清楚，先生才能有更多的时候做决心操练，从而到达锻练连系畅通领悟贯穿。

        OPEN 讲授法四大焦点因素

        Objective（方针）详细要托付给先生的才能，先生能够或许或许或许或许或许用来处置详细的题目

        Path（途径）基于先生既有常识储蓄，设想进修线路

        Expeirence（休会）根据途径挨次讲课，主线清楚，保障进修休会

        Note（落地论断）托付给先生颠末提炼的常识干货，下降温习难度，进步进修效力

        OPEN讲授法的感化

        1. 躲避罕见讲课题目
        2. 讲课布局好、清楚度高
        3. 讲课规范化、可量化、可权衡
        4.用更短的时候讲课，给先生更多的时候操练
        5. 延长教员培育周期，晋升讲课品德
        6. 供给气概同一的讲授视频，先生接收更敏捷

        OPEN 讲授法讲课中的话术举例

      讲课经历丰硕的讲授教员，带你披荆斩棘

      专职讲授团队 讲课教员经历

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      野生智能开辟天下失业薪资环境

      北京校区JavaEE第652期毕业先生

      9970元/月均匀薪资

      15900元/月最高薪资

      100%失业率

      58人月薪过万

      • 姓名
      • 性别
      • 失业时候
      • 就任都会
      • 就任企业
      • 薪资
      • 福利报酬
      • 姓名
      • 培训前岗亭
      • 培训前薪资
      • 培训后薪资
      • 入职时候
      • 入职公司
      • 就任都会

      *先生失业信息统计数据为数据库中及时调取的实在相干数据，非告白宣扬

      • 2020年

        ● 野生智能推出计较机视觉名目：智能交通、及时人脸辨认、计较机视觉案例库晋升AI先生失业焦点协作力
        ● 野生智能推出天然说话处置NLP名目：在线AI大夫名目、智能文本分类名目晋升AI先生失业焦点协作力

        天然说话处置NLP名目

      • 2019年

        ● 引入京东、阿里等大厂一线手艺职员，为打造优良课程体系供给手艺支持
        ● Python开辟推出10+多行业多范畴名目
        ● 野生智能推出10+多行业多范畴名目
        ● Python+野生智能分为两个班型Python开辟特训班、野生智能AI进阶班
        ● 2019年12月21日，野生智能AI进阶班，首期线下开班

        野生智能多范畴名目

      • 2018年

        ● Python开辟方面引入反爬虫、Python数据耐久化、异步IO、内存缓存、名目部暑专项课
        ● Python开辟方面引入主动化测试和主动化运维课程体系
        ● 野生智能方面引入数据迷信保举体系、数据阐发课程、NLP相干课程体系
        ● 扩展研发步队，增强研发力度，初创了N+12 讲授新情势
        ● 跟进新手艺、新范畴，为先生供给收费持久的进修办事

        野生智能保举体系

      • 2017年

        ● 2017年1月领先引入爬虫名目，晋升课程广度和深度，加倍贴切市场须要
        ● 2017年5月领先引入深度进修课程，培育多量PythonWeb和野生智强人材

        野生智能深度进修课程

      • 2016年

        ● 2016年7月，传智播客Python+野生智能学院建立
        ● 2016年4月16日，从80名C++先生中挑选30名同窗，培训Python开辟，并以百分百的失业率实现试运营
        ● 2016年8月8日，Python+野生智能班，首期线下开班

        Python+野生智能学院建立
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