AI＋鏈接未來，AI正在顛覆世界

從生活場景到工業場景，AI正在以驚人的速度滲入各行各業，并形成完整的產業鏈，
一場顛覆性的科技變(bian)革已經拉開序幕......

市場份額飆升，人才供不應求

國(guo)家“十四五”政策大力(li)支持人工智(zhi)能行業發展，中國(guo)人工智(zhi)能行業整體(ti)市場(chang)呈(cheng)現高速增長(chang)趨勢。據測(ce)算，2029年市場(chang)規模將突破萬億大關(guan)。

市場份額的(de)(de)飆升帶來(lai)了(le)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)企(qi)業的(de)(de)爆發式增長(chang)，各大企(qi)業也紛(fen)紛(fen)開辟了(le)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)業務板塊。如此局面之下，人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)人(ren)(ren)才備(bei)受用人(ren)(ren)市場青(qing)睞，人(ren)(ren)才供(gong)需(xu)比遠(yuan)小于(yu)其他行業。

人才供(gong)需比(bi)(bi)指的(de)是意向進入崗(gang)(gang)位的(de)人才數量與崗(gang)(gang)位數量的(de)比(bi)(bi)值，比(bi)(bi)值大(da)于1，供(gong)過于求。比(bi)(bi)值越小(xiao)，競爭(zheng)越小(xiao)。比(bi)(bi)值越大(da)，競爭(zheng)也就越大(da)。

高薪＋多元化，開啟無限職業可能

除本行業蓬勃發展外，人工智能還廣泛應用于各個領域，隨著行業的不斷完善及細化，
衍生了更多崗位。在人才緊缺的(de)趨勢下，薪資(zi)水平較高(gao)。

深剖人工智能主流技術方向

主(zhu)流技術方向知識點全覆(fu)蓋，多樣化職業(ye)選擇

大模型方向
月薪20-35K
主(zhu)要(yao)研究和(he)開發超大(da)規模(mo)的深度(du)學習模(mo)型(xing)，針對多任(ren)務進行優(you)化與(yu)實現,應(ying)用于生成(cheng)模(mo)型(xing)、文本理(li)解等。主(zhu)要(yao)職責包(bao)括模(mo)型(xing)設計、訓練和(he)調(diao)優(you)。

核心技術點
Transformer 預訓(xun)練與微調 ;多模態學習優化(hua)算法
適配崗位 大模型應用開發工程師 Prompt工程師 大模型訓練推理開發工程師 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(he)分(fen)析文本(ben)數據，實現語(yu)言翻譯、情感分(fen)析、自動摘要、聊天(tian)機(ji)器人等功(gong)能。使計(ji)算機(ji)能夠理解和(he)生成(cheng)人類語(yu)言。

核心技術點
循環神經網絡語音識別技術 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 機器學習工程師
計算機視覺（CV）方向
月薪15-20K
通過圖像和視頻分(fen)析、物(wu)體識別(bie)、場景重建等技術,使計算機能夠理解(jie)(jie)和解(jie)(jie)釋視覺數據，支持自動化決策和智能系統。

核心技術點
卷積神經網絡目標檢測 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 深度學習工程師
機器學習方向
月薪15-30K
聚焦(jiao)于構建和優化各種機(ji)器學習(xi)(xi)模(mo)型,涉及監(jian)督學習(xi)(xi)、無監(jian)督學習(xi)(xi)等,廣泛應(ying)用(yong)于數(shu)據(ju)分析(xi)、預測等場(chang)景。主要(yao)職責(ze)為算法設(she)計與數(shu)據(ju)分析(xi)。

核心技術點
回(hui)歸(gui)分析決(jue)策樹 ; 聚類算法 SVM
適配崗位 機器學習工程師 算法工程師 軟件開發工程師 自動化工程師 產品經理(AI/ML方向)
深度學習方向
月薪18-50K
專注于(yu)深度神經網絡及其(qi)在(zai)多種復(fu)雜任務中的應用，包(bao)括(kuo)圖像處理、語音(yin)識(shi)別和自然語言理解。職責涵蓋模型構(gou)建和性能(neng)優(you)化。

核心技術點
深度神經網絡遷移學習術反向傳播算法
正則化技術
適配崗位 計算機視覺工程師 機器人學習工程師 NLP算法工程師 語音識別工程師 深度學習研究員 AI算法工程師
算法框架方向
月薪15-30K
開發和維護用于(yu)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)和深度學(xue)習(xi)的高效算法框架，關注程(cheng)序(xu)設計、性能優化(hua)與可擴展性，廣泛支(zhi)持(chi)AI應用開發。

核心技術點
Docker PyTorch GPU加速與并行計算
模型部署與監控
適配崗位 算法框架工程師 大數據工程師 云計算工程師 系統工程師 分布式系統工程師 算法軟件工程師

AI技術下沉，觸達更多人群

四大類適(shi)學人群，前沿(yan)但不遙(yao)遠，人人皆可“武裝”AI

在校學生 專科/本科/研究生及以上
理工科相關專業背景，且(qie)自身有計算機、數(shu)學等(deng)專業基礎。
IT轉行 傳統互聯網崗位
職業(ye)(ye)到達瓶(ping)頸，初(chu)級程序員(yuan)可復(fu)制性(xing)高，無行業(ye)(ye)市場競爭力。
能力提升 架構師/算法工程師/CTO
研發大(da)牛，需要人(ren)工智能算(suan)法與大(da)數據，提(ti)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(dui)人工智能(neng)感興趣，并有一定的學習動力和自(zi) 主學習能(neng)力。

雙師雙平臺，打造個性化人才培養方案

區(qu)別于傳統培訓，真正適合AI時代(dai)的(de)新(xin)班型

課程內容師資服務實驗平(ping)臺(tai) 測評輔導
傳統培訓班 統一標準化(hua)的(de)(de)課程內容，授課難度(du)和學習進(jin)度(du)按照學員的(de)(de)平均水平推進(jin)。單個班級配置(zhi)一位授課講師，主要精(jing)力專注于學員的日常教學服務。沒(mei)有(you)專業的教學(xue)實(shi)驗平臺，較難解決教學(xue)過(guo)程中算法難、編程難、應(ying)用場景(jing)難等教學(xue)痛點。通過階段性考試發現(xian)學員問(wen)題。能(neng)力測評不及時，導致發現(xian)問(wen)題反饋問(wen)題耗時較(jiao)長(chang)。
非凡就業班 提供必修+選修的個性化學習模式。讓能力好的學員可以學到更多內容，讓基礎薄弱的學員能得到更有針對性的輔導。采用雙師教學模式，線上+線下分別提供課程講解及面授輔導。在講師配備上為學員提供更好的服務。配備自主研發的“元宇宙人工智能在線實驗平臺”，通過虛擬仿真等技術手段，有效解決人工智能的教學痛點，降低學習難度。提供”測評中心”+”能力畫像 "+"AI智能助教”等線上學習工具，能夠及時反映學員的學習情況和進度，提供24小時輔導答疑

5大階段層層遞進，培養AI開發思維

掌握算法技術，編(bian)程實踐，培養全面的A人才

基礎理論(lun)
基礎開(kai)發
深度開(kai)發
視(shi)覺(jue)實(shi)戰(zhan)
大(da)模(mo)型(xing)實戰

01 人工智能引入與課程整體介紹
人工(gong)智(zhi)能(neng)的認知與(yu)介(jie)紹學習階(jie)段概(gai)覽與語言工(gong)具介紹人工智(zhi)能工具環境介紹-學習環境介紹
03 Python高級技巧
函(han)數的基本(ben)概念與使用(yong) 類的(de)基本(ben)概念與使用模塊(kuai)與包異常(chang)處理機(ji)制迭代器(qi)與生成器(qi) 正則表達式裝(zhuang)飾器文件操作多(duo)進(jin)程(cheng) 多線程(cheng) 協程網(wang)絡的基礎(chu)知識網(wang)絡編程(cheng)
04 PyQT課程
PyQT概念(nian)與(yu)安裝創(chuang)建使(shi)用PyQt5創建第(di)一個界面 UI界面(mian)設計與手寫界面(mian)設計繪制注冊界(jie)面，實現注冊功能(neng) 圖(tu)像顯(xian)示(shi) 定時(shi)器-QTimer的使用基于(yu)QProgressBar實現進度(du)條 PyQT的界面切換基于QMainWindow實現(xian)記事本文件瀏覽(lan)器的實(shi)現(xian) 多媒體的實現(xian) 事件(jian)機制(zhi) PyQT中多線程(cheng) 打包PyQt5軟件
02 Python的基礎語法
認識Python Python的基礎語法運算符輸入與輸出(chu) 數(shu)據類型轉換條件語句 Python、Anaconda與Pycharm的關系 Python3.10的(de)match...case while循環(huan)語句

for循(xun)環語句循環的控(kong)制(zhi)與綜合練(lian)習數據類型-數字型數(shu)據類型(xing)-字符串數據類型-列表數據類型-元(yuan)組數據類型-集合(he) 數據類型-字典(dian)
05 線性代數與數據挖掘
人(ren)工智能中的線性代數 Numpy庫與矩陣(zhen)處理 Matplotlib庫與數據可視化(hua) Pandas Series數據處(chu)理

數據處理的藝術(shu)Pandas DataFrame 【項目(mu)】學生成績統計可視化
06 Python數據結構
Python算法(fa)分析單鏈表雙鏈表棧隊列雙(shuang)端隊列

哈希表遞歸線性查(cha)找與二分類(lei) Python基本排序算法 Python高級排序算(suan)法

01 人工智能的微積分基礎
人(ren)工智能的微積分引入人工(gong)智能(neng)的微積分基礎
03 視覺項目實踐：自動駕駛
MQTT庫的介紹與3D場景(jing)的交(jiao)互自動駕駛簡介(jie) 3D場(chang)景的介(jie)紹(shao) 獲取3D場景的數據透視變換提取(qu)車道線(xian) 車(che)道線擬合車道線顯示車輛控制(zhi)與自(zi)動(dong)駕駛
05 概率論與統計
概(gai)率論與統計(ji)(上) 貝葉(xie)斯原理(li)與實踐(jian) 概率論與統計(下) 貝葉斯案例與實(shi)踐貝葉斯多分類(lei)實踐(jian) 【項(xiang)目】基于(yu)貝葉斯的鳶尾(wei)花分類【作業】基于(yu)貝葉斯的糖尿病分類
06 機器學習算法原理與實踐-深化
曲線(xian)擬合與非線(xian)性化激活函(han)數(shu) 極大似然估計與交又熵(shang)損失函(han)數邏輯回歸與二分類問題基于框(kuang)架的邏輯回歸【項目(mu)】基于PyTorch的垃圾郵件邏輯回歸【作業】基于(yu)PyTorch的蘑(mo)菇邏輯回歸【作業】基于sklearn的乳腺癌(ai)邏輯(ji)回(hui)歸(gui)
02 圖像認知與OpenCV
計算機眼中的圖像灰度(du)化二值化自(zi)適(shi)應二值化形態(tai)學變換(huan) 圖片顏色識別圖像(xiang)顏色替換 ROI切割圖像旋轉(zhuan) 圖像(xiang)鏡像(xiang)旋轉圖(tu)像(xiang)縮(suo)放圖像矯(jiao)正

圖像添加(jia)水(shui)印圖像噪點消(xiao)除圖像梯度處(chu)理圖像邊(bian)緣檢(jian)測(ce) 繪制(zhi)圖像輪廓凸包特征(zheng)檢測圖像輪(lun)廓(kuo)特征查找直方圖均(jun)衡化模板(ban)匹(pi)配霍夫變換圖(tu)像亮度變換
04 機器學習算法原理與實踐-入門
機器學習(xi)介紹與定義(yi) KNN與決策邊界距離(li)計(ji)算方式(shi) 使用數學方法實現KNN 前向傳播與損失(shi)函數反向傳播的學習率與梯度下降自求導的方法(fa)實現線性回歸算法(fa) 深(shen)度(du)學(xue)習框架PyTorch的tensor 基于PyTorch框(kuang)架的(de)線性回歸基于TensorFlow框(kuang)架的線性回歸基于(yu)PaddlePaddle框架的線(xian)性回(hui)歸【項目】基于(yu)PyTorch的(de)房價預測【作業(ye)】基于PyTorch的鮑魚年(nian)齡判定【作業】基于(yu)sklearn共(gong)享單車租賃預測(ce)
07 深度學習基礎與實踐
全連接與鏈式求(qiu)導法則 Softmax與交(jiao)叉熵優化(hua)器和(he)優化(hua)方法(fa) 神經網絡的可解釋性與欠擬合(he) 神(shen)經網絡的過擬合(he) 正(zheng)則化(hua) 神經網絡(luo)的(de)過擬合(he)解(jie)決(jue)方案深度學習(xi)回顧與任(ren)務【項(xiang)目】基于DNN的PM2.5預測【作(zuo)業】基(ji)于DNN的吃雞(ji)預測

01 卷積神經網絡
計算機眼中的圖像卷積為什么(me)能(neng)識(shi)別圖像池化(hua)為什么能增(zeng)強特征多通道卷(juan)積與偏(pian)置過程(cheng) CUDA與cudnn安(an)裝(zhuang) LeNet-5原理(li)與算法基(ji)礎(chu) 【項目(mu)】LeNet-5的(de)手寫(xie)體識別項目(mu) 分類算法的評(ping)估標準
02 視覺經典神經網絡與復現
圖像識別的歷史發展 AlexNet網(wang)絡(luo)特點(dian)與代碼復現【項(xiang)目(mu)(mu)】基于AlexNet的貓狗分類(lei)項(xiang)目(mu)(mu) 【作業】基于AlexNet的花卉分(fen)類項目 VggNet網絡特點 GoogLeNet網絡特點(dian) ResNet網絡特(te)點(dian)與代碼復(fu)現【項目】基于ResNetde分(fen)類【項目】基于AlexNet的花卉(hui)分類項目 MobileNetV1網(wang)絡特點 MobileNetV2網絡特點 MobileNetV3網絡特(te)點(dian)
03 循環神經網絡原理與應用
【項(xiang)目】基于DNN的風,電功率預(yu)測 DNN的時序(xu)預測(ce)與缺陷 RNN為什么能(neng)做時序預測? 【項目(mu)】基于(yu)RNN的風電功率(lv)預測 RNN的(de)梯度(du)消(xiao)失和梯度(du)爆炸 Word Embeddging詞嵌(qian)入 Word2Vec Word2Vec優化(hua) LSTM:長-短期(qi)記憶(yi)網絡 BiLSTM 門控循環單元
04 Transformer基礎與網絡搭建
Encoder-Decoder 注意力機制引(yin)入注(zhu)意(yi)力機制(zhi) soft-attention 絕對(dui)位(wei)置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代(dai)碼】手(shou)寫Transformer網(wang)絡【項(xiang)目(mu)】從零開(kai)始手寫GPT
05 語音了解與基礎
認識模(mo)擬聲(sheng)音(yin)(yin)與數(shu)字(zi)聲(sheng)音(yin)(yin) 聲(sheng)音(yin)時域(yu)與頻域(yu)轉換聲音的mel特征(zheng)提取

01 Git教程
Git學習與使用
02 工業流水線產品實時檢測
3D分(fen)揀場景介紹與數據通(tong)信 3D場景數(shu)據采集使用(yong)分類算法訓練(lian)數據集網絡(luo)fine-tuning:整(zheng)個網絡(luo)與某幾層 3D場景分類(lei)算法項目部署目標檢(jian)測簡(jian)介目標檢測(ce)的(de)數據(ju)集(ji)-Pascal VOC 目(mu)標(biao)檢測的數據集(ji)-MS COCO 目(mu)標檢(jian)測的數據集(ji)-YOLO 目(mu)標檢測的評價指(zhi)標

目標檢測的挑戰 R-CNN原(yuan)理 Fast R-CNN原理 Faster R-CNN原理 SSD的原理(li)與網絡結(jie)構(gou)分析 YOLO簡介(jie)與快速上手使(shi)用(yong)-預測篇 YOLO簡介與快速上(shang)手使用-訓練篇(pian) YOLOV1的原理與網絡結構(gou) YOLOV2的原理與(yu)網絡結構 YOLOV3的(de)原理與(yu)網(wang)絡結構

YOLOV4的原理與網絡結構(gou) YOLOV5的原理與網絡結構 YOLOV5的使用與代(dai)碼精講-預測部分 YOLOV5的使(shi)用與代碼(ma)精講-網絡搭建 YOLOV5的使(shi)用與代碼精講(jiang)-訓練部分 YOLOV8的原(yuan)理與網絡結構(gou) 3D場(chang)景檢(jian)測算法項目部署
03 人臉識別項目精講
人臉(lian)識別項目功能演示人臉識別(bie)項目整體框架(jia)介紹人(ren)臉(lian)數據集的(de)下載、標(biao)注(zhu)與(yu)處理快(kuai)速使用YOLOV8訓(xun)練一個(ge)人臉(lian)檢測遠(yuan)處人臉檢測(ce)失(shi)利與數據集優(you)化 FaceNet的(de)原(yuan)理詳解基于facenet的人臉向量化(hua) 數據庫(ku)存(cun)儲與相似(si)性基礎人臉識別項(xiang)目實現基于PyQT5實現人臉錄入功能基于PyQT5實現(xian)人臉識(shi)別功能(neng) 基于PyQT5實現(xian)人(ren)臉數據(ju)庫(ku)管(guan)理功(gong)能
05 視覺算法的NPU終端移植
CPU、GPU、NPU介紹 RKNPU介紹與(yu)發展(zhan) YOLO-COCO預(yu)訓練模型轉(zhuan)換 YOLO-COCO與訓練(lian)模型板載部(bu)署自(zi)定義模型轉換和(he)部(bu)署 RK3588算法部署接入3D場(chang)景更(geng)快的(de)推理：C++部署(shu)方案
04 Linux開發與使用
Linux系統介(jie)紹 Windows環(huan)境(jing)-wsl2環(huan)境(jing)安裝 Linux服務器連(lian)接 Ubuntu基本命令

01 Linux開發與使用（選修）
Linux系統介紹 Ubuntu基本命令(ling)
03 大模型的部署與應用基礎
大模型的(de)部署與(yu)應用(yong)基礎章節(jie)介紹 RESTful風格(ge)api 使用api接口調用大模型大(da)模型相(xiang)關庫與概念 Windows本地部署與(yu)GPU并行(xing)-Qwen2.5 Windows本地部(bu)署Chatglm3-6B ollama本地運行大模(mo)型 autodl的GPU部署(shu)大模型 Ubuntu下CUDA和(he)CuDNN安裝(zhuang)-wsl Windows環境-wsl的docker部署 Ubuntu下CUDA和(he)CuDNN安裝-Docker vllm進行推理加速優(you)化(hua) 多輪對話機(ji)器人(ren)實現入門FastAPI 基(ji)于fastapi構建對話機器(qi)人對(dui)話機器人WEBUI-streamlit 對(dui)話機器人WEBUI-gradio temperature和top_p參數常見設(she)置
04 大模型的RAG與Agent設計
Langchain部(bu)署本地大(da)模型 Langchain-Prompt提(ti)示(shi)詞常見向量數據庫(ku)的介紹 Langchain-chain鏈 Langchain-memory記(ji)憶 Langchain-agent代理 RAG的介紹 RAG的文本加載 RAG的文本分(fen)割 Langchain-OutputParser輸出解析器

RAG的向量化 Langchain部署簡單RAG應用 RAG的評估 RAG的智能(neng)評(ping)估-LangSmith RAG的智(zhi)能評估-RAGas RAG的優化手搓一個RAG 手搓一個Agent
07 大模型的微調與量化
大模型微調的(de)意義什(shen)么(me)是(shi)參數高效(xiao)微調 Bitfit-tuning實操 Prompt-tuning實(shi)操 P-tuning實操(cao) Prefix-tuning實操 LORA實操(cao)

LLaMA-Factory微調角(jiao)色扮演(yan)大模型 LLaMA-Factory微調文旅多模態大模型 RLHF基于人類反饋的強化學習什么(me)是(shi)量化Quantization GPTQ量化的(de)原(yuan)理與(yu)優勢 AWQ量化的原理與優勢
02 初見大模型
常見大模型介紹大模型與人工智能關系(xi) 大模型的(de)基(ji)礎原理大語言(yan)模型的“前世(shi)今生”與發展 LLM預(yu)測過程與提示工程如何高效(xiao)地使(shi)用(yong)Prompt
05 基于Agent的私人AI助理項目精講
項目背景(jing)介紹環境搭建(jian)介紹核心功能梳理(li)與作業布置 Agent部分實(shi)現工具部分實(shi)現知識庫部分實現 webui部分實現
06 分布式與混合精度訓練-訓練GPT2
大模型訓練階段介紹如何(he)進行分布式訓練數據并(bing)行DP 分布(bu)式數據(ju)并行DDP

Accelerate Deepspeed 混(hun)合精度訓練 GPT2的(de)訓(xun)練(lian)(lian)與(yu)優化訓(xun)練(lian)(lian)
08 大模型的NPU終端移植
RK3588部署deepseek對話(hua)大模(mo)型 RK3588部署Qwen多模(mo)態大模(mo)型
09 DeepSeek+Coze打造AI智能體工作流（選修）
DeepSeek+Xmind快速(su)生成(cheng)思維(wei)導圖 DeepSeek+kimi快速生(sheng)成PPT DeepSeek+Mermaid快速生成(cheng)流程圖 Coze：多平臺(tai)發布(bu)專屬智能體

大(da)模型快速(su)生成圖片大模(mo)型快速生成視(shi)頻大模型+工具快速操作Excel

Coze：介紹與登錄(lu) Coze：個人空間(jian)與團隊(dui)空間(jian) Coze：從零開始(shi)搭建(jian)跨境營(ying)銷工作(zuo)流(liu)

Coze：使用對話流完成AI面試(shi)官 Coze：使用插件完(wan)成AI旅行助手 Coze：使用知識(shi)庫完成AI客(ke)服

元宇宙-人工智能在線實驗平臺

拒絕3大(da)學習難題(ti)，輕松get人工(gong)智能學習的正確方式！

沉(chen)浸(jin)式課堂體驗 真人大屏授課+平臺實操，邊學邊練，沉浸式課堂體驗
與千篇一律的PPT講理論課不一樣，非凡就業班采用老師真人大屏授課，手把手教學，平臺實操演示，互動講解與實戰的教學模式。學習過程中學生可以做到邊學邊練，在(zai)老(lao)師理(li)論講解下，自己動手通過在(zai)線實(shi)驗(yan)平臺上進(jin)行實(shi)操練習(xi)(xi)。沉浸式(shi)的課(ke)堂體驗(yan)，交互式(shi)的學習(xi)(xi)方法，零基礎初學者(zhe)也能輕松跟上講課(ke)節(jie)奏。
算法原(yuan)理講(jiang)解 組件可視化學算法，算法學習更直觀
人工智能中的算法原理部分若只是通過單純PPT講解會導致出現理解困難，學習時間長等問題。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，讓學生能夠直觀“看到”算法的工作原理和過程。學生可以即時看到算法執行的結果，并通過動態調整參數觀察結果變(bian)化(hua)，加深對算法(fa)的(de)理(li)解，讓(rang)算法(fa)學習更加直觀和(he)有趣。
代碼編程實(shi)現 Python代碼自動生成，編程及算法應用更高效！
人工智能學習中，很多學生會出現即使了解算法原理也沒辦法很好地進行編程實現。元宇宙—人工智能在線實驗平臺可將構建的算法自動生成Python代碼，且當算法組件調整或動態調參時，實時看到Python代碼的變化，算法和代碼一一對應。幫助初學者快速應用算法，讓算法跑起來，看到效果，興趣導向式學習。在算法應用過程中，去反向讀懂代碼，進一步加深Python編程學習。平臺還自帶常用的AI環境與庫，代碼生成后，可以在平臺(tai)通用的IDE環(huan)境(如Pycharm、VS Code)里(li)調試(shi)驗證，擺脫了環(huan)境安(an)裝的煩(fan)惱，讓編程學習及算法應用更高效。
綜合(he)項目實(shi)戰 3D應用場景案例教學，全鏈路項目實戰
人工智能學習中另一大問題便是項目經驗不足，缺乏綜合性較強的項目實戰。而元宇宙—人工智能在線實驗平臺除了會針對每個技術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、智能對話系統、智能駕駛、垃圾分類系統等。項目綜合性強，覆蓋從數據采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試，全鏈路項目實戰。邊(bian)玩邊(bian)學，沉浸式(shi)體驗(yan)，更(geng)深(shen)入地實戰算(suan)法在項目中的應用(yong)。

2D/3D化交互式特色功能

組件化(hua)拖(tuo)拽式編程

結果實時展示(shi)

組件參數交互

代碼自動(dong)生成

機(ji)器視覺3D場(chang)景(jing)

NLP/語(yu)音3D場景

智(zhi)能分揀綜合場景

大模型AIGC綜合場(chang)景

自動駕(jia)駛綜合場景

人工智能在線實驗平臺教學系統子模塊

機器視覺

從機(ji)器(qi)視覺角度，具像(xiang)化解析圖像(xiang)處理(li)、特征提取的(de)過程，真正去理(li)解和(he)掌握機(ji)器(qi)視覺中的(de)圖像(xiang)認知(zhi)

項目:批(pi)量制作畢(bi)業證、基于AI開放平臺的圖片識別
NLP循環神經網絡

展開NLP循環神經網(wang)絡學習涉及(ji)的關鍵步驟，覆蓋從(cong)數據預處理(li)到(dao)模型(xing)部(bu)署的整個過程(cheng)，同時細化算法原(yuan)理(li)流程(cheng)，最終達到(dao)可(ke)視化結構的區別與(yu)先進性的能力。

項目：從零開始手寫(xie)GPT
機器學習

通過結合概率論，實(shi)(shi)現(xian)傳統機器學(xue)習的(de)(de)相關算法，并大量(liang)地(di)通過組建算法呈現(xian)內在的(de)(de)實(shi)(shi)質與前后關系的(de)(de)聯系，為深度學(xue)習打下結實(shi)(shi)的(de)(de)基礎。

項目：房價線性(xing)回歸預測(ce)、鮑魚(yu)年齡預測(ce)、共享單車租賃預測(ce)、垃圾郵件分(fen)(fen)類、乳(ru)腺癌分(fen)(fen)類、糖(tang)尿病預測(ce)、鳶(yuan)尾花分(fen)(fen)類、紅酒品質(zhi)分(fen)(fen)類、足球水平聚(ju)類、用(yong)戶畫像聚(ju)類、葡萄(tao)干品質(zhi)分(fen)(fen)類、蘑菇毒性(xing)分(fen)(fen)類
CV-NLP-Transformer

從Encoder-Decoder結構到(dao)注意力機制，從位置(zhi)編碼到(dao)LN，分(fen)步(bu)驟、分(fen)知(zhi)識點的(de)拆分(fen)Transformer的(de)具體結構，并且(qie)通過張量維度變化(hua)，實現Transformer原架(jia)構的(de)搭建與(yu)認知(zhi)。

項目：花卉分(fen)類(lei)、蜜蜂螞蟻分(fen)類(lei)、水果分(fen)類(lei)、中文(wen)手寫(xie)體(ti)識別
CV-卷積神經網絡

從可視化入手，解析卷積能夠(gou)更好識別的(de)圖像的(de)原(yuan)因(yin)，結合池化，多通道卷積等，搭建卷積神經(jing)網絡的(de)基礎認知與(yu)概念。

項目(mu)：手寫數字識(shi)(shi)別、人臉(lian)識(shi)(shi)別、貓狗(gou)識(shi)(shi)別、汽車分類、動物(wu)分類、人臉(lian)識(shi)(shi)別
視覺經典神經網絡

虛擬(ni)仿真(zhen)系(xi)統(tong)通過(guo)搭建(jian)經(jing)(jing)典(dian)神(shen)經(jing)(jing)網絡的(de)結(jie)構，設置(zhi)對應(ying)的(de)卷積(ji)、池(chi)化、激活函數的(de)參數以及(ji)張量大小，實現(xian)經(jing)(jing)典(dian)神(shen)經(jing)(jing)網絡的(de)結(jie)構復現(xian)，并掌握其(qi)優勢。

項目：商品情感分類、風電功率(lv)預測、人名(ming)歸屬于國籍(ji)分類、小說(shuo)續寫。
深度學習基礎

分析從2012年到目(mu)前的所有算法(fa)(fa)的共(gong)性(xing)結構，即MLP多層感(gan)知(zhi)機。深挖(wa)深度學習不同(tong)算法(fa)(fa)的共(gong)性(xing)知(zhi)識點，并展示數據特征(zheng)、網絡特征(zheng)、結果(guo)特征(zheng)的可視化教學。

項(xiang)目(mu)：游戲是(shi)否能吃雞預(yu)(yu)測(ce)、PM2.5預(yu)(yu)測(ce)
綜合項目應用場景

虛擬仿真(zhen)系統預(yu)設了多(duo)個具有(you)代(dai)表性的綜(zong)合項目(mu)，將理論知識與實(shi)際應用相結合，驗證整合知識點解(jie)決問題的能力，通過解(jie)決實(shi)際問題來(lai)深(shen)化(hua)對(dui)人工智能原理和方法(fa)的理解(jie)。打造以(yi)實(shi)踐導向的學習模式。

項目：工業(ye)流水線智能分揀、垃(la)圾分類(lei)、自(zi)動駕駛、大模型部(bu)署

企業級項目實戰，積累多領域經驗

智能化3D場景工業流水線系統

項目技術要點

3D場景模擬
殘次品檢測
分類算法
機器學習模型
MQTT通信協議

動態自動上貨
傳送帶控制系統
檢測算法
實時數據處理
物聯網(IoT)集成

衍生應用領域

自動化港口作業
生產線自動化
物流優化
醫療圖像診斷

缺陷檢測
無人機圖像處理
機械和設備維護
智能農業

本項目是(shi)一個高(gao)(gao)度自(zi)定義的(de)3D場景(jing)工業(ye)流水線系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)，旨(zhi)在(zai)通過自(zi)動化技(ji)術實現高(gao)(gao)效(xiao)的(de)物(wu)品(pin)分(fen)(fen)(fen)抹與(yu)處(chu)理。系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)集成了動態自(zi)動上貨、殘次品(pin)識別、自(zi)動分(fen)(fen)(fen)抹和傳送(song)帶(dai)控制等功能，將待分(fen)(fen)(fen)揀(jian)物(wu)品(pin)輸(shu)送(song)到分(fen)(fen)(fen)抹系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)。用戶可(ke)以自(zi)定義規(gui)則和算法，以將物(wu)品(pin)準確分(fen)(fen)(fen)配(pei)到正確的(de)下(xia)件系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)。訓練出的(de)規(gui)則和算法越優，分(fen)(fen)(fen)揀(jian)處(chu)理的(de)速度和準確性(xing)(xing)(xing)就越高(gao)(gao)。此外，結合(he)MQTT等通信協議，確保了系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)靈活(huo)性(xing)(xing)(xing)和擴(kuo)展性(xing)(xing)(xing)

3D場景下的智能垃圾分類系統

項目技術要點

3D場景構建
多角度圖像采集
垃圾類別識別
3D可視化界面

目標檢測
深度學習模型
自定義樣本訓練
數據標注工具

衍生應用領域

快遞分棟
殘次品檢測
清障機器人
運動分析

工業流水線分揀
工業流水線控制
CT/X光影像解析
虛擬和增強現實

本項目是(shi)一個創新的(de)3D場景垃(la)(la)圾(ji)(ji)分類系統，利用先進的(de)目標檢測技術和(he)(he)(he)多(duo)角度圖像采(cai)集，實現垃(la)(la) 圾(ji)(ji)的(de)自(zi)動分類。系統能夠準確(que)識別可回收物、廚余垃(la)(la)圾(ji)(ji)、有害垃(la)(la)圾(ji)(ji)和(he)(he)(he)其他垃(la)(la)圾(ji)(ji)，從而促進資源回收和(he)(he)(he)環境保護。用戶可自(zi)定義垃(la)(la)圾(ji)(ji)樣本的(de)多(duo)角度采(cai)集，以提升識別精度，同時系統提供直觀的(de)3D可視化界面，簡化操作和(he)(he)(he)管理

智能駕駛綜合項目

項目技術要點

目標檢測算法
深度學習模型
圖像預處理
實時數據處理
PID控制算法

輕量化模型
Hough變換
視覺處理
邊緣檢測

智能(neng)駕駛綜(zong)合項目包含(han)：智能(neng)車輛(liang)違停檢(jian)測與(yu)響應系統、智能(neng)車流量計(ji)數與(yu)跟蹤系統、智能(neng)車牌(pai)識(shi)別(bie)系統、基(ji)于(yu)車道線(xian)檢(jian)測的道路邊緣與(yu)標線(xian)識(shi)別(bie)系統、基(ji)于(yu)視覺處理的車輛(liang)控制與(yu)高速(su)巡航系統

基于Agent的私人AI助理

項目技術要點

Agent部分實現
webui部分實現
多action智能體(ti)

知識庫部分實現
工具部分實現

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(mu)以智能(neng) Agent 技術(shu)為核心(xin)，通過(guo)結合(he)自(zi)然語言處理(li)、機(ji)器(qi)學習(xi)、知識圖譜等技術(shu)，打造一個能(neng)夠理(li)解用戶需求、自(zi)主執行(xing)任(ren)務的私人 AI 助理(li)。

分布式與混合精度訓練——從零訓練GPT

項目技術要點

數據收集與預處理
訓練優化
評估與調優

模型架構設計
模型融合

衍生應用領域

智能客服
機器翻譯
智能輔導系統

虛擬角色互動
金融風險評估
醫療咨詢

深入挖掘從(cong)transformer到大(da)(da)模型(xing)的歷史變遷(qian)及技(ji)術棧的遷(qian)移，帶領(ling)大(da)(da)家從(cong)零開始(shi)搭(da)建GPT大(da)(da)模型(xing)網絡，學習(xi)大(da)(da)模型(xing)訓練的技(ji)巧，基于此(ci)學習(xi)各(ge)開源大(da)(da)模型(xing)的部署與(yu)微調。

基于人臉識別的身份驗證系統

項目技術要點

人臉檢測
深度學習
PyQt界面開發

目標檢測
人臉Embedding
SQLite數據庫

衍生應用領域

安防監控
考勤機
公共安全
智能家居

門禁系統
人臉支付系統
用戶登錄系統
便捷支付

項目是一(yi)個基于人(ren)臉識別(bie)(bie)技術的(de)身份驗(yan)證(zheng)系(xi)統(tong)(tong)，旨在通過高(gao)效(xiao)、準確(que)的(de)面(mian)部(bu)識別(bie)(bie)算法，為用(yong)戶提供安全、便捷的(de)身份驗(yan)證(zheng)服(fu)務該系(xi)統(tong)(tong)利用(yong)目標檢測技術進行人(ren)臉定位，并(bing)結合深度學習(xi)模(mo)型將(jiang)人(ren)臉圖像轉(zhuan)化為高(gao)維向量（人(ren)臉Embedding），實(shi)現1:N的(de)人(ren)臉識別(bie)(bie)功能。為了提升用(yong)戶體驗(yan)和數據管理(li)效(xiao)率，系(xi)統(tong)(tong)采用(yong)PyQt設計圖形界面(mian)，并(bing)使用(yong)SQLite數據庫(ku)存儲和管理(li)用(yong)戶信息及識別(bie)(bie)記錄

日常課程項目跟練，用項目“硬控”技術點

智能化學習管理平臺，學習效果全掌控

系統人才畫像

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(du)是(shi)國內較早進入(ru)人(ren)工智能(neng)(neng)領域的企業，華(hua)(hua)清(qing)遠見是(shi)百度(du)云(yun)智學(xue)院授權認(ren)證合作(zuo)伙伴。《人(ren)工智能(neng)(neng)深度(du)學(xue)習(xi)(初級)認(ren)證》是(shi)百度(du)云(yun)智學(xue)院與華(hua)(hua)清(qing)遠見聯合打造(zao)的深度(du)學(xue)習(xi)人(ren)才培養(yang)與認(ren)證體(ti)系。完成華(hua)(hua)清(qing)遠見人(ren)工智能(neng)(neng)體(ti)系課程學(xue)習(xi)并(bing)考試通過，可獲(huo)得由(you)百度(du)云(yun)智學(xue)院頒發的高含金量(liang)《人(ren)工智能(neng)(neng)深度(du)學(xue)習(xi)(初級)認(ren)證證書》。

《人工智能深度學習（初級）認證證書》圍繞“AI+”行業應用場景下的業務設計、工程實施、產品測試、安裝部署、系統運維、人工智能技術服務、算法調優、深度學習框架基本應用等崗位技能要求進行課程學習設置，囊括了深度學習開發框架應用、系統應用提作，深度學習業務分析與設計，工程應用實施，系統測試、算法優化、安裝部署、系統運維等詳細內容，培養適應多個領域的AI+人才。了解詳情 >>>