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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革已經拉開序幕......

市場份額飆升,人才供不應求

國家“十四五”政策大力支持人工智能行業發展,中國人工智能行業整體市場呈現高速增長趨勢。據測算,2029年市場規模將突破萬億大關。

市場份額的飆升帶來了人工智能企業的爆發式增長,各大企業也紛紛開辟了人工智能業務板塊。如此局面之下,人工智能人才備受用人市場青睞,人才供需比遠小于其他行業。

人才供需比指的是意向進入崗位的人才數量與崗位數量的比值,比值大于1,供過于求。比值越小,競爭越小。 比值越大,競爭也就越大。

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。在人才緊缺的趨勢下,薪資水平較高。

深剖人工智能主流技術方向

主流技術方向知識點全覆蓋,多樣化職業選擇

AI技術下沉,觸達更多人群

四大類適學人群,前沿但不遙遠,人人皆可“武裝”AI

雙師雙平臺,打造個性化人才培養方案

區別于傳統培訓,真正適合AI時代的新班型

5大階段層層遞進,培養AI開發思維

掌握算法技術,編程實踐,培養全面的A人才

  • 基礎理論
  • 基礎開發
  • 深度開發
  • 視覺實戰
  • 大模型實戰
  • 01 人工智能引入與課程整體介紹
    人工智能的認知與介紹 學習階段概覽與語言工具介紹 人工智能工具環境介紹-學習環境介紹
  • 03 Python高級技巧
    函數的基本概念與使用 類的基本概念與使用 模塊與包 異常處理機制 迭代器與生成器 正則表達式 裝飾器 文件操作 多進程 多線程 協程 網絡的基礎知識 網絡編程
  • 04 PyQT課程
    PyQT概念與安裝創建 使用PyQt5創建第一個界面 UI界面設計與手寫界面設計 繪制注冊界面,實現注冊功能 圖像顯示 定時器-QTimer的使用 基于QProgressBar實現進度條 PyQT的界面切換 基于QMainWindow實現記事本 文件瀏覽器的實現 多媒體的實現 事件機制 PyQT中多線程 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 數據類型轉換 條件語句 Python、Anaconda與Pycharm的關系 Python3.10的match...case while循環語句
    for循環語句 循環的控制與綜合練習 數據類型-數字型 數據類型-字符串 數據類型-列表 數據類型-元組 數據類型-集合 數據類型-字典
  • 05 線性代數與數據挖掘
    人工智能中的線性代數 Numpy庫與矩陣處理 Matplotlib庫與數據可視化 Pandas Series數據處理
    數據處理的藝術Pandas DataFrame 【項目】學生成績統計可視化
  • 06 Python數據結構
    Python算法分析 單鏈表 雙鏈表 隊列 雙端隊列
    哈希表 遞歸 線性查找與二分類 Python基本排序算法 Python高級排序算法
  • 01 人工智能的微積分基礎
    人工智能的微積分引入 人工智能的微積分基礎
  • 03 視覺項目實踐:自動駕駛
    MQTT庫的介紹與3D場景的交互 自動駕駛簡介 3D場景的介紹 獲取3D場景的數據 透視變換 提取車道線 車道線擬合 車道線顯示 車輛控制與自動駕駛
  • 05 概率論與統計
    概率論與統計(上) 貝葉斯原理與實踐 概率論與統計(下) 貝葉斯案例與實踐 貝葉斯多分類實踐 【項目】基于貝葉斯的鳶尾花分類 【作業】基于貝葉斯的糖尿病分類
  • 06 機器學習算法原理與實踐-深化
    曲線擬合與非線性化 激活函數 極大似然估計與交又熵損失函數 邏輯回歸與二分類問題 基于框架的邏輯回歸 【項目】基于PyTorch的垃圾郵件邏輯回歸 【作業】基于PyTorch的蘑菇邏輯回歸 【作業】基于sklearn的乳腺癌邏輯回歸
  • 02 圖像認知與OpenCV
    計算機眼中的圖像 灰度化 二值化 自適應二值化 形態學變換 圖片顏色識別 圖像顏色替換 ROI切割 圖像旋轉 圖像鏡像旋轉 圖像縮放 圖像矯正
    圖像添加水印 圖像噪點消除 圖像梯度處理 圖像邊緣檢測 繪制圖像輪廓 凸包特征檢測 圖像輪廓特征查找 直方圖均衡化 模板匹配 霍夫變換 圖像亮度變換
  • 04 機器學習算法原理與實踐-入門
    機器學習介紹與定義 KNN與決策邊界 距離計算方式 使用數學方法實現KNN 前向傳播與損失函數 反向傳播的學習率與梯度下降 自求導的方法實現線性回歸算法 深度學習框架PyTorch的tensor 基于PyTorch框架的線性回歸 基于TensorFlow框架的線性回歸 基于PaddlePaddle框架的線性回歸 【項目】基于PyTorch的房價預測 【作業】基于PyTorch的鮑魚年齡判定 【作業】基于sklearn共享單車租賃預測
  • 07 深度學習基礎與實踐
    全連接與鏈式求導法則 Softmax與交叉熵 優化器和優化方法 神經網絡的可解釋性與欠擬合 神經網絡的過擬合 正則化 神經網絡的過擬合解決方案 深度學習回顧與任務 【項目】基于DNN的PM2.5預測 【作業】基于DNN的吃雞預測
  • 01 卷積神經網絡
    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 CUDA與cudnn安裝 LeNet-5原理與算法基礎 【項目】LeNet-5的手寫體識別項目 分類算法的評估標準
  • 02 視覺經典神經網絡與復現
    圖像識別的歷史發展 AlexNet網絡特點與代碼復現 【項目】基于AlexNet的貓狗分類項目 【作業】基于AlexNet的花卉分類項目 VggNet網絡特點 GoogLeNet網絡特點 ResNet網絡特點與代碼復現 【項目】基于ResNetde分類 【項目】基于AlexNet的花卉分類項目 MobileNetV1網絡特點 MobileNetV2網絡特點 MobileNetV3網絡特點
  • 03 循環神經網絡原理與應用
    【項目】基于DNN的風,電功率預測 DNN的時序預測與缺陷 RNN為什么能做時序預測? 【項目】基于RNN的風電功率預測 RNN的梯度消失和梯度爆炸 Word Embeddging詞嵌入 Word2Vec Word2Vec優化 LSTM:長-短期記憶網絡 BiLSTM 門控循環單元
  • 04 Transformer基礎與網絡搭建
    Encoder-Decoder 注意力機制引入 注意力機制 soft-attention 絕對位置編碼 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代碼】手寫Transformer網絡 【項目】從零開始手寫GPT
  • 05 語音了解與基礎
    認識模擬聲音與數字聲音 聲音時域與頻域轉換 聲音的mel特征提取
  • 01 Git教程
    Git學習與使用
  • 02 工業流水線產品實時檢測
    3D分揀場景介紹與數據通信 3D場景數據采集 使用分類算法訓練數據集 網絡fine-tuning:整個網絡與某幾層 3D場景分類算法項目部署 目標檢測簡介 目標檢測的數據集-Pascal VOC 目標檢測的數據集-MS COCO 目標檢測的數據集-YOLO 目標檢測的評價指標
    目標檢測的挑戰 R-CNN原理 Fast R-CNN原理 Faster R-CNN原理 SSD的原理與網絡結構分析 YOLO簡介與快速上手使用-預測篇 YOLO簡介與快速上手使用-訓練篇 YOLOV1的原理與網絡結構 YOLOV2的原理與網絡結構 YOLOV3的原理與網絡結構
    YOLOV4的原理與網絡結構 YOLOV5的原理與網絡結構 YOLOV5的使用與代碼精講-預測部分 YOLOV5的使用與代碼精講-網絡搭建 YOLOV5的使用與代碼精講-訓練部分 YOLOV8的原理與網絡結構 3D場景檢測算法項目部署
  • 03 人臉識別項目精講
    人臉識別項目功能演示 人臉識別項目整體框架介紹 人臉數據集的下載、標注與處理 快速使用YOLOV8訓練一個人臉檢測 遠處人臉檢測失利與數據集優化 FaceNet的原理詳解 基于facenet的人臉向量化 數據庫存儲與相似性基礎 人臉識別項目實現 基于PyQT5實現人臉錄入功能 基于PyQT5實現人臉識別功能 基于PyQT5實現人臉數據庫管理功能
  • 05 視覺算法的NPU終端移植
    CPU、GPU、NPU介紹 RKNPU介紹與發展 YOLO-COCO預訓練模型轉換 YOLO-COCO與訓練模型板載部署 自定義模型轉換和部署 RK3588算法部署接入3D場景 更快的推理:C++部署方案
  • 04 Linux開發與使用
    Linux系統介紹 Windows環境-wsl2環境安裝 Linux服務器連接 Ubuntu基本命令
  • 01 Linux開發與使用(選修)
    Linux系統介紹 Ubuntu基本命令
  • 03 大模型的部署與應用基礎
    大模型的部署與應用基礎章節介紹 RESTful風格api 使用api接口調用大模型 大模型相關庫與概念 Windows本地部署與GPU并行-Qwen2.5 Windows本地部署Chatglm3-6B ollama本地運行大模型 autodl的GPU部署大模型 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-wsl Windows環境-wsl的docker部署 Ubuntu下CUDA和CuDNN安裝-Docker vllm進行推理加速優化 多輪對話機器人實現 入門FastAPI 基于fastapi構建對話機器人 對話機器人WEBUI-streamlit 對話機器人WEBUI-gradio temperature和top_p參數常見設置
  • 04 大模型的RAG與Agent設計
    Langchain部署本地大模型 Langchain-Prompt提示詞 常見向量數據庫的介紹 Langchain-chain鏈 Langchain-memory記憶 Langchain-agent代理 RAG的介紹 RAG的文本加載 RAG的文本分割 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的智能評估-LangSmith RAG的智能評估-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
    大模型微調的意義 什么是參數高效微調 Bitfit-tuning實操 Prompt-tuning實操 P-tuning實操 Prefix-tuning實操 LORA實操
    LLaMA-Factory微調角色扮演大模型 LLaMA-Factory微調文旅多模態大模型 RLHF基于人類反饋的強化學習 什么是量化Quantization GPTQ量化的原理與優勢 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 大模型的基礎原理 大語言模型的“前世今生”與發展 LLM預測過程與提示工程 如何高效地使用Prompt
  • 05 基于Agent的私人AI助理項目精講
    項目背景介紹 環境搭建介紹 核心功能梳理與作業布置 Agent部分實現 工具部分實現 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 如何進行分布式訓練 數據并行DP 分布式數據并行DDP
    Accelerate Deepspeed 混合精度訓練 GPT2的訓練與優化訓練
  • 08 大模型的NPU終端移植
    RK3588部署deepseek對話大模型 RK3588部署Qwen多模態大模型
  • 09 DeepSeek+Coze打造AI智能體工作流(選修)
    DeepSeek+Xmind快速生成思維導圖 DeepSeek+kimi快速生成PPT DeepSeek+Mermaid快速生成流程圖 Coze:多平臺發布專屬智能體
    大模型快速生成圖片 大模型快速生成視頻 大模型+工具快速操作Excel
    Coze:介紹與登錄 Coze:個人空間與團隊空間 Coze:從零開始搭建跨境營銷工作流
    Coze:使用對話流完成AI面試官 Coze:使用插件完成AI旅行助手 Coze:使用知識庫完成AI客服

元宇宙-人工智能在線實驗平臺

拒絕3大學習難題,輕松get人工智能學習的正確方式!

2D/3D化交互式特色功能

組件化拖拽式編程
結果實時展示
組件參數交互
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

人工智能在線實驗平臺教學系統子模塊

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

本項目是一個高度自定義的3D場景工業流水線系統,旨在通過自動化技術實現高效的物品分抹與處理。系統集成了動態自動上貨、殘次品識別、自動分抹和傳送帶控制等功能,將待分揀物品輸送到分抹系統。用戶可以自定義規則和算法,以將物品準確分配到正確的下件系統。訓練出的規則和算法越優,分揀處理的速度和準確性就越高。此外,結合MQTT等通信協議,確保了系統的靈活性和擴展性

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

本項目是一個創新的3D場景垃圾分類系統,利用先進的目標檢測技術和多角度圖像采集,實現垃 圾的自動分類。系統能夠準確識別可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾,從而促進資源回收 和環境保護。用戶可自定義垃圾樣本的多角度采集,以提升識別精度,同時系統提供直觀的3D可視 化界面,簡化操作和管理

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

智能駕駛綜合項目包含:智能車輛違停檢測與響應系統、智能車流量計數與跟蹤系統、智能車牌識別系統、基于車道線檢測的道路邊緣與標線識別系統、基于視覺處理的車輛控制與高速巡航系統

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

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

本項目以智能 Agent 技術為核心,通過結合自然語言處理、機器學習、知識圖譜等技術,打造一個能夠理解用戶需求、自主執行任務的私人 AI 助理。

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transformer到大模型的歷史變遷及技術棧的遷移,帶領大家從零開始搭建GPT大模型網絡,學習大模型訓練的技巧,基于此學習各開源大模型的部署與微調。

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

項目是一個基于人臉識別技術的身份驗證系統,旨在通過高效、準確的面部識別算法,為用戶提供安全、便捷的身份驗證服務該系統利用目標檢測技術進行人臉定位,并結合深度學習模型將人臉圖像轉化為高維向量(人臉Embedding),實現1:N的人臉識別功能。為了提升用戶體驗和數據管理效率,系統采用PyQt設計圖形界面,并使用SQLite數據庫存儲和管理用戶信息及識別記錄

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

百度是國內較早進入人工智能領域的企業,華清遠見是百度云智學院授權認證合作伙伴!度斯ぶ悄苌疃葘W習(初級)認證》是百度云智學院與華清遠見聯合打造的深度學習人才培養與認證體系。完成華清遠見人工智能體系課程學習并考試通過,可獲得由百度云智學院頒發的高含金量《人工智能深度學習(初級)認證證書》。

《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 >>>

人均8年以上AI開發經驗名師團保駕護航

名企合作方,2W+合作企業,就業有保障

從面前到入職全鏈路跟進,只為送你高薪上岸

真實高薪學員案例,實現職場飛躍

  • 伏**
    本科
    算法工程師
    25K
  • 劉**
    本科
    算法工程師
    18K
  • 宋**
    本科
    數據分析師
    16K
  • 侯**
    本科
    算法工程師
    15K
  • 李**
    本科
    軟件開發工程師
    13K
  • 何**
    本科
    AI工程師
    10.5K
  • 顧**
    本科
    算法工程師
    10K
  • 劉**
    本科
    算法工程師
    10K

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