人工智能太難，聽不懂學不會
知識碎片化，不成體系
簡歷上項目經歷少
實戰資源少，實操經驗不足
學習目標不清晰，不知道要學什么
學的太基礎，就業面窄
隨著AI時代到來，人工智能成為熱門技術方向之一。飛速發展的行業使人才需求越來越大，薪資隨之 水漲船高。但由于技術更新快，教育資源有所滯后，真正符合市場需求的人才培養仍面臨巨大挑戰。
“快餐式”人才特點
基礎性技術崗位
可替代、可復制
機械執行，缺乏開發思維
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，無行業限制
符合市場人才需求標準
職場晉升快
在校學生
本科/研究生及以上
理工科相關專業背景， 且自身有計算機、數學 等專業基礎。
IT轉行
傳統互聯網崗位
職業到達瓶頸，初級程 序員可復制性高，無行 業市場競爭力。
能力提升
架構師/算法工程師/CTO
研發大牛，需要人工智能算法與大數據，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
對人工智能感興趣，并 有一定的學習動力和自 主學習能力。
邊練邊學培養開發思維
應用場景中教學，案例融入知識點
注重方法論教學，培養開發思維
不同框架對比學習，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，拒絕紙上談兵
大型項目高仿真
課程直接配套實操平臺
自帶多個開發環境
解決了在硬件上部署實驗限制、嵌入式端 速度慢、開發過程中環境切換等問題，簡 化了開發流程，開展教學更流暢便捷。
可視化算法教學將算法過程封裝，動態解析代碼，按搭積木式組合讓用戶可視化理解算法原理，構建整體思維，深入學習。
3D應用場景案例實戰
邏輯與算法可接入系統里預設的3D場景中，實現可視化交互體驗，打造人工智能沉浸式實操環境。
智能捕捉錯誤
精準捕捉在編程學習和算法學習過程中的異常情況，提醒錯誤原因，督促及時修改。
代碼自動生成
Pyhton代碼自動生成，根據封裝好的組件自主學習代碼，代碼資源可以遷移到硬件平臺或虛擬場景中驗證。
拓展應用，開展比賽
系統里編譯的代碼可直接遷移到實際行業應用；豐富的實驗環境、項目資源可作為人工智能大賽平臺。
· 灰度與二值化
· 圖像旋轉與縮放
· 圖像矯正與仿射變換
· 圖像噪點消除與濾波算法
· 圖像形態學變換
· 直方圖與均衡化
隨機案例：顏色識別、道路
邊緣檢測、快遞二維碼識別
· PyTorch
· TensorFlow
· PaddlePaddle
· 張量與矩陣
· 框架的自動微分機制
· 計算圖
· GPU的使用
隨機案例：加減乘
· 機器學習認識
· Python的機器學習庫
· K近鄰算法
· 線性回歸
· 激活函數與非線性化
· 邏輯回歸
· 支持向量機
· 貝葉斯
· 聚類算法
· 前向與反向過程
· 訓練過程可視化
· 優化器與優化方法
· 欠擬合與過擬合
· 模型效果評估
隨機案例：分開兩個圓
· 計算機眼中的圖像
· 卷積為什么能識別圖像
· 池化為什么能增強特征
· 多通道卷積與偏置過程
· 經典神經網絡
實戰：人臉識別
· NLP的發展與技術棧
· 傳統的RNN
· LSTM
· Bi-LSTM
· GRU
· ChatGPT的發展與技術棧
· 基礎與動機
· Transformer 架構
· 注意力機制
· 位置編碼
· 注意力掩碼
· 經典神經網絡
· 安裝與配置
· 組件的介紹與使用
· 信號與槽函數
· PyQT的線程與進程
· SQLite數據庫
· PyQtGraph數據可視化
· LLM大語言模型介紹
· 經典大模型
· 大模型的微調方法
· LLM中attention的優化
· nlp評價指標
· 3D場景數據交互
· 數據采集
· 數據增強與分類數據集制作
· MobileNetV3的small與large
· 網絡fine-tuning
· 模型部署到場景
· 后端部署與前端檢測
· 3D場景數據交互
· 數據采集
· 目標檢測基礎知識
· 目標檢測發展與經典神經網絡
· YOLO的發展與關鍵概念
· 數據增強與分類數據集制作
· 網絡fine-tuning
· 模型部署到場景
· 后端部署與前端檢測
· 交通監控分析
· 車輛違停檢測
· 道路邊緣和車道標線識別
基于目標的人臉查找檢測，并結合機器學習算法 實現1:N的人臉識別。關鍵點檢測可以實現數字 化妝、數字美顏等功能。
3D場景的垃圾分類系統，實現可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾的正確分類，垃圾可以自定義多角度采集與識別。
3D場景流水線分揀物品可高度自定義，通過動態的自動上貨、識別殘次品、自動分揀、自動傳送帶控制，實現智能化工業流水線作業
基于車輛檢測、車牌檢測、車牌識別實現違章停車識別功能，精準快速識別出違停車輛并進一步行動，車輛可自動駕駛到某一區域，動態獲取場景攝像頭數據。
車輛檢測與跟蹤在交通監控、智能城市等方向都具有廣泛應用，通過目標檢測算法與跟蹤算法，檢測其道路車輛實時性計數。
采用車牌檢測與光學OCR，實現場景中的車牌識別功能，與車庫的數據庫進行匹配對比，實現智能化停車場、自動收費等系統的放行與收費功能。
基于分割算法的車道線檢測，并使用輕量化分割方案實現車道線檢測，結合車輛檢測可實現壓線檢測與逆行檢測。
基于視覺處理實現仿射變換、車道識別。并通過PID實現車輛方向盤和前輪的控制，通過后驅的速度調節車輛行駛的速度。
國家政策
企業投入
資本傾斜
