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  • 雙師流動課堂·學(xué)習(xí)進度自由把控
  • 系統(tǒng)人才畫像·學(xué)習(xí)效果實時監(jiān)測
  • 海量題庫自測·查缺補漏針對強化
  • AI智能模擬面試·提前預(yù)演面試押題
  • AI智能助教答疑·24小時在線隨問隨答
  • 企業(yè)真實項目實戰(zhàn)·所學(xué)即所用
  • 技術(shù)創(chuàng)新是推動人工智能發(fā)展的核心動力
人工智能太難,聽不懂學(xué)不會 知識碎片化,不成體系 簡歷上項目經(jīng)歷少 實戰(zhàn)資源少,實操經(jīng)驗不足 學(xué)習(xí)目標(biāo)不清晰,不知道要學(xué)什么 學(xué)的太基礎(chǔ),就業(yè)面窄

人工智能,AI時代的必修課

隨著AI時代到來,人工智能成為熱門技術(shù)方向之一。飛速發(fā)展的行業(yè)使人才需求越來越大,薪資隨之 水漲船高。但由于技術(shù)更新快,教育資源有所滯后,真正符合市場需求的人才培養(yǎng)仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

  • 高質(zhì)量人才缺口大
  • 市場需求大
  • 熱門技術(shù)薪資高
  • 急需優(yōu)質(zhì)教育資源
  • 為迎合人工智能行業(yè)飛速發(fā)展,市場存在許多“快餐式”人才培養(yǎng),而具備體系技術(shù)能力的人才高度稀缺。
    • “快餐式”人才特點

      基礎(chǔ)性技術(shù)崗位

      可替代、可復(fù)制

      機械執(zhí)行,缺乏開發(fā)思維

      晉升難,行業(yè)局限性

    • 高素質(zhì)人才特點

      具備完整的開發(fā)思維

      開發(fā)能力可遷移,無行業(yè)限制

      符合市場人才需求標(biāo)準(zhǔn)

      職場晉升快

適學(xué)人群

拒絕做“可復(fù)制”技術(shù)人才

打破行業(yè)壁壘,培養(yǎng)技術(shù)人才“可遷移能力

理論+實戰(zhàn),5大階段層層遞進,培養(yǎng)AI開發(fā)思維

理論打底,實戰(zhàn)鞏固,打造真正掌握人工智能技術(shù)的人才
  • 基礎(chǔ)理論
  • 基礎(chǔ)開發(fā)
  • 深度開發(fā)
  • 視覺實戰(zhàn)
  • 模型實戰(zhàn)

耗時5年研發(fā)人工智能在線實驗平臺,打造身臨其境實戰(zhàn)環(huán)境

采用創(chuàng)新教學(xué)模式,將理論知識變得直觀生動,同時為理論知識的應(yīng)用提供了項目開發(fā)與實踐的學(xué)習(xí)系統(tǒng)
組件化拖拽式編程
結(jié)果實時展示
組件參數(shù)交互
代碼自動生成
機器視覺3D場景
NLP/語音3D場景
智能分揀綜合場景
大模型AIGC綜合場景
自動駕駛綜合場景

元宇宙人工智能在線平臺優(yōu)勢

一次性解決人工智能學(xué)習(xí)3大難題
算法難

采用“可視化算法”教學(xué)模式,將算法過程封裝,動態(tài)解析代碼,按搭積木式組合讓用戶可視化理 解算法原理,構(gòu)建整體思維,深入學(xué)習(xí)。

以深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)為例,通過傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)一般需要2~3天,但使用人工智能在線實驗平臺只需要半天。

編程難

采用“代碼自動生成”教學(xué)模式,Python代碼自動生成,根據(jù)封裝好的組件自主學(xué)習(xí)代碼,代碼資源可以遷移到硬件平臺或虛擬場景中驗證。

應(yīng)用場景難

采用“3D應(yīng)用場景案例實戰(zhàn)”教學(xué)模式。邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場景中,實現(xiàn)可視化交 互體驗,打造人工智能沉浸式實操環(huán)境。

3D仿真交互式綜合項目

沉浸虛擬仿真實驗環(huán)境,互動學(xué)習(xí)深化知識理解與技能提升,激發(fā)學(xué)習(xí)熱情與創(chuàng)新思維
  • 工業(yè)流水線智能分揀

    預(yù)設(shè)工業(yè)流水線場景,將待分揀物品輸送到分揀系統(tǒng),可以自行設(shè)計規(guī)則和算法,將物品分配到正確的下件系統(tǒng),訓(xùn)練規(guī)則和算法越優(yōu),越能夠?qū)崿F(xiàn)高速、準(zhǔn)確、自動化的分揀處理。

  • 自動駕駛

    預(yù)設(shè)自動駕駛的道路場景,感知與識別環(huán)境信息與道路信息,完成決策與規(guī)劃算法部署,通過類PID算法控制車輛姿態(tài)進行自主導(dǎo)航與智能交互。

  • 從零開始手寫GPT

    深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術(shù)棧的遷移,帶領(lǐng)大家從零開始搭建GPT大模型網(wǎng)絡(luò),基于此學(xué)習(xí)各開源大模型的部署與微調(diào)。

結(jié)果導(dǎo)向,對標(biāo)崗位JD精準(zhǔn)教學(xué),學(xué)完直接落地高端崗位

從入門到精通:AI崗位學(xué)習(xí)全攻略
  • AI全棧工程師
  • python開發(fā)工程師
    增加自動化辦公能力
  • 圖像處理工程師
    機器學(xué)習(xí)工程師
  • 自然語言處理算法工程師
    語音識別算法工程師
    深度學(xué)習(xí)算法工程師
    計算機視覺工程師
  • 數(shù)據(jù)標(biāo)注員
    大模型算法工程師
    大模型訓(xùn)練與微調(diào)工程師
    AI終端部署工程師
    • 人工智能引入與
      課程整體介紹
    • Python
      高級技巧
    • 數(shù)據(jù)
      結(jié)構(gòu)
    • 人工智能的
      微積分基礎(chǔ)
    • 基于傳統(tǒng)視覺的簡單的
      車道線檢測與自動駕駛
    • Python的
      基礎(chǔ)語法
    • 線性代數(shù)與
      Python第三方庫
    • Git
      教程
    • 圖像認(rèn)知
      與OpenCV
    • 機器學(xué)習(xí)算法原理
      與實踐-入門
    • 語音場景
      與認(rèn)識聲音
    • NLP-循環(huán)
      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    • 卷積
      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    • 機器學(xué)習(xí)算法原理
      與實踐-深化
    • Transformer
    • 視覺經(jīng)典
      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)
    • 深度學(xué)習(xí)
      基礎(chǔ)與實踐
    • 概率論
      與統(tǒng)計
    • 生成式
      人工智能
    • 數(shù)據(jù)集
      標(biāo)注與制作
    • 工業(yè)流水線
      產(chǎn)品實時檢測
    • 目標(biāo)分割的
      原理與實戰(zhàn)
    • 大模型的
      RAG、微調(diào)與Agent
    • PyQT
      課程
    • 工業(yè)流水線
      產(chǎn)品分類
    • 垃圾分揀
      實時監(jiān)測
    • 大模型的
      部署與上線
    • 算法的
      NPU終端移植

21年資源積累,打造人工智能行業(yè)標(biāo)桿

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