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    人工智能开发适合人群

    1. 预转型开发人员

    2. 数学/统计学/物理专业

    3. 研发管理技术拓展

    4. 人工智能爱好者

    咨询新开班级构成情况

    人工智能开发六大课程优势

    • 制定AI培训新标准培养AI专精型人才

    • 覆盖AI职业全技能助力学员高端就业

    • 课程设置科学合理适合AI技术初学者

    • 多领域多行业项目打造AI核心竞争力

    • 技术大牛倾力研发专职沉淀AI新技术

    • 聚力名企共建课程整合优质技术资源

    01制定AI培训新标准 培养AI专精型人才

    我们培养的AI工程师所需能力

    AI算法深入研究能力AI算法深入研究能力指算法实用性、先进性、可拓展性,让学员掌握算法模型举一反三的技能。

    AI算法业务流处理能力AI算法业务流处理能力指通过企业实战场景、业务流,对AI技术实战训练,解决实战业务流问题。

    技术栈seleniumrequestsjs

    技术栈xpathMysqlESFilter

    技术栈Counterseabornopencv
    tensorboardjiebapillow

    技术栈lossselectionentropy
    lossAdam SGD

    技术栈cross validationmodel
    predicttrain test split

    技术栈pytorchtensorflowkeras
    sklearn

    技术栈acuracyrecalprecision
    f1

    技术栈djangoflaskdocker
    tensorflow-serving

    技术栈abtestunitestAPItest

    数据采集与标注数据清洗与存储数据特征与分析 模型验证模型训练模型选型与构建 模型选型与构建模型选型与构建系统联调测试

    在线医生问答机器人是NLP在医疗领域的应用之一,帮助人们解决基本的医疗知识问答。项目涉及主流的AI技术,包括迁移和微调BERT模型解决句子连贯性判断、BiLSTM+CRF解决医疗命名实体识别、使用自监督语料进行实体审核等,对涉猎的全部算法模型进行深度解析。同时,整个项目具备完整的业务流程,包括微信公众号的对接、对话管理存储、模型部署服务、图数据库操作等,以便训练的模型能真正投入使用,产生商业价值。

    技术架构

    课程实例:在线医生项目

    微信公众号客户端

    分布式模型部署与性能提升技巧

    医疗领域知识图谱
    neo4j存储
    N度关系查询
    图数据管理
    医疗对话生成模型训练
    基于BERT的对话连贯性判断
    用户意图识别
    Bi-LSTM+CRF的命名实体识别
    多轮对话管理系统
    基于Redis的缓存
    基于Unit的规则生成器
    多轮对话控制机制

    医疗数据清洗与数据处理流水线

    了解AI工程师发展前景

    02覆盖AI职业全技能 助力学员高端就业

    • 机器学习、推荐、通用框架

      科学计算库,特征工程, 十大经典算法,主流应用领域,推荐系统,主流框架人工智能框架TensorFlow、Pytorch。

    • 图像与视觉处理CV

      图像分类,目标检测和追踪,图像语义分割,场景文字识别,图像生成,人体关键点检测及标签识别,视频分类。

    • 自然语言处理NLP

      分词,命名实体识别,词性标注、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、文本摘要、问答系统、阅读理解。

    • 人工智能前沿技术和未来热点

      进化学习、分布式机器学习、强化学习、立体视觉与SLAM、点云处理、对称权重与深度置信网络、模型可解释性,模型压缩,迁移学习,终身学习,元学习。

    咨询老学员就业详情

    03课程设置科学合理 适合AI技术初学者

    1. 阶段1
    2. 阶段2
    3. 阶段3
    4. 阶段4
    5. 阶段5
    6. 阶段6
    7. 阶段7
    8. 拓展课
    • Python基础编程

      主讲内容:

      ·Python第一个程序
      ·条件控制语句和循环语句
      ·容器类型
      ·函数
      ·文件操作

      可掌握的核心能力:

      1、掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力。

      可解决的现实问题:

      1、能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。

    • Python高级和应用编程

      主讲内容:

      ·Python高级语法·Python常用标准库
      ·数据结构与算法·Linux系统使用
      ·网络编程·多任务编程
      ·Web基础应用:HTTP协议·Web基础应用:前端基础
      ·AI开发Web应用:Django框架·面向对象
      ·异常处理·模块和包

      可掌握的核心能力:

      1、能够熟练使用Linux操作系统;
      2、掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;
      3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;
      4、能够进行Python与MySQL之间的数据交互;
      5、掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
      6、掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理;
      7、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

      可解决的现实问题:

      能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。

    • 机器学习

      主讲内容:

      ·常用科学计算库的使用
      ·数学基础知识及基于科学计算库的实现
      ·数据预处理与特征工程
      ·决策树
      ·SVM支持向量机
      ·朴素贝叶斯
      ·聚类算法
      ·集成学习
      ·马尔可夫链蒙特卡罗方法
      ·图模型
      ·高斯过程
      ·机器学习项目实训

      可掌握的核心能力:

      1、掌握数据科学库的使用;
      2、掌握数据基本处理的方法;
      3、掌握机器学习中处理数据的方法;
      4、理解经典的机器学习算法原理;
      5、掌握机器学习中工作的具体流程。

      可解决的现实问题:

      1、把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型;
      2、实现针对不同问题,选择不同算法模型,同时在该模型的基础上,对该算法进行调优。

    • 深度学习与图像与视觉处理

      主讲内容:

      ·神经网络
      ·TensorFlow框架
      ·图像与视觉处理介绍
      ·目标分类和经典CV网络
      ·目标检测和经典CV网络
      ·目标分割和经典CV网络
      ·OpenCV库与图像处理基础
      ·OpenCV库与图像处理进阶
      ·cv综合案例实训

      可掌握的核心能力:

      1、熟悉深度学习主要及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用;
      2、掌握深度学习在计算机视觉中的应用,包括但不限于分割检测识别等;
      3、掌握实际工作中深度学习的具体流程,数据及标注处理,建模训练,及模型部署应用等。

      可解决的现实问题:

      1、可实现物体(人体,人脸,通用目标)检测,跟踪与识别,道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案;
      2、能够对图像处理、人脸算法,或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优。

    • 深度学习与自然语言处理

      主讲内容:

      ·pytorch工具与神经网络基础
      ·自然语言处理NLP介绍
      ·自然语言处理NLP开发HelloWorld案例
      ·文本预处理
      ·RNN及变体
      ·Transfomer
      ·传统的序列模型
      ·非序列模型解决文本问题

      可掌握的核心能力:

      1、掌握pytorch的安装和使用;2、掌握NLP领域前沿的技术解决方案;
      3、掌握NLP相关知识的原理和实现;  4、掌握传统序列模型的基本原理和使用;
      5、掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案。

      可解决的现实问题:

      1、能够使用pytorch搭建神经网络;2、构建基本的语言翻译系统模型;
      3、构建基本的文本生成系统模型;4、构建基本的文本分类器模型;
      5、使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别;    6、使用fasttext进行快速的文本分类。

    • 人工智能项目实战

      主讲内容:

      ·智能交通CV项目
      ·实时人脸检测CV项目
      ·智能文本分类NLP项目
      ·在线医生NLP项目
      ·场景识别CV项目
      ·泛娱乐推荐项目(CV+推荐)

      可掌握的核心能力:

      1、掌握大规模语料下AI模型快速进行文本分类的全流程;
      2、掌握多模型并行训练与多模型部署预测的全流程;
      3、掌握垂直领域AI对话系统的基本工程实现;
      4、掌握使用迁移学习方法进行句子审核及其句子主题相关问题的实现;
      5、掌握复杂场景下AI模型实时进行目标检测并跟踪的全流程;
      6、掌握利用AI模型进行人脸定位,检测,识别,匹配的工程实现方法;
      7、掌握多模型级联实现场景识别并进行模型部署的全流程。

      可解决的现实问题:

      1、通过项目对机器学习、NLP、CV领域知识点综合应用;
      2、通过项目综合提升AI算法业务流搭建能力;
      3、通过项目综合提升AI算法实用性、先进性、可拓展性经验提升。

    • 人工智能面试强化

      主讲内容:

      ·自编码器·对称权重与深度置信网络
      ·进化学习·分布式机器学习
      ·强化学习·数据结构和算法强化
      ·数据结构强化·动态规划初步
      ·贪心算法·数据结构与算法的Python实现
      ·计算机视觉CV强化·立体视觉与SLAM
      ·点云处理

      可掌握的核心能力:

      1、理解算法和模型的分布式实现及加速原理;
      2、深入理解常用算法,模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用;
      3、基于3D点云数据,进行配准、分割和特征识别等算法开发,建立3D点云图处理的算法模型。

      可解决的现实问题:

      1、跟进行业最新深度学习算法相关先进技术,研究并应用的学习算法,持续提升模型的精准性和鲁棒性;
      2、深入理解算法和模型调优方式及优缺点;
      3、综合运用经典SLAM技术,多视角几何基础理论以及三维重建方法进行业务实践。

    • 人工智能AI进阶班- 拓展课

      自然语言处理方向01 NLP案例6+
      02 小智同学聊天机器人项目
      03 基于Transformer的语音识别项目

      推荐系统方向01 大数据推荐系统基础专业课
      02 黑马头条推荐系统项目
      03 泛娱乐推荐系统项目

      图像与视觉处理方向01 CV案例6+
      02 场景识别项目
      03 在线商品检测项目

      数据处理方向01 Python爬虫基础
      02 爬虫热点项目库
      03 爬虫高薪课
      04 数据分析基础课和案例

      Web开发方向01 Web-Django框架基础课
      02 Web-Flask框架基础课
      03 美多商场项目
      04 黑马头条web项目
      05 传智云课堂项目

    申请免费试听

    04多领域多行业项目 打造AI核心竞争力

    智能交通

    本项目利用深度学习技术,跟踪路面实时车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目。车辆自动计数系统由计数系统、图像抓拍系统、实时监控录像系统组成,可在视频看出每个车辆的连续帧路径。

    项目架构

    1、Siamese系列模型2、yoloV3目标检测
    3、SORT/DeepSORT算法4、卡尔曼滤波目标位置优化
    5、匈牙利算法目标匹配6、相机校正方法

    实时人脸检测

    本项目可通过摄像头实时采集视频人脸数据,也可批量图片输入自动化识别人脸;本项目对视频可实现人脸的跟踪,并标注姓名、性别、情绪(开心、生气、自然)等信息;能对进入视频的陌生人报警。

    项目架构

    1、EigenFace2、LBPH
    3、双属性图4、动态人脸定位
    5、活体检测6、柔性模型技术
    7、Gabor系数特征匹配8、隐马尔科夫模型的图像分割

    在线医生

    在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。该项目结合医学知识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。

    项目架构

    1、Neo4j图数据库2、命名实体审核/识别模型训练与预测+
    3、句子主题相关模型训练与部署4、系统联调与测试
    5、论文复现

    智能文本分类

    中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支持用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如对话,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。

    项目架构

    1、标签词汇知识图谱2、特征工程
    3、fasttext模型4、多模型训练与预测
    5、AI业务流调试6、Django后端服务搭建

    泛娱乐推荐

    推荐系统的在当下的火爆程度毋庸置疑,个性化推荐的需求也是每一个toC产品应该实现的目标。本项目推荐系统策略与图像与视觉处理相结合,深度解决互联网产业的推荐业务场景。

    项目架构

    1、知识图谱构建双画像2、多召回策略
    3、召回金字塔4、基于人脸
    5、场景6、表情推荐方案

    场景识别

    场景识别是视频内容结构化的重要基础。场景信息是影视剧、短视频推荐的重要依据;通过场景识别把视频按照场景片段分割,为广告与视频场景原生贴合创造条件。

    项目架构

    1、浅CNN模型粗分场景
    2、深CNN模型集成学习细分场景
    3、MLP模型预判的深度级联学习模型

    黑马头条推荐系统

    黑马头条推荐系统属于机器学习与深度学习推荐应用项目,类似今日头条、掘金等推荐。用户可以通过黑马头条APP获取个性化推荐技术文章的效果。

    项目架构

    1、Hadoop分布式文件存储和计算2、Sqoop大规模数据迁移
    3、Lambda架构4、Flume数据采集
    5、Kafka消息队列6、Spark机器学习
    7、用户特征工程8、TFIDF、TextRank文本特征工程
    9、多路召回策略10、Wide&Deep深度学习模型

    CT图像肺结节自动检测项目

    本项目可针对X光胸片的肺部结节自动检测,在CT图像上进行智能肺结节检测。结合计算机视觉技术和深度学习网络,AI能够自动完成对可疑病灶区域的标记和预诊断,提高医生工作效率,降低误诊率和漏诊率。

    项目架构

    1、R-CNN系列目标检测2、3D-CNN模型
    3、DNN网络提取语义特征4、图像分割
    5、格式转换6、算法优化

    小智同学-聊天机器人

    小智聊天机器人,使用了自然语言处理的技术,实现人机对话。实现的是一个类似智能客服的系统,实现了闲聊功能和问答功能,在App上提供了入口,能够和机器人闲聊和编程相关的问题。

    项目架构

    1、jieba分词2、skip-gram模型
    3、CBOW模型4、词嵌入原理word_embedding
    5、神经网络RNN-LSTM-GRU6、Seq2Seq模型完整搭建和训练
    7、astText+Attention注意力机制

    在线图片识别-商品检测

    在线商品检测项目是一个基于图像方向的一个目标检测的项目。类似的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目结合当前CV领域常用工具、深度学习、目标检测算法、微信小程序对接、百度机器人对接等技术,能够为用户或者消费者拍摄的照片、视频中存在的目标做出标记与类别判断。

    项目特色

    1、YOLO系列模型2、SSD模型
    3、数据增强4、TensorFlow serving
    5、多GPU训练及模型部署6、LabelImage图像标注

    • 智能交通
    • 实时人脸检测
    • 在线医生
    • 智能文本分类
    • 泛娱乐推荐
    • 场景识别
    • 黑马头条
      推荐系统
    • CT图像肺结节
      自动检测项目
    • 小智同学
      聊天机器人
    • 在线图片识别
      -商品检测
    咨询获取完整项目信息

    05技术大牛倾力研发 专职沉淀AI新技术

    • 40+解决方案

      特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案

      建立交通流系统状态和观测状态的解决方案车辆检测、计数和分类解决方案

      图像去畸变的解决方案实时车道线检测的解决方案

      实时采集摄像头人脸视频的解决方案利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案

      动态图像人脸定位的解决方案利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案

      医学影像格式转换的解决方案肺部实质形态分割的解决方案

      利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案可疑病灶区域标记及预诊断的解决方案

      基于多模型级联学习的场景识别解决方案浅CNN模型和深CNN模型集成学习

      mlp模型组合预判场景解决方案在线图片识别-商品检测项目(CV)

      基于端到端算法的目标检测解决方案模型训练中数据增强的解决方案

      基于Label Image的图像标注的解决方案知识图谱的双画像关系存储解决方案

      动态/静态标签的AI属性方案实时响应的AI金字塔召回方案

      wide-deep模型的排序模型方案医疗领域NER解决方案

      对话主题相关解决方案微信端服务部署解决方案

      对话管理系统与AI结合解决方案大规模快速文本分类解决方案

      多模型并行预测解决方案分布式模型训练解决方案

      多标签知识图谱构建解决方案基于Flume+Kafka的实时数据采集解决方案

      基于词频、词向量的文章画像抽取解决方案离线定时任务多路召回的解决方案

      wide&deep深度神经网络模型的排序方案双通道redis&hbase的实时请求服务解决方案

      推荐系统冷启动解决方案中文分词和向量化的解决方案

      基于神经网络端到端的解决方案语言模型调优与注意力机制优化的方案

    • 10+技术栈

      模型训练流水线模型并行预测服务模型热更新微服务分布式模型训练自动参数调优Fasttext模型全面解析应用Transformer迁移学习深入实践ResNet主干视觉网络剖析强化学习与对抗网络解读大型模型压缩与知识蒸馏探索对抗网络系列算法论文复现……

    1. 20+


      AI技术大牛
    2. 平均5+


      AI从业经验
    3. 300+


      技术研讨
    更多课程详情

    06聚力名企共建课程 整合优质技术资源

    百度云智学院,制定人工智能人才培养方案双方将共同制定和推广“人工智能”人才标准及人才培养方案,并根据各自的优势共同进行课程设计和优化,旨在培养更专业的人工智能领域人才。

    京东人工智能平台,达成 AI 项目资源深度合作双方将通过平台建设、课程研发、人才培养及产品创新,围绕人工智能数据科学、图像与视觉处理、自然语言处理等领域开展更多深度合作。

    一线实战讲师团队让你少走弯路

    原老师

    北京大学电子与通信工程硕士, 多年开发经验,熟悉web后端,移动端, 大数据, 机器学习等技术, 精通java Python等常用开发语言,在多家软件公司担任高级工程师, 项目经理, 有新浪微博,中新网新闻发布系统等多个大型项目经验。

    王老师

    毕业于山东大学,计算机硕士。具有10年项目开发、项目管理经验,任事业部技术总监,长期一线项目经理。主持开发过的项目涉及银行、政府等应用领域。多年企业内训培训师,讲课深入浅出,深受学生和企业员工的好评。

    朱老师

    大连理工大学计算机硕士毕业,专注于机器学习,操作系统,推荐,深度学习领域。曾就职于人工智能创业公司,百度公司,任算法高级工程师。对CV,NLP,风控,强化学习,C++,Python等领域技术有深入研究和项目经验。为人幽默喜气,深受学生欢迎。

    邢老师

    10年Linux平台互联网开发经验,业界资深讲师。精通Linux内核开发、内核系统移植、ARM SOC体系结构设计、C/C++、Python、Javascript、LISP、ARM/X86汇编等编程语言,全栈工程师对计算机原理从上到下融会贯通。

    许老师

    十年Linux平台软、硬件开发经验,五年教学经验。拥有美国Intel多核多线程认证, ARM认证工程师资格证(AAE和AAME)。曾参与上海建设银行项目Unix安全及解决方案,263网络集团的大型企业邮箱系统开发。精通Linux内核驱动开发、C/C++、Python开发。

    惠老师

    多年软件开发经验和丰富的教学经验,先后在多家公司担任团队技术负责人。熟悉Python、C、Objective-C、Swift等编程语言,带领团队开发出《利安社区》《荣华果园》《爱遇》《WinShop》等。授课风趣幽默,善于引导学生主动思考问题。

    江老师

    多年研发经验和教学经验。精通Linux操作系统各种应用开发,精通C/C++、Python语言编程,对GTK+、Qt等图形界面编程有深入研究,精通网络编程,交换机、路由器、TCP/IP协议栈等。拥有丰富授课及培训技巧,讲课幽默生动有趣,深入浅出。

    张老师

    硕士研究生学历,具有多年的编程工作经验。研究生期间主要研究算法优化,熟悉常用算法模型底层原理。做过数据挖掘,推荐系统等相关工作。专注于人工智能、机器学习、深度学习相关方面的应用研究。授课幽默风趣,注重学员反馈吸收。

    陈老师

    计算机专业毕业,多年IT教育培训及多年开发经验,精通Python、C、OC、Swift等编程语言,主导过多个项目开发,社交、新闻、购物等APP和后端领域,注重移动端与后台接口交互体验。授课思路清晰明了,通俗易懂。

    赵老师

    人工智能方向博士,微软AI课程导师; 曾任职于多家世界500强公司及无人机行业领先企业的研发部门;授课经验丰富,精准把握方向, 知识体系完备;开拓的国际视野,具有亚欧大陆、南北美洲等30余个国家的访学阅历。

    张老师

    统计学硕士,10年以上医疗行业软件研发与算法设计经验,担任算法工程师+高级软件工程师,精通Python ,opencv,c++,php,react-native等,主要从事人脸检测,物体识别并建立相关医疗模型,具有医疗核心期刊发表过相应文章经历。

    赵老师

    多年开发与IT教学经验,精通Python、MySQL、HTML、CSS、JavaScript等编程语言。技术纯熟,项目经验丰富。授课风趣幽默,以不同的授课风格打破代码课程对学生的常规束缚,引导不同基础的学生日有所长。

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    • 目标导向式学习

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    • 及时的答疑解惑

      随时随地在系统中提出
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    • BI可视化呈现

      学习成果通过可视化BI报表展现
      学习情况了然于胸

    • 随堂诊断式纠错

      随堂纠错测评
      确保学习的薄弱点有效补救

    • 循序渐进式练习

      低起点、高终点的练习路径
      提升知识应用能力

    • 阶段性效果测试

      阶段性评估
      明确学习薄弱点

    • 贴心的强化辅导

      专人制定专项学习计划
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    • 行业沙龙

      每年百场行业交流
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    • 高端人脉

      行业大牛讲座
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      攻克研发难关
      紧跟科技前沿

    • 职场资源

      二千余家企业
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      服务中高端IT人才
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    不一样的城市一样的传智教育

    家门口的传智校区,学习择业更方便

    1相同的课程大纲

    传智每年都会进行课程的升级和更新,一旦更新,全国所有校区课程将统一使用最新教学大纲。

    2相同的教学管理

    传智教育只有直营,不搞加盟!总部直接派讲师到分校区授课,采用相同的培训模式和课程。

    3相同的师资力量

    分校区的师资在同一套教师培训体系下完成培训,保障师资质量。

    4相同的就业服务

    全国各分校设置有与总部相同的就业服务部门,享受同样的指导服务。

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