人(ren)工智能太難，聽不懂學不會
知識碎片化，不成體(ti)系(xi)
簡歷上項目經歷少
實(shi)戰資源少(shao)，實(shi)操(cao)經驗不足(zu)
學習目標不清(qing)晰，不知(zhi)道要學什(shen)么
學的太基礎，就業面窄(zhai)
隨(sui)著AI時代到來(lai)(lai)，人(ren)(ren)(ren)工智能成為熱門技術(shu)方(fang)向(xiang)之一。飛速發展的(de)行業使人(ren)(ren)(ren)才(cai)需求(qiu)越來(lai)(lai)越大，薪資(zi)隨(sui)之 水漲(zhang)船(chuan)高。但由(you)于技術(shu)更新快，教育資(zi)源(yuan)有所滯后，真正(zheng)符合市場需求(qiu)的(de)人(ren)(ren)(ren)才(cai)培(pei)養仍面臨巨大挑戰(zhan)。
“快餐式”人才特點
基礎性技術崗位
可替代、可復制
機(ji)械執行，缺乏開(kai)發思維
晉升難，行業局限性
高素質人才特點
具備完整的開發思維
開發能力可遷移，無行業限(xian)制
符合市場(chang)人才需(xu)求標準(zhun)
職場晉升快
在校學生
專科/本科/研究生及以上
理工(gong)科(ke)相關(guan)專(zhuan)業(ye)(ye)背景， 且自身有計算機(ji)、數學 等專(zhuan)業(ye)(ye)基礎。
IT轉行
傳統互聯網崗位
職業(ye)到達瓶頸，初級(ji)程(cheng) 序員可復制性(xing)高，無行(xing) 業(ye)市場競爭力。
能力提升
架構師/算法工程師/CTO
研(yan)發大牛，需要人工智能 算(suan)法與大數據，提升技術 廣度與深度。
興趣驅動
實踐意識/創新思維/熱愛人工智能
對人工(gong)智能(neng)(neng)感興(xing)趣，并 有一定的(de)學習(xi)動力和自 主學習(xi)能(neng)(neng)力。
邊練邊學培養開發思維
應用(yong)場景中(zhong)教學，案例融(rong)入知識(shi)點
注重方法論教學，培養(yang)開(kai)發思維
不同框(kuang)架(jia)對比學習，就業面更廣
注重AI+，與其它技術融合
實戰主導配套充足資源
自研元宇宙實驗平臺
充足的實戰資源，拒(ju)絕紙上談兵(bing)
大型項目高仿真
課程直接配套實操(cao)平臺
從機(ji)器視(shi)覺角度，具(ju)像化解析(xi)圖像處理(li)、特征提取的(de)過 程，真正去理(li)解和掌握(wo)機(ji)器視(shi)覺中的(de)圖像認知
項目:批量制作畢業證、基于AI開放平(ping)臺的圖片識別(bie)
展(zhan)開NLP循環神經網絡學(xue)習涉及的(de)關(guan)鍵(jian)步(bu)驟，覆蓋從數(shu)據預處理到(dao)(dao)模型部(bu)署的(de)整(zheng)個(ge)過程，同時細化算(suan)法原理流程，最終(zhong)達到(dao)(dao)可視化結構的(de)區別與先進性的(de)能力。
項(xiang)目：從零開始手寫GPT
通過結合概率(lv)論(lun)，實現傳統機器學習的相(xiang)關算(suan)法，并大量地通過組建算(suan)法呈現內在的實質與(yu)前(qian)后關系(xi)的聯系(xi)，為深度學習打下結實的基礎。
項目：房價線(xian)性回歸預測(ce)、鮑(bao)魚年齡預測(ce)、共享單車租賃預測(ce)、垃圾郵件分(fen)類、乳(ru)腺癌分(fen)類、糖尿病預測(ce)、鳶尾花(hua)分(fen)類、紅酒品質分(fen)類、足球水平聚(ju)(ju)類、用(yong)戶畫像聚(ju)(ju)類、葡(pu)萄干品質分(fen)類、蘑菇(gu)毒性分(fen)類
從(cong)Encoder-Decoder結(jie)構(gou)到(dao)注意力(li)機制，從(cong)位(wei)置編(bian)碼到(dao)LN，分步驟(zou)、分知(zhi)(zhi)識點的拆分Transformer的具(ju)體(ti)結(jie)構(gou)，并且通過張(zhang)量維(wei)度變化，實現Transformer原架構(gou)的搭建與認知(zhi)(zhi)。
項目(mu)：花卉分(fen)類(lei)、蜜蜂螞蟻(yi)分(fen)類(lei)、水果分(fen)類(lei)、中文手寫體識別
從可視化入手，解(jie)析卷積能夠更好(hao)識別(bie)的圖像(xiang)的原因，結合池化，多通道(dao)卷積等，搭建卷積神經網絡的基礎(chu)認知與(yu)概(gai)念。
項目：手寫(xie)數字識別(bie)、人臉(lian)識別(bie)、貓狗(gou)識別(bie)、汽(qi)車分類、動(dong)物分類、人臉(lian)識別(bie)
虛(xu)擬仿真系統通過搭建經典神經網絡的(de)結構，設(she)置對應的(de)卷積、池化(hua)、激活函(han)數的(de)參數以(yi)及(ji)張量大(da)小，實現(xian)經典神經網絡的(de)結構復(fu)現(xian)，并掌握(wo)其優勢(shi)。
項目(mu)：商品情感分類、風電功率預測、人名歸屬(shu)于國籍(ji)分類、小說續寫。
分析從2012年到目前(qian)的所有算法(fa)的共性(xing)結構，即(ji)MLP多(duo)層感知機。深挖深度學習不同(tong)算法(fa)的共性(xing)知識點，并展示數(shu)據特征、網絡(luo)特征、結果特征的可(ke)視化教學。
項目：游(you)戲(xi)是否能吃雞預測、PM2.5預測
虛(xu)擬仿真系統(tong)預設了多個具有代(dai)表性的綜合(he)項目，將(jiang)理論知(zhi)識與(yu)實際應用(yong)相結合(he)，驗證整(zheng)合(he)知(zhi)識點解決問(wen)題(ti)的能力，通過(guo)解決實際問(wen)題(ti)來(lai)深化(hua)對人(ren)工智(zhi)能原理和方(fang)法的理解。打造以實踐(jian)導向的學(xue)習模式(shi)。
項目：工業流水線(xian)智(zhi)能分揀、垃圾分類、自動駕駛、大模型部署
采用“可視化(hua)算法”教學模(mo)式，將算法過程封(feng)裝，動態解(jie)析(xi)代碼，按搭(da)積(ji)木式組合讓用戶(hu)可視化(hua)理(li) 解(jie)算法原理(li)，構建整體思維，深(shen)入學習。
以深度(du)學(xue)(xue)習的本質(zhi)為例，通過傳統學(xue)(xue)習方式學(xue)(xue)習一般(ban)需(xu)要(yao)2～3天，但使用人工智能在線實(shi)驗平臺只需(xu)要(yao)半(ban)天。
采用“代碼(ma)自(zi)動生成(cheng)”教(jiao)學模式，Python代碼(ma)自(zi)動生成(cheng)，根據封裝(zhuang)好的(de)組件(jian)自(zi)主學習(xi)代碼(ma)，代碼(ma)資源可以(yi)遷移(yi)到硬件(jian)平臺或(huo)虛擬場景中(zhong)驗證。
采用(yong)“3D應用(yong)場(chang)景案例實戰”教學(xue)模式。邏輯與算法可接入系統(tong)里(li)預(yu)設的3D場(chang)景中，實現可視化(hua)交 互體驗，打造人工智能沉浸式實操環境。
預設工業流水(shui)線場景，將待分(fen)揀(jian)物品(pin)輸送到分(fen)揀(jian)系(xi)統(tong)，可以自行設計規(gui)則和(he)算法，將物品(pin)分(fen)配到正確的下件系(xi)統(tong)，訓練規(gui)則和(he)算法越優(you)，越能夠(gou)實現(xian)高速、準確、自動化的分(fen)揀(jian)處(chu)理(li)。
預設自動(dong)駕駛的道(dao)路場景，感知與識別環境信(xin)息(xi)與道(dao)路信(xin)息(xi)，完成決策與規劃(hua)算(suan)法部署，通過(guo)類PID算(suan)法控制車輛(liang)姿態進(jin)行自主(zhu)導航與智能(neng)交(jiao)互。
深入挖(wa)掘(jue)從transformer到大模型(xing)的(de)歷(li)史變遷及技(ji)術棧的(de)遷移(yi)，帶領大家(jia)從零(ling)開始搭建GPT大模型(xing)網絡，基于此學習各開源大模型(xing)的(de)部署與(yu)微調。
國家政策
企業投入
資本傾斜
