冰球突破豪华版

文化教育制造业上证IPO首先股(公司股票编码 003032)

冰球突破豪华版教育|冰球突破豪华版播客

一样的教育,不一样的品质
选择学科

劳动力智慧开发管理人工智能培训

人工智能培训基地人工智能开发

选择人工智能校区人工智能开发

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上海昌平

    • 6个月
      高标准人工智能课程

    • 13+
      多领域多行业AI项目

    • 8+
      AI主流就业方向

    • 50人
      专职教研团队

    • 80%
      项目课程占比

    • 终身
      职业生态圈

    人工智能开发 的培养协同创新AI优质人才

    为什么要学习
    人工智能开发?

    • 网络蓝海
    • 不断创新未来生活
    • 人稀有
    • 人工智能培训班哪里好
    • 学人工智能以后从事什么工作

    取舍人工工资自动化发掘
    毕业起点高,就业前景好

    时候人们

    • 刚结束培训想理解前景想抓住未来方向
      但又无从下手的
      迷茫者

    • 无基本知识自修问题热爱人工智能,但发现
      自学周期长,无法快速
      入行的初学者

    • 想自己创业如果没有目的在传统行业打拼多年,
      想快速转型未来行业的
      奋斗者

    • 很喜欢刻苦钻研手动智慧热爱新技术、新热点、
      互联网行业,想一步
      到位的高薪者

    人工智能第一课:借鉴手工智慧的那方面破事儿

    1. 01AI能干什么,能找什么样的工作

      认识人工智能,AI趋势
      AI广泛的就业领域
    2. 02初学者,如何学习人工智能

      具体就业岗位能力分析
      AI知识体系搭建和能力培养
    3. 03AI初学者认知误区、常踩的“坑”
      成功培养1000名AI开发者后的经验&感悟

      难不难?要求高不高?就业和择业
      已毕业同学的入行、高薪经验

    高级软件工程师课程

    高等 软文项目技术水平工程师英语课程,遍布自然环境语文加工NLP、测算机视觉图片CV、数剧科学的选择等AI各家业优势技术水平,养育AI专精型科技人才

    人工服务自动化设计的课程考纲

    • Python编程序依据
    • Python程序编写升品
    • 数据报告办理与统得分享分享
    • 系统自学与多期景实例实践
    • 统计资料开发全方位的项目流程
    • 高度掌握与NLP理所当然语言英文整理基础上
    • NLP自然环境语言表达方式进行处理综上好项目
    • CV理论知识&初面不断加强
    • CV计算出来机错觉总体的项目

    查看详细课程大纲>Python编程基础

    主要内容

    Python基础上英语的语法Python数据显示解决指数函数文件格式读写越来越补救控制模块和包

    可解决的现实问题

    熟练掌握程度学会人工费智能化Python语言的,建设编译系统软件思路包括看向关键字系统软件制作思想上,使体验者可熟练掌握程度使用的Python方法完整条件系统软件撰写。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Python开发环境基本配置
    2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用
    3.掌握字符串的基本操作
    4.初步建立面向对象的编程思维
    5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式
    6.掌握类和对象的基本使用方式

    查看详细课程大纲>Python编程进阶

    主要内容

    面向基层的对象 网java开发 𝓰 多世界任务编写程序 ꦦ 精致句型 Python代码综合性項目

    可解决的现实问题

    熟悉施用Python,学好人力自动化设计最佳Python高等日语语法。

    可掌握的核心能力

    1.掌握网络编程技术,能够实现网络通讯
    2.知道通讯协议原理
    3.掌握开发中的多任务编程实现方式
    4.知道多进程多线程的原理

    查看详细课程大纲>数据处理与统计分析

    主要内容

    Linux MySQL与SQL Numpy矩阵的特征值运算库  Pandas动态数据擦洗 Pandas的数据清理 🥂 Pandas数据统计大可视化数据 Pandas的数据分折項目

    可解决的现实问题

    把握好SQL及Pandas搞定统计资料会员数据分析与信息可视化运营。

    可掌握的核心能力

    1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础
    2.掌握MySQL数据库的使用
    3.掌握SQL语法
    4.掌握使用Python操作数据库
    5.掌握Pandas案例
    6.知道会图库使用
    7.掌握Pandas数据ETL
    8.掌握Pandas数据分析项目流程

    查看详细课程大纲>机器学习与多场景案例实战

    主要内容

    机械设备学习成绩百科 K近邻数学模型 平滑归来 🎃 方式归回 行为树 聚类分析百度算法 结合掌握 丝机读书升阶数学模型  移动用户图像典例 电商行业操作信息建模制作研究分析的例子

    可解决的现实问题

    熟练机学习了解培训几乎说法,使用几分钟景案例库进阶机学习了解培训模型制作。

    可掌握的核心能力

    1.掌握机器学习算法基本原理
    2.掌握使用机器学习模型训练的基本流程
    3.掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用
    4.熟练使用机器学习相关算法进行预测分析
    5.掌握数据分析常用思维方法
    6.掌握不同业务场景下的指标体系搭建
    7.熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示
    8.熟练运用常用数据分析模型解决业务问题

    查看详细课程大纲>数据挖掘综合项目

    主要内容

    经融风控系统销售业务销售业务视频背景讲解 风险控制绘制介召 ♕ 机子自学评分表卡 银行业风控系统特殊性工程项目 不平衡学校和不正常探测 推存产品数据统计信息采集 推见程序召回通知销售 举荐设备重新排列销售 来源于多路招回的实时更新比较适合 网友推荐软件系统软件平台调度员  最新推荐设计功能考评

    可解决的现实问题

    理解金融科技风险控制大型顶目与计算出来推广大型顶目,泛新零售推薦装置或管理咨询行业领域推薦装置。

    可掌握的核心能力

    1.掌握风控业务场景的常用指标
    2.掌握评分卡的建模流程
    3.掌握评分卡特征工程的常用套路
    4.熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题
    5.掌握多行业推荐业务
    6.掌握推荐业务建模流程
    7.掌握召回,排序基础算法
    8.熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题
    9.掌握大数据计算框架基本使用

    查看详细课程大纲>深度学习与NLP自然语言处理基础

    主要内容

    高度借鉴知识基础 BP精神网上 精品运动神经同络设备构造(CNN&RNN) 深层次深造多构架做对比 进一步自学正则化和升级优化算法升级优化 深层次学习成绩Pytorch♛体系结构 🔜 NLP级任务和开发设计标准流程 文本格式预加工 RNN及变体方法与实践  Transformer原里与实战演练 Attention系统关键技术与操作  傳統字段建模 转移练习实操

    可解决的现实问题

    学好深度1学习的根基知识及运动神经网路经典爱情汉明距离;学好世界上最旺门的PyTorch技能,完工自燃语言的外理根基知识汉明距离,某种意义RNN、LSTM、GRU等技能。

    可掌握的核心能力

    1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点
    2.掌握神经网络基础知识
    3.掌握反向传播原理
    4.了解深度学习正则化与算法优化
    5.掌握NLP领域前沿的技术解决方案
    6.了解NLP应用场景
    7.掌握NLP相关知识的原理和实现
    8.掌握传统序列模型的基本原理和使用
    9.掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案
    10.能够使用pytorch搭建神经网络
    11.构建基本的语言翻译系统模型
    12.构建基本的文本生成系统模型
    13.构建基本的文本分类器模型
    14.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别
    15.使用fasttext进行快速的文本分类
    16.胜任多数企业的NLP工程师的职位

    查看详细课程大纲>NLP自然语言处理综合项目

    主要内容

    解決实施方案文件列表 创业项目组织架构及数据统计提取  排序实物辨识 沟通体统 业务组织架构 多类别估计 模板的迭代的seo 3d模型的登🐼录上线推广与总结结尾 智力txt文档分类整理 建模 登录

    可解决的现实问题

    1.掌握在线医生项目或在线聊天机器人NLP项目
    2.掌握文本摘要项目或知识图谱NLP项目
    3.掌握智能文本分类项目或冰球突破豪华版大脑NLP项目

    可掌握的核心能力

    1.医疗领域NER解决方案
    2.对话主题相关解决方案
    3.微信端服务部署解决方案
    4.对话管理系统与A结合解决方案
    5.抽取式文本摘要解决方案
    6.生成式文本摘要解决方案
    7.自主训练词向量解决方案
    8.解码方案的优化解决方案
    9.数据增强优化解决方案
    10.大规模快速文本分类解决方案
    11.多模型井行预测解决方案
    12.分布式模型训练解决方案
    13.多标签知识图谱构建解决方案

    查看详细课程大纲>CV基础&面试加强

    主要内容

    产品借鉴内在法求不断加强 淬硬层学习成绩内在贝叶斯切实加强 数据分析组成与数学模型  ꦍ 多这个行业工程项目扩充 图相与视线加工处理分享 对象总类和金典CV互联网 制定目标判断和金典CVwifi网络 对方分隔和精品CV数据网络

    可解决的现实问题

    1.掌握数据结构与算法,核心机器学习、深度学习面试题,助力高薪就业
    2.掌握计算机视觉基础算法,诸如CNN、残差网络、Yolo及SSD

    可掌握的核心能力

    1.机器学习与深度学习核心算法,NLP经典算法,数据结构算法、Djkstra算法,动态规划初步,贪心算法原理,多行业人工智能案例剖析
    2.经典卷积网络:LeNet5、Ale꧙xNet、 VGG、 Inception、GoogleNlet、残差网络 深🐠度学习优化;RCNN、FastRCNN;FasterRCNN;SSD、YOLOM、 YOLOV2、 YOLOV

    查看详细课程大纲>CV计算机视觉综合项目

    主要内容

    来解决计划详细信息 ꦅ 创业项目构架及统计数据采摘 人像测量与监视 脸部识别身形人物 你的面部多任何 模式整合

    可解决的现实问题

    了解刷脸结算品牌或智慧教育客运品牌或随时刷脸正常识别品牌

    可掌握的核心能力

    1.人脸检测与跟踪解决方案
    2.人脸姿态任务解决方案
    3.人脸多任务解决方案
    4.人脸识别任务解决方案
    5.系统集成解决方案

    真项目

    与百度搜索和京东自营结对共建内容,实施AI内容新标准单位,开售多业、真画面、深能力的AI内容学科,并在在业内实现免費享受的一直在线“内容库”
    1. 高标准“亿元级”研发投入
      大厂项目共建

    2. 全行业10+AI大型项目
      覆盖8大热门行业

    3. 全流程大厂AI开发标准
      重现AI项目开发全流程

    4. 真场景真实海量数据
      真实业务需求

    5. 深技术技术大牛倾力研发
      专职沉淀AI新技术

    6. 严保障12项评审流程
      4项验收标准

    • 人工智能应用有哪些?
    • 冰球突破豪华版人工智能技术栈
    • 业务量浅析 服务模式
      机器学习
      机器学习
    • 机器学习

      40+解决方案

      特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案SORT/De𝔉epSORT百度⛎算法多对象小轿车监控解决办法计划方案

      建立交通流系统状态和观测状态的解决方案车量测量、数值和归类缓解方案范文

      图像去畸变的解决方案即时机动车道线判断的来解决预案

      实时采集摄像头人脸视频的解决方案使用高度学办法开展人脸识别的使用属性提炼的搞定工作方案

      动态图像人脸定位的解决方案充分利用强度运动神经wifi网络完成人脸识別时时识別监控的防止实施方案

      医学影像格式转换的解决方案肺本质上形态特征合拼的搞定设计方案

      利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案未知病灶地区标出及预检测的处理情况报告

      基于多模型级联学习的场景识别解决方案浅CNN三维整治和深CNN三维整治一体化读书

      mlp模型组合预判场景解决方案百度在线货品图片辨别的-货品探测項目(CV)

      基于端到端算法的目标检测解决方案模型工具进行训练中参数减弱的处理好预案

      基于Label Image的图像标注的解决方案技巧图谱的双图像关系的内存消除方案范文

      动态/静态标签的AI属性方案随时积极响应的AI胡夫金字塔招回规划

      wide-deep模型的排序模型方案医用的领域NER应对方案范文

      对话主题相关解决方案微信公众号端安全服务推广处理好措施

      对话管理系统与AI结合解决方案蝗灾性高效文本格式归类消除工作方案

      多模型并行预测解决方案分布图式类别操练应对规划

      多标签知识图谱构建解决方案来源于Flume+Kafka的实时交通数据表格收采化解方案怎么写

      基于词频、词向量的文章画像抽取解决方案连接超时定时开关目标多路通用召回的缓解处理方式

      wide&deep深度神经网络模型的排序方案双清算🅰通道redis&hbase的实时路况要求保障处理✱策划方案

      推荐系统冷启动解决方案中文名字非谓语动词和向批量的消除措施

      基于神经网络端到端的解决方案语言学建模方法调优与主要力体系seo的措施

      10+技术栈

      模型训练流水线整治并行执行分析预测提供服务模型热更新微服务分布范围式模特训练法自动参数调优Fasttext实体模型率先解密适用Transformer迁移学🌊习深入实践ResNet主杆视线网站刨析强化ไ学习与对抗网络解读魔幻对模型收缩与相关知识水蒸气蒸馏深入研究对抗网络系列算法论文复现……

    人工智能开发项目体验

    学员作品

    构建行业级搭建生态,正确引导考生以销售场面对其进行搭建,完成任务行业级的项目培训,积攒销售搭建出台的能力
    • AI培训机构学员作品

      房屋租金模型预测AI升品班几期第2组

      简洁:一二线大都市中,出租房子情况下越发太多,能够丝机学会型号,练习出另一个房费精准预测型号,能辅导同学们在出租房子中,合理化的市价做好购买。
    • AI培训班学员作品

      课程每日反馈模型预测AI升阶班二期工程第2组

      概述:本周评价模式估计是利用电脑学会经典英文算法流程图魔鬼训练模式,对队员本周评价文章通过类别,捕助达成更稳的课堂方法。
    • 房屋租金模型预测AI升级班八期第4组

      介简:基层都市中,出租房子原因越变太多,利用产品掌握三维建模 ,练出同一个房费预侧三维建模 ,能够考核评价你们在出租房子中,适宜的单价达到消费。
    • 课程每日反馈模型预测AI升阶班二期工程第5组

      概述:每月调查问卷仿真模型工具精准预测是可以通过机械设备学习培训特色优化算法来训练仿真模型工具,对学生每月调查问卷东西做好汇总,辅助的做好更高的教学过程维护。
    • 房屋租金模型预测AI升级班新一期第5组

      简单介绍:闽东南大城市中,商铺租金情形愈来愈越大,实现仪器学习的建模,体能训练方法出一款 商铺租金预测分析建模,是可以评价表大伙儿在商铺租金中,合理性的单价顺利完成买卖。

    人工智能开发实战标准及流程

    行业原则步骤实现大型项目实战经验,保障措施已学既为采用

    公司教研组师资力量专业团队 新线路陪伴英文兜兜风乘风破浪

    • 专职人员英语课程研制开发专业团队严控课程质量 让课程与企业实时接轨

      72%高学历博士、硕士研究生、985

      58%大厂背景百度、阿里、华为、腾讯

    • 严选经验丰富的教法培训讲师从源头把握授课质量 讲透技术重难点

      16标准严选老师录取率<3%

      10教学经验授课经验丰富

      免费视频教程 受益百万校友

      人工智能开发
      学习路线图

      自学考常看零的基础近期版

      免费的获得短视频教学、重重点难点科技辨析、学会生产工具、学会点评等

      多年精研教学 成就学员长线发展

      人工智能首期线下班开班

      2020年2016年7月,冰球突破豪华版播客Python+人工智能学院成立;2016年4月16日,从80名C++学员中筛选30名同学,培训Python开发,并以百分百的就业率完成试运营;2016年8月8日,Python+人工智能班,首期线下开班

      人工智能率先引入爬虫项目

      201六年✱2017年1月率先引入爬虫项目,提升课程广度和深度,更加贴切市🐲场需求;2017年5月率先引入深度学习课程,培养大批PythonWeb和人工智能人才

      人工智能跟进新技术新领域

      2015年Python开发方面引入反爬虫、Python数据持久化、异步IO、内存缓存、项目部暑专项课;Python开发方面引入自动化测试和自动化运维课程体系;人工智能方面引入数据科学推🥃荐系统、数据分析课程、NLP相关课程体系;扩大研发队伍,加强研发力度,独创了N+12 教学新模式;跟进新技术、新领域,为学员提供免费长期的学习服务

      人工智能首期AI进阶线下班开班

      2021年引入京东、阿里等大厂一线技术人员,为打造优质课程体系提供技术支撑;Python开发推出10+多行业多领域项目;人工智能🥀推出10+多行业多领域项目;Python+人工智能分为两个班型Python开发特训班、人工智能AI进阶班;2019年12月21日,人工智能AI进阶班,🦄首期线下开班

      人工智能推出计算机视觉项目

      2050𒐪年人工智能推出计算机视觉项目:智能交通、实时人脸识别、计算机视觉案例库提升AI学员就业核心൩竞争力;人工智能推出自然语言处理NLP项目:在线AI医生项目、智能文本分类项目提升AI学员就业核心竞争力

      人工智能拓宽数据挖掘和NLP方向课程

      202ꦡ3年培养企业应用型高精尖AI人工智能人才;引入UCloud全新云环境助力学❀科教学;涵盖了所有人工智能生态圈技术和应用;引入数据处理与统计分析阶段课程,更加注重学员数据处理能力;全新升级了13+多行业项目,拓宽了数据挖掘和NLP方向课程;课程设计更加合理,更加适合AI初学者学习

      2016

      2017

      2018

      2019

      2020

      2022

      英语课程提纲
      1. 基本班

        1. Pythonc语言编程基本条件

      2. 自主创业班

        1. Python程序设计阶升 2. 数据显示处里与统计表格讲解 3. 设备练习与多期景建设项目实战彩票玩法 4. 网络金融风控管理的该项目与汽车广告Ctr估计的该项目二选一 5. 中小型公司级跨境电商推见与备份文本推见产品二选一 6. 深浅专业学习核心 7. 物种多样性表达办理知识基础 8. AI咨询师与AI沟通工具人二选一 9. 文件小结该项目与信息图谱二选一 10. 冰球突破豪华版大脑皮层与智慧word文档几大类NLP大型项目二选一 11. 面试准备做好 12. 来工控机机器人视觉条件 13. 人面付新楼盘、✤智识交通配套新楼盘与即时人面分辨CV新楼盘三选一

      3. 人工成本智慧建设 V3.0板本

      • Python编程基础基础💙班  𒊎  1

        课时:8天技术点:85项测验:1次学习方式:线下活动面授

        学习目标

        1.掌握Python开发环境基本配置| 2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数⛄组等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向对象的编程思维| 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式, 6.掌握类和♕对象的基本使用方式|

        主讲内容

        1. Python基本条件词法零基础学习Python的开始,包含了以下技术点:

        01_变量| 02_标识符和关键字| 03_输入和输出| 04_数据类型转换| 05_PEP8编码规范| 06_比较/关系运算符| 07_if判断语句语法格式| 08_三目运算符| 09_while语句语法格式| 10_while 循环嵌套| 11_break 和 continue|🔥 12_while 循环案例| 13_f🐭or循环|

        2. Python数据库除理掌握Python的数据类型,并对其进行操作处理,包含了以下技术点:

        01_字符串定义语法格式| 02_字符串遍历| 03_下标和切片| 04_字符串常见操作| 05_列表语法格式| 06_列表的遍历| 07_列表常见操作| 08_列表嵌套| 09_列表推导式| 10_元组语法格式| 11_元组操作| 12_字典语法格式| 13_字典常🎉见操作| 14_字典的遍历|

        3. 涵数能够实现Python函数的编写,包含了以下技术点:

        01_函数概念和作用、函数定义、调用| 02_函数的参数| ✅03_函数的返回值| 04_函数的注释| 05_函数的嵌套调用| 06_可变和不可变🔜类型| 07_局部变量| 08_全局变量| 09_组包和拆包、引用|

        4. 文件格式读写能够使用Python对文件进行操作,包含了以下技术点:

        0ღ1_💦文件的打开与关闭、文件的读写| 02_文件、目录操作及案例| 03_os模块文件与目录相关操作|

        5. 出错外理主要介绍了在Python编程中如何处理异常,包含了以下技术点:

        01_异常概念| 02_异常捕获| 03_异常的传递|

        6. 控制器和包主要介绍了Python中的模块和包的体系,以及如何使用模块和包,包含了以下技术点:

        01_模块介绍🌞| 02_模块的导入| 03_包的概念| 04_包的导入| 05_模块中的__all__⛄ | 06_模块中__name__ |

      • Python编程进阶就业班 ♕  1

        课时:10天技术点:98项测验:1次学习方式:渠道面授

        学习目标

        1.掌𓂃握网络编程技术,能够实现网络通讯| 2.知道通讯协议原理| 3.掌握开发中的多任务编程实现方式| 4. 知道多进程多线程的原理|

        主讲内容

        1. 定向对象图片从逐步建立起面向对象编程思想,再到会使用对象,到创建对象,再到真正理解为什么封装对象,包含𒆙了以下技术点:

        01_面向对象介绍| 02_类的定义和对象的创建| 03_添加和获取对象属性| 04_self 参数| 05_in𒉰🌠it方法| 06_继承| 07_子类方法重写| 08_类属性和实例属性| 09_类方法、实例方法、静态方法|

        2. 线上程序语言主要学习通讯协议,以及Python实现TCP、HTTP通讯,包含了以下技术点:

        01_IP地址的介绍| 02_端口🉐和端口号的介绍| 03_TCP的介绍|ౠ 04_Socket的介绍| 05_TCP网络应用的开发流程| 06_基于TCP通信程序开发|

        3. 多成就java开发主要学习Python中多线程、多进程,包含了以下技术点:

        01_多任务介绍| 02_多进程的使用| 03_多线程的使用| 04_线程同步|

        4. 高等 英语语法主要学习Python的高级语法,包含以下技术点:

        01_闭包| 02_装饰器| 03_迭代器| 04_深浅拷贝| 05_正则|

        5. Python编程学习标准化工程项目通过前边所学知识,完成综合案例,锻炼编程能力、培养编程思维

        01_Python编程综合项目|

      • 数据处理与统计分析就业班   ☂ ಌ 2

        课时:10天技术点:115项测验:1次学习方式:线下课堂面授

        学习目标

        1.掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础| 2. 掌握MySQL数据库的使用| 3. 掌握SQL语法| 4. 掌握使用Python操作数据库| 5.掌握😼Pandas案例| 6.知道会图库🏅使用| 7.掌握Pandas数据ETL| 8. 掌握Pandas数据分析项目流程|

        主讲内容

        1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

        01_Linux命令使用| 02_Li🍸nux命令选项的使用| 03_远程登录和远程拷贝| 04_Linux权限管理| 05_vi编辑器使用| 06_集群搭建准备|

        2. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库,掌握核心必备SQL,包含了以下技术点:

        01_数据库概念和作用| 02_My♍SQL数据类型| 03_数据完整性和约束| 04_数据库、表基本操作命令| 05_表数据操作命令| 06_where子句| 07_分组聚合| 08_连接查询| 09_外键的使用| 10_Pymysql|

        3. Numpy分块矩阵运算库Numpy矩阵运算库技术,包含以下技术点:

        01_Numpy运算优势,数组的属性,数组的形状|02_Num𝐆py实现数组🍌基本操作|03_Numpy实现数组运算,矩阵乘法,矩阵求逆,伴随矩阵|

        4. Pandas数据统计的洗涤Pandas数据清洗技术,包含以下技术点:

        1.数据组合:01_Pandas数据组合_ജconcat连接;02_Pandas数据组合_merge数据;03_Pandas数据组合_join| 2.缺失值处理:01_缺失值处理介绍;02_缺失值处理_缺失值数量统计;03_缺失值处理;04_缺失值处理_删除缺失值;05_缺失值处理_填充缺失值| 3.整理数据| 4.Pandas数据类型| 5.apply函数:01_ဣSeries和DataFrame的apply方法;02_apply使用案例|

        5. Pandas数据文件归整Pandas数据处理技术,包含以下技术点:

        1.数据分组: 01_单变量分组聚合; 02_通过调用agg进行聚合; 03_分组后transform; 04_transform练习| 2.Pandas透视表: 01_透视表概述&会员存量增量🍒分析; 02_会员增量等级分布; 03_增量等级占比分析&整体等级分布; 04_线上线下增量分析&地区店均会员数量; 05_会销比计算; 06_连带率计算; 07_复购率计算| 3.datetime数据类型: 01_日期时间类型介绍; 02_提取日期分组案例; 03_股票数据处理; 04_datarange函数; 05_综合案例|

        6. Pandas数据信息交互式Pandas数据可视化技术,包含以下技术点:

        01_Matplotlib可视化| 02_Pandas可视化| 03_Seaborn可视化|

        7. Pandas数剧研究内容利用所学的Python Pa🐠ndas,以及可视化技术,完成数据处理项目实战

        RFM客户分群案例: 01_RFM概念介绍| 02_RFM项目_数据加🔯载和数据处理| 03_RFM项目_RFM计算| 04_RFM项目_RFM可视化| 05_RFM项目_业务解读和小结|

      • 机器学习与多场景项目实战就业班 �🎉� 3

        课时:10天技术点:153项测验:1次学习方式:线下门店面授

        学习目标

        1.掌握机器学习算法𓆏基本原理| 2.掌握使用机器学习模型训练的基本流程| 3.掌握Sklearn,Jieba,G♑ensim等常用机器学习相关开源库的使用| 4. 熟练使用机器学习相关算法进行预测分析| 5.掌握数据分析常用思维方法| 6.熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示| 7.熟练运用常用数据分析模型解决业务问题|

        主讲内容

        1. 机气学校该部分主要学习机器学习基础理论,包含以下技术点:

        01_人工智能概述| 02_机器学习开发流程和用到的数据介绍| 03_特征工程介绍和小结| 04_机器学习♑算法分类| 05_机器学习模型评估| 06_数据分析与机器学习|

        2. K近邻图像匹配该部分主要学习机器学习KNN算法及实战,包含以下技术点:

        01_K近邻算法基本原理| 02_K近邻算法进行分类预测| 03_sklearn实现knဣn| 04_训练集测试集划分| 05_分类算法的评估| 06_归一化和标准化| 07_超参数搜索| 08💦_K近邻算法总结|

        3. 规则化回归祖国该部分主要学习机器学习线性回归算法及实战,包含以下技术点:

        01_线性回归简介| 02_线性回归API使用初步| 03_导数回顾ꦰ| 04_线性回归的损失函数和优化方法| 05🌠_梯度下降推导| 06_波士顿房价预测案例| 07_欠拟合和过拟合| 08_模型的保存和加载| 09_线性回归应用-回归分析|

        4. 逻辑学回歸该部分主要学习机器学习逻辑回归算法及实战,包含以下技术点:

        01_逻辑回归简介| 02_逻辑回归API应用案例| 03▨_分类算法评价方法| 04_逻辑回归应用_分类分析|

        5. 聚类分析法计算方法该部分主要学习机器学习聚类算法及实战,包含以下技术点:

        01_聚类算法的概念| 02_聚类算法API的使用| 03_聚类算法实现原理| 04_聚类算法ඣ的评估| 05_聚类算法案例|

        6. 决策程序树该部分主要学习机器学习决策树算法及实战,包含以下技术点:

        01_决策树算法简介| 02_ 决策树分类原理| 03_特征工程💃-特征提取| 04_ 决策树算法api| 05_ 决策树案例|

        7. 集成化学业该部分主要学习机器学习集成算法算法及实战,包含以下技术点:

        01 集成学习算法简介| 02 Bagging和随机森林| 03 随机森林案例| 04 Boosting介绍| 05 GBDT介绍| 06 XGBOOST介绍| 07 ꧃LightGBM介绍|

        8. 器机自学升品优化算法该部分主要学习机器学习高阶算法及实战,包含以下技术点:

        01 SVM| 02 朴素贝叶斯|

        9. 大家用户行为分析例子多场景项目实战部分,包含以下技术点:

        01_用户行为分析| 02_用户画像标签分类| 03_统计类标签| 04🤡_用户分群模型| 05_用户流失预测|

        10. 农业电商营运数剧设计数据分析例案电商多场景项目实战部分,包含以下技术点:

        01_零售销售报表| 02_数据探索性分析| 03_特征工程| 04_模型训练与特征优♏化| 05ไ_模型部署上线|

      • 金融风控项目与广告Ctr预估项目二选一就业🐲班  4

        课时:6天技术点:88项测验:0次学习方式:线下渠道面授

        学习目标

        1.掌握风控业务场景的常用指标| 2.掌握评分卡的建模流程| 3.掌💝握评分卡特征工程的常用套路| 4.熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题|

        以往银行业致使信审管理管理核准最主要靠手动开始,核准线强度过慢,普遍只的服务于的大工司,某些工资较高的年龄层,一些低档、无安全稳定工资的行为和小微机构尚未体会到以往银行业的服务于的。面临着这么巨大的茶叶市场,农贷贷信誉度卡个人贷款算作环保型的银行业的服务于的软件应运俱来,农贷贷信誉度卡个人贷款金融业经济投资经济产品具有着单笔费用小、单笔收益来源低、收益来源率高、核准线强度快的wifi,全部因为朋友申请办理个人信息的如何快速自动化核准程序(信审管理管理程序)就沦为车连接网络网银行业科技领域基本点的竞争激烈力。银行业信审管理管理投资项目开发了每套银行业信审管理管理基础信息保障体系,从反欺诈性、信誉度风险控制攻略 、打分卡建模方法整合等wifi基础信息,因此弟子具备高级工银行业信审管理管理介绍师力。
        讲课解决方法预案

        1.金融领域数据处理解决方案| 2.金融风控策略解决方案| 3.金融风控特征工🐓程解决方案|🐷 4.金融风控评分卡模型解决方案| 5.信用分风险策略解决方案| 6.风控模型部署与评估解决方案|

        讲课知识基础点

        1、风控领域业务知识介绍:常见信贷风险、金融风控领域常用术语等| 2、评分卡建模概述:信贷审批业务基本流程、ABC评分卡概念、正负样本定义方法等| 3、评分卡建模特征工程:特征衍生、特征交叉、特征ꦯ评估与筛选| 4、机器学习评分卡模型训练:逻辑回归评分卡、集成学习评分卡、模型评价(KS,AUC),评分映射方法,模型报告| 5、不均衡学习和异常点检测:样本不均衡的处理方法,异常♏点检测的常用方法|

      • 企业级电商推荐与文本推荐项目二选一就业班   🍨 𒈔 5

        课时:10天技术点:120项测验:0次学习方式:线上线下面授

        学习目标

        🦹1.掌握多行业推荐业务| 2.掌握推荐业务建模流程| 3.掌握召回,排序基础算꧃法| 4.熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题| 5.掌握大数据计算框架基本使用|

        推存设备是在针对我们名相关资料超负荷的环境下下,以及我们名未要明确选择相关资料的环境下下,利用步骤或方法自主化达到违禁物品或淘宝宝贝的自主推存过程中。推存设备依照我们名的发展形为,开发出我们名的嗜好,为同我们名推存与他嗜好相应的淘宝宝贝以及相关资料。推存设备的神器任务即是要接触相关资料与我们名,幫助我们名找到了其感关注的相关资料,也让那些有社会价值的相关资料要到暗藏的我们名不停。中间我们名人物画像标示设备为推存设备作为统计资料认可,淘宝宝贝推存的Ctr/Cvr点选率/转换成率预计设备为推存设备推存没想到作为排顺前提。
        讲课处理改进方案

        1.推荐系统架构解决方案| 2.用户标签系统解决方案| 3.推荐系统召回算法解决方案| 4.💙基于NLP实现文本推荐|

        讲授信息点

        1.推荐系统项目业务背景介绍| 2.推荐系统架构| 3.企业级用户画像| 4.SparkMllib案例实战| 5.多𒅌路召回算法| 6.排序算法| 7🐈.推荐系统指标评估|

      • 深度学习基础就业班  🔴 6

        课时:5天技术点:100项测验:1次学习方式:线下课堂面授

        学习目标

        1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点|✱2.掌握神经网络基础知识|3.掌握反向传播原理|4.了解深度学习正则化与算法优化|

        主讲内容

        1. 感觉神经网络模型数据框架该部分主要学习神经网络基础,包含以下技术点:

        01_神经网络基础:神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化|02_反向传播原理:🦋๊梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法|03_深度学习正则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam;04_实现多层神经网络案例|

        2. 广度了解多框架图进行对比该部分主要学习深度学习多框架对比,包含以下技术点:

        01_Pytorch| 02_Tensorflow| 0ꦚ3_MxNᩚᩚᩚᩚᩚᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ⁤⁤⁤⁤ᩚ𒀱ᩚᩚᩚet| 04_paddlepaddle|

        3. Pytorch方框该部分主要学习Pytorch深度学习框架,包含以下技术点:

        01_Pytorch介绍|02_张量概念|03_ಞ张量运算|04_反向传播|05_梯度,自动梯度|06_参数更新|07_数据加载器|08_迭代数据集|

      • 自然语言处理基础就业班 ﷽ 💟  7

        课时:12天技术点:180项测验:1次学习方式:线上面授

        学习目标

        1.掌握NLP领域前沿👍的技术解决方案|2.了解NLP应用场景|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|6.能够使用pytorch搭建神经网络|7.构建基本的语言翻译系统模型|8.构建基本的文本生成系统模型|9.构建基本的文本分类器模型|10.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别|11.使用fasttext进行快速的文本分类|12.胜任多数企业的NLP工程师的职位|

        主讲内容

        1. NLP入门学习该部分主要学习NLP基础,包含以下技术点:

        01_经典案例|01🙈_对话系统简介|02_NLU简介|03_文本生成简介|04_机器翻译简介|05_智能客服介绍|06_❀机器人写作介绍|07_作文打分介绍

        2. 文本文件预正确处理该部分主要学习文本预处理技术,包含以下技术点:

        01_文本处理的基本方|02_文本张量表示方法|03_文本语料的数据分析,文本特征处理,数据增强方法|04_分词,词性标注,命名实体识别|05_o✃ne-hot编码,Word2vec,Word Embedding|06_标签数量分布,句子长度分布,词频统计与关键词词云|

        3. RNN及变体该部分主要学习RNN、LSTM、GRU等技术,包含以下技术点:

        01_传统RNN,LSTM,Bi-LSTM,G꧂RU,Bi-GRU|02_新闻分类案例,机器翻译案例|03_seq2seq,遗忘门,输入门,细胞状态,输出门,更新门,重置门|

        4. Transfomer原理图该部分主要学习Transform技术,包含以下技术点:

        01_输入部分,输出部分,编码器部分,解码器部分,线性层|02_softmax层,注意力机制,多头注意力机制|03_前馈全连接层,规范化层,子层连接结构,语言模型|04_wikiText-2💫数据集,模型超参数|05_模型的训练,模型验证|

        5. 以往的队列仿真模型该部分主要学习传统序列模型,包含以下技术点:

        01_HMM原理,HMM实现,HMM优劣势|02_CRF原理,CRF优劣势,03_CRF与HMM区别,CRF实现|04_HMM历CRF历史,🔥HꦐMM现状,CRF现状|

        6. 转化学该部分主要学习迁移学习,包含以下技术点:

        01_fasttext工具,进行文本分类|02_CBOW模式,skip🅷-gram模式,预训练模型|03_微调,微调脚本,训练词向量|04_模型调优|05_n-gram特征|06_CoLA 数据𓆏集,SST-2 数据集,MRPC 数据集|07_BERT,GPT,GPT-2,08_pytorch.hub|

      • AI医生与AI聊天机器人二选一就业班  ⛦ 🅷 8

        课时:9天技术点:110项测验:0次学习方式:线上面授

        学习目标

        1.基于大规模知识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景|2.基于语音识别与语音生成技术的与患者语音沟通的交互方式|3.基于微服务架构的人工智能产品|4.基于端到端以及结合知识库的多轮多任务对话系统网络结构|5.掌握数据清洗以及知识抽取、知识图谱构建|6.掌握图数据库neo4j相关技术꧟点及基本操作|7.掌握Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同|8.掌握mem2seq模型论文到代码实现方案|9.掌握微信公众号接口开发以及第三发api接口集成|

        上线主任医生的项目是个因为肯定计算机语言英文的认知目标的趣味问答机械人。像的方法应用,更有百庋电子地图的小度、拼多多冰精灵、天猫小蜜,商业招行卡的小招等。该的项目运用中医学检验基本上常识图谱、高度读书、会话操作、微信支付公从号激发等方法,此次调低首医价格,为爱美者带来了基本上中医学检验就诊具体具体意见安全服务。方法核心带有qq语音辨认、肯定计算机语言英文的认知、会话操作同时肯定计算机语言英文的产生等环节,中仅又带有行业领域辨认,用户数效果辨认,槽位填色,会话环境追查,会话思路等方法要点。的功能上为爱美者带来了可根据状况的信息根据就诊具体具体意见日常成就与附近制疗日常成就。经由读书该课程内容,同学行认知多轮多日常成就会话系统性的方法点同时金融产品操作流程
        讲授改善工作方案

        1.医疗领域NER解决方案| 2.对话主题相关解🎀决方案| 3.微信端服务部署解决方案| 4.对话管理系统与AI结合解决方案|

        主讲人学识点

        1.项目介绍:生活类任务对话系统介绍,在线医生项目介绍| 2.聊天机器人入门:申请公众号、搭建微信开发环境,安装werobot以及常用接口实现,Demo:你说我学与图尚往来,案例:配置自己的机器人| 3.数据爬取:爬取专业医疗知识网站,数据筛选,清理不完备数据,数据提取定位以及知识抽取数据准备,医学问答数据提取,疾病、症状知识抽取| 4.医学知识图谱: 知识图谱介绍,知识图谱在医疗领域的应用,知识存储各大厂商介绍,Neo4j安装环境搭建,P♛ython调用n🍌eo4j并完成数据插入与查询操作,案例:完成基于知识图谱的对话机器人| 5.医学命名实体识别:命名实体识别介绍,命名实体识别在医学方面的应用,BiLSTM+CRF模型原理介绍,BiLSTM+CRF模型实现,IDCNN模型原理介绍,IDCNN模型实现,案例:疾病与症状命名实体识别| 6.任务对话系统(Pipeline方法): 任务对话系统介绍,自然语言理解介绍-领域识别,自然语言理解介绍-用户意图识别,语义槽介绍以及在任务对话系统中的作用,语义槽设计,命名实体识别在语义槽中的应用,语义槽实现,对话管理-对话状态追踪介绍,对话状态追踪实现,对话管理-对话策略介绍,对话策略实现,项目:基于pipeline的对话系统实现| 7.论文学习与转化:Mem2seq的来龙去脉以及论文解读,模型对比:包括与seq2seq以及+attention,准备训练数据,Mem2seq模型实现| 8.任务对话系统(end-to-end方法):端到端对话系统介绍,基于端到端模型Mem2seq的项目介绍,项目:基于端到端的任务对话系统部署上线|

      • 文本摘要项目与知识图谱二选一就业班 💃  🥃9

        课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下门店面授

        学习目标

        1.掌握TextRank模型| 2.掌握seq2seq模型| 3.掌握PGN模型| 4.掌握生𝓀成式模型的评估方法| 5.掌握生成式模型的迭代优化|

        word文档内容提要項目就是个依托于NLP框架基本钓鱼任务的全具体流程保持項目。在化工制造界有诸多适用,词有四六级的阅读文章认知考试报名,手机新浪球场的球评新问,近期微头条的新问物流,金融创新简讯等等等等 。所涉到互联机网场合出海量的一段word文档的产品短信压缩的和要融合系统,可能让患者在产品短信爆炸案的时期迅速看比较重要产品短信。确认本項目的学习成绩,可能知道化工制造界最主打的处理word文档内容提要的建模和提高系统。这后面就解密工作方案格式的提高,数据库提升的提高,另外操练管理策略的提高,大多数是基础理论就是码,也能能极为方面的迁徙到今后制造业公司级的開發中。同样在部暑工作方案格式上,知道GPU部暑和CPU部暑的相同之处点和有所不同点。
        讲课来改进方案范文

        1.抽取式文本摘要解决方案| 2.生成式文本摘要解决方案| 3.自主训练词向量解决方𓃲案| 4🎀.解码方案的优化解决方案| 5.数据增强优化解决方案| 6.训练策略优化解决方案| 7.GPU部署解决方案| 8.CPU部署解决方案|

        讲学技巧点

        1.文本摘要的应用场景,主流处理方案的模式| 2.工业场景下的原始数据全流程处理, 原始数据很杂乱, 需要按照需求一步步的取舍, 去噪, 最终得到模型阶段可用的数据| 3.搭建基于textRank的抽取式文本摘要模型, 并进行评估| 4.搭建基于经典seq2seq架构的生成式文本摘要, 并进行评估| 5.搭建基于PGN先进架构的生成式文本摘要, 并进行评♔估| 6.详细解析生成式NLP任务的评估算法BLEU和ROUGE, 并实现rouge的评估代码| 7.针对于损失函数的优化方案coverage解决文本重复问题| 8.针对于解码器端的优化, 按照beam search进行解码的实现方案| 9.针对于NLP领域数据增强的实现方案, 采用单词替换法ꦕ, 回译数据法, 半监督学习法的理论和代码实现| 10.针对于训练策略的优化, Scheduled Sampling和Weight Tying的理论和代码实现| 11.实现模型的GPU部署和CPU部署|

      • 冰球突破豪华版大脑与智能文本分类NLP项目二选一就业🌱班  🔴 10

        课时:6天技术点:130项测验:0次学习方式:线下门店面授

        学习目标

        1.搭建多模型训练服务,保证在训练过程中,进行资源监控和分配,得以最高效率在有限资源内进行模型训练|2.搭建多线程并行预测服务, 为了满足性能要求,这里我们将利用多线程的方式,并对每一个获得结果做最后综合处理|3.图谱权重更新, 随着模型的预测完成,将使用预测概率更新在该路径权重,最后根据权重计算规则,获得最后结果|4.使用n-gram特征工程, 来捕捉词序对结果的影响|5.🎃使用fasttext模型,适应在语料变化大,模型数量规模大,模型上下线频繁的场景|

        冰球突破豪华版人的大脑就是一个体系结构很自然语音正确处理导向的努力于文化教育保持垂直于研究方向内的AIAPP网站网站,像的应该用有360搜索建设APP网站网站, 旷视, 标贝, 图灵工业机器人人等在多个保持垂直于研究方向的AIAPP网站网站.某项目联系深层學習, 转移學習, 沙盘模型减小和推算促进等能力, 旨在通过给厂家开始AI创变, 挺高厂家岗位人的岗位错误率, 给厂家影响营销成本价.积少成多更好的统计数值资料, 为事后的更好行业的大力开展挺高统计数值资料和能力支撑着.在行业上, 为内容平台营造四款自能截取整体, 为资询讲师改善岗位经济负荷的男同事, 是的统计数值资料回收利用非常精确性安全.另外营造四款不错快捷批阅试题卷的智力整体, 为更好的行业创变AI.挺高错误率, 改善岗位经济负荷.
        主讲人消除策划方案

        1.教育领域信息提取的解决方案| 2.智能批阅试卷系统的解决方案| 3.全国开班统计分析解决方案|

        主讲人基本常识点

        1. 项目介绍: 冰球突破豪华版教育作为中国头部教育机构,内部众多软件系统需要AI支持,同时,公司内又开设众多主流学科,如 java,python+大数据,人工智能等,这些所有学科在项目研发中也越来越需要AI赋能,生产更多能够复原企业化的项目产品。因此,"冰球突破豪华版大脑"项目应运而生| 2. 数据申请: 数据是有数仓人员经过脱敏之后提供的最新的数据| 3. 信息中心网咨系统: 需要提取的信息种类, 方法和对应的解决方案,产品设计逻辑和业务部门之间的对接流程,对数据的分析过程,对模型的选择过程及其选择原因,模型的训练和验证过程,模型的部署服务和改进过程| 4. 模型上线: 模型接口的封装过程,模型的热更新过程,模型的后期优化过程| 5. 智能试卷批阅系统: 智能批阅系统的介绍,业务需求介绍深度学习模型的介绍,系统方案的确定,模型的选择,模型的训练| 6. 系统监控: 模型的后期优化, 数据监控反馈,模型的后期优化,模型压缩,ONNX-Runtime技术,AMP技术使用|

      • 面试加强就业班 ཧ ꩲ 11

        课时:5天技术点:72项测验:2次学习方式:线下推广面授

        学习目标

        1.掌握机器学习核心算法|🐈2.掌握深度学习核心算法|3.掌握数据结构与算法|4.掌握多行业项目扩展|5.理解算法和模型的分ꦉ布式实现及加速原理|6.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|7.深入理解算法和模型调优方式及优缺点|

        主讲内容

        1. 机气借鉴svm算法与ScikitLearn该部分主要加强机器学习核心算法,包含以下技术点:

        01_分类算法| 02_回归的算法| 03_聚类算法| 04_数据科学流程|

        2. 进一步深造图像匹配与Pytorch该部分主要加强深度学习核心算法,包含以下技术点:

        01_深度学𝓰习| 02_深度学习RNN实战| 03_深度学习算法LSTM实战| 04_深度学习多框架实战|

        3. 数据库成分神经网络算法该部分主要加强数据结构核心算法,包含以下技术点:

        01_时间复杂度,空间复杂度,Python内置类型性能分析,顺序表| 02_链表:链表和链表的应用;队列:队列概念,队列的实现与应用,双端队列| 03_排序和搜索算法:冒♐泡排序,选择排序,插入排序、快速排序,搜索,常见算法效率,散列表| 04_二叉树:树的引入,二叉树,二叉树的遍历,二叉树扩展|

        4. 多制造业数据显示开发项目流程和NLP标准该部分主要加强多行业项目,包含以下技术点:

        01_多行业挖掘项目扩展| 02_NLP项目扩展 | 01_项目多场景实战|

      • 计算机视觉基础就业班 🎀  12

        课时:6天技术点:80项测验:1次学习方式:地推面授

        学习目标

        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|4.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,|5.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|6.可胜任深度学习算法工程师,图像与计算机视觉算法工程师等,并持续优化与迭代算法|

        主讲内容

        1. 运动神经系统该模块主要介绍深度学习的基础知识,神经网络的构成,损失函数,优化方法等,及反向传🌳播算法等内容。

        1.神经网络基础:神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化|2.反向传播原理:梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法|3.深度学习正则化与算法优化:L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam|4.实现多层神经ඣ网🐎络案例|

        2. 图形与視覺进行处理解绍该模块主要介绍计算机视觉的定义,发展历史及应用场景

        01_计算机视觉定义、计算机视觉发展历史|02_计算机视觉技术ꦅ和应用场景、计算机视觉知识树和几大任务|

        3. 目标值定义和经典英文CV网咯🌠该模块主要介绍卷积神经网络CNN,经典的网络架构,并通过分类案例介绍模型的实践方法

        1.CNN:卷积的计算方法,多通道卷积,多卷积和卷积,池化层和全连接层|2.卷积网络结构:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNe✱t、残差🍌网|3.目标分类实战案例:ImageNet分类|4.Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类

        4. 阶段目标检侧和非常ಌ经典CVwifi网络该模块主要介绍目标检测任务,常见数据集,及经典的两阶段和单阶段的目标检测算法,并通过目标检测案例介绍实践方法

        1.受众值查测工作任务受众任务与数值定性分析报告集推荐:查测工作任务受众任务目的性、熟悉数值定性分析报告集、应运动画场景;RCNN:交并比、map、非很大程度控制NMS、正反样例;SPPNet:SPP层投射;FastRCNN:ROI Pooling;FasterRCNN:RPN、利益函数值公式值值、练习工作流程图与结局定性分析、FPN与FasterRCNN结合实际;YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5:形式与工作任务工作流程图、利益函数值公式值值、anchor、层级聚类分析法、细粒度分析与多撸点的特征描述、先验框与利益函数值公式值值;SSD:Detector & classifier、SSD利益函数值公式值值、的特征描述金字塔式;受众值查测入门案列:COCO数值定性分析报告集上受众值查测

        5.♊ 目标值分开和传统CV系统该模块介绍꧅图像分割的基本任务,语义分割和实例分割,及常用的网络架构,并通过MaskRCNN完成图像的实例分割

        1.目标分割任务类型、数据集|2.全卷积FCN网络:网络结构、跳级连接、语义分割评价标准、结果分析|3.U-Net:拼接特征向量|4.Dilated Convolutions:聚合多尺度的信息、context module|5.SegNet:金字塔池化模块|6.Deeplab:串行部署 AS♈PP|7.Mask-RCNN:结构介绍、ROI Align与Pooling对比、代价函数介绍、端到端联合训练|8.目标分割实战案例;

      • 人脸支付项目、智慧交通项目与实时人脸识别CV项目三选一就业班 💧  13

        课时:6天技术点:98项测验:1次学习方式:线下活动面授

        学习目标

        1.掌握PCA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的综合运用|2.掌握基于PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制|3.利用人脸检测,扫描”加“判别”在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸|4.利用状态判别,能识别出人脸的性别、表情等属性值|5.利用人脸识别,识别出输♏入人脸图对应身份的算法,找出“一个꧂”与输入特征相似度最高的特征| 

        面部缴纳大型好项目就是一个鉴于运算机视觉艺术方面的面部鉴别大型好项目,该大型好项目以缴纳模式为大环境解释面部净化处理的整体风格过程。差不多的APP,如办公装修去,谋略学校食堂,面部考勤管理,可疑的人鉴别等。该大型好项目采取机子了解和深入了解的技巧,涉及拍摄头捕捉的短视频影像,做出面部范围探测,面部定位跟踪,面部仪态,年领,年龄,至关重要点等屬性的探测,面部调节,面部对比顺利完成面部的鉴别。依据该大型好项目,学生党可了解到面部相关联的任务的技木点还有以及的金融产品过程
        讲课满足工作方案

        1.视频中人脸检测的解决方案|2.人脸姿态(欧拉角)检测的🌳解决方案|3.人脸关键点识别的解决方案|4.人脸多任务(年龄,性别等)检测的解决方案|5.人脸特征比对的解决方案

        主讲人常识点
        1.业务的介紹一下:结算模式经济发展的的介紹一下,人面结算业务的介紹一下,开发设计区域的建立 2.视频图片中的人面在线验测:人面在线验测步骤的介紹一下,人面在线验测的评估指数的介紹一下,数值标示模式的的介紹一下及获得数值模式的的介紹一下,数值改善步骤的的介紹一下,yolo建模 的的介紹一下及建模 组织结构,建模 练习模式的的介紹一下及推动,建模 验正模式的介紹一下及推动 3.人面面部表情:人面面部表情在线验测步骤的介紹一下,人面面部表情数值标示步骤和获得步骤的介紹一下及推动,Resnet建模 的介紹一下及倡导,建模 练习和验正的的介紹一下和推动 4.人面要点点:人面要点点在线验测步骤的介紹一下,人面要点点数值标示步骤和获得步骤的介紹一下及推动,resnet建模 的介紹一下及倡导,建模 练习和验正的的介紹一下和推动 5.人面多级世界任务卡:人面多级世界任务卡的介紹一下,人面多级世界任务卡数值标示步骤和获得步骤的介紹一下及推动,senet建模 的介紹一下及倡导,建模 练习和验正的的介紹一下和推动 6.人面核查:人面核查的介紹一下,人面核查数值标示步骤和获得步骤的介紹一下及推动,arcface建模 的介紹一下及倡导,建模 练习和验正的的介紹一下和推动,人面数值库的倡导与的管理 7.装置ibms:特征提取仿射改变的人面娇正的推动,面部表情过大或距離过远的人面的过滤器,装置ibms模式的的介紹一下和推动
      • 人工智能开发 V版本课程说明

        课程名称:主要针对:主要使用开发工具:

        技术介绍一下

      “周”更新日志
      课程大版本更新

      课程更新日志按周更新时间热度/研究技术工艺

      • 新增的2021-07-04

        · 优化PyTorch使用-手动构建线性回归小节· 优化PyTorch使用-模型定义方法-基本组件的使用· 优化PyTorch使用-模型定义方法-数据加载器

      • 新建2021-06-28

        · 神经网络基础-simoid激活函数· 神经网络基础-tanh激活函数· 神经网络基础-relu激活函数· 神经网络基础-softmax激活函数

      • 新增的2021-06-21

        ·神经网络基础-人工神经网络概述· 神经网络基础-激活函数的作用

        提高

        · 优化PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数编写思路· 优化PyTorch使用-手动构建线性回归-训练函数代码实现

      • 新增加的2021-06-14

        · Transformers库管道方式实现基础NLP任务 · Transformers库自动模型方式实现基础NLP任务 · Transformers库具体模型实现基础NLP任务· 迁移学习中文分类案例· 迁移学习中文填空案例· 迁移学习句子关系管理· 删除Transformers发布模型旧的方式

      • 升到2021-06-07

        · 优化seq2seq英译法案例· 数据处理机制· Python语言操作Flink· 优化Transformer模块测试案例· 输入部分· 输出部分· 编码器部分· 解码器部分

      • 更改2021-05-31

        · NLP基础课程新增 词向量检索基础知识

        提升等级

        · 词嵌入层可视化显示实验· RNNAPI编程案例· RNN人名分类器案例· 数据处理机制· 模型训练方法

      • 新增加2021-05-24

        · 如何构建特征,如何评估特征 · 从原始数据构造出新特征的方法 · 新增特征变换的方法· 新增缺失值处理的方法

      • 新批2021-05-17

        · 信贷审批业务的基本流程 · 新增ABC评分卡 · 新增风控建模的基本流程· 新增评分卡模型正负样本定义方法

      • 将新增2021-05-10

        · 增加SQL进行风控报表开发 · 增加信贷审批业务的基本流程 · 增加风控建模的基本流程· 机器学习风控模型的优势

      • 合并2021-05-03

        · 增加LR理论推导 · 增加朴素贝叶斯推导 · 增加用户画像案例· 增加金融风控项目

      • 更改2021-04-26

        · 增加Python进行RFM分群 · 增加使用Pyecharts绘制3D图形 · 增加SVM理论推导· 增加GBDT理论推导

      • 新增加2021-04-19

        · ViBert · 图像分析方法 · 标签数据统计及应用· 梯度剪裁方法

      • 升级系统2021-04-12

        · 优化Numpy基础矩阵预算 · 应用Pandas进行简单排序、分组、聚合等计算 · 优化Pandas处理方法

      • 新建2021-04-05

        · MOE方法 · 级联MOE Model · GAP评估方法· NextVLad视频聚合

      • 新批2021-03-29

        · 模型剪枝 · RoBerta新模型 · Transformer-XL新模型· 多分类知识蒸馏

      • 新增加2021-03-22

        · Vggish · PCA方法 · SE Context模型融合· Logistics模型分类

      • 合并2021-03-15

        · 增加MySQL的Datagrip工具连接数据库 · 增加SQL的窗口函数用法 · 增加Pandas的透视表用法

      • 划分2021-03-08

        · pad的增强方式 · 分布式训练 · 视频标签任务· MFCC

      • 新开2021-03-01

        · 增加Pyecharts实现各种图形绘制 · 删除Ununtu系统 · 增加Linux中Shell的基本操作

        晋升

        · 升级优化为CentOs系统

      • 添加了2021-02-22

        · 模型量化方法 · 模型剪枝方法 · 模型蒸馏方法· tf-serving模型部署

      • 新加2021-02-15

        · Python进阶中增加数据爬虫案例

        升到

        · 升级闭包装饰器内容 · 优化升级深拷贝和浅拷贝的

      • 增加2021-02-08

        · 年龄检测方法 · NAS神经网络搜索 · NAS-FPN网络· 人脸矫正对齐

      • 添加了2021-01-25

        · yolo-tiny模型 · 多任务模型介绍 · mish激活函数· mmdetection目标检测框架

      • 新增加的2021-01-18

        · Python基础案例增加学生管理系统 · Python进阶中增加多任务编程 · Python进阶增加FastAPI搭建服务器

      • 新增加2021-01-11

        · wing损失函数 · 人脸关键点检测 · 关键点描述方法 · SEnet注意力模型

      • 新增加的2021-01-04

        · BERT+CRF · TENER · nested NER优化

      • 划分2020-12-28

        · 人脸性别检测 · 人脸年龄检测 · 人脸对比 · arcface损失函数

      • 将新增2020-12-14

        · 人脸模糊判断 · 人脸相似度检测 · 度量学习模型 · 孪生模型

      • 将新增2020-11-30

        · 人脸检测 · 人脸跟踪 · 人脸三维角度检测 · 人脸明暗检测

      • 新增的2020-11-16

        · 后处理方法GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET注意力机制 · Focal loss

      • 新添加入了2020-11-12

        · 后处理方法GreedyNMS · Swish激活函数 · SENET注意力机制 · Focal loss

      • 新批2020-11-09

        · 文本摘要项目部署 · textcnn模型原理 · textcnn模型实现 · textcnn模型优化

      • 添加了2020-11-02

        · hue增强方法 · 多张图增强 · LRRelu激活函数 · 噪声增强方式

      • 新增的2020-10-26

        · CPU优化 · Flask框架的介绍 · Django框架的介绍 · API接口封装

      • 划分2020-10-19

        · 内容理解 · 内容生成 · 内容安全治理的主要技术 · 内容安全要解决的核心问题

      • 增加2020-10-12

        · 半监督数据增强 · Scheduled sampling优化策略 · Weight tying优化策略 · CPU优化

      • 将新增2020-10-05

        · 图像文本掩码 · 视觉文本匹配 · 掩码视觉区域 · 序列到序列目标损失

      • 新增加2020-09-28

        · gensim实现TF-IDF算法 · 纯Python代码实现纯TF-IDF算法 · TF-IDF模型 · 回译数据

      • 新批2020-09-21

        · 多模态的语言表征 · 基于自编码自回归架构的模型 · 单流结构 · 双流结构

      • 增加2020-09-14

        · viterbi Decode · Beam-serch Decode · Beam-serch优化模型 · 单词替换数据增强

      • 新加2020-09-07

        · 新型网络 · 仇恨言论检测 · 职责界定 · 多模态核心任务

      • 变更2020-08-31

        · coverage数学原理 · PGN + coverage网络优化 · Beam-search算法 · Greedy Decode

      • 转入2020-08-24

        · 跳层连接skip layers · 模型感受野RFB · 注意力机制Point-wise attention · DIOU网络预测

      • 新增加的2020-08-17

        · BLEU算法解析 · ROUGE评估 · ROUGE算法解析 · ROUGE算法实现

      • 汇总2020-08-11

        · 字典性质的描述举例 · 多线程优化 · 人脸三维重建 · 异常的使用场景举例

      • 变更2020-08-04

        · PGN模型的数据迭代器 · PGN模型实现 · PGN模型网络训练 · BLEU评估

      • 新建2020-07-27

        · 对比度调整 · SPP结构 · sam注意力机制 · 空间注意力

      • 变更2020-07-20

        · 内容张量context vector计算 · 单词分布张量P_vocab计算 · 分布张量P_w计算 · PNG网络数据清洗

      • 更改2020-07-13

        · 知识蒸馏方法 · 模型剪枝方法 · Dropblock正则化 · Hide and seek图像增强

      • 增加2020-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模型讲解 · yoloV4模型 · Siamese系列网络详解

      • 新添加入了2020-06-30

        · 升级集成学习知识框架 · 细化集成学习算法推导过程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价预测

      • 新开2020-06-22

        · 模型的整体实现 · 数据清洗 · gensim训练词向量 · 词向量优化模型

      • 增减2020-06-15

        · SAT自对抗训练进行数据增强 · 数据增强意义 · CSP模块介绍 · SPP结构

      • 更改2020-06-08

        · 多核并行处理数据优化 · 参数配置及数据优化 · 模型数据的优化 · 模型子层的实现

      • 划分2020-06-01

        · 小目标检测技巧 · 损失函数设计 · CIOU损失

      • 新增的2020-05-25

        · 基于jieba的TextRank · 基于TextRank算法模型构建 · 文本摘要数据集优化· seq2seq架构实现文本摘要架构

      • 更改2020-05-18

        · 马赛克增强 · gridmask · Cutmix· 填充

      • 新添加入了2020-05-11

        · TextRank算法实现 · 关键词抽取 · 关键短语抽取· 关键句抽取

      • 新加2020-05-04

        · 数据增强 · mixup · cutout· 随机擦除

      • 划分2020-04-27

        · 抽取式摘要 · 生成式摘要 · 文本摘要项目数据集· TextRank算法原理

      • 在线升级2020-04-20

        · tfrecord文件介绍 · 图像数据feature构建 · Example的构建· writer_to_tfrecord的使用

      • 新开2020-04-13

        · 静态量化和动态量化对比 · prune技术介绍 · 持久化修剪后的模型· 模型推断加速

      • 升到2020-04-06

        · yoloV3的损失计算 · yoloV4模型介绍 · 正负样本的设计· 多任务损失

      • 晋升2020-03-30

        · 标签平滑技术优化 · badcase分析案例演示 · badcase优化总结· 模型热更新讲解优化

      • 变更2020-03-22

        · ORB特征的方向设计 · 目标的外接矩形 · ROIAlign算法· 全卷积网络

      • 加剧2020-03-16

        · GLUE标准数据集介绍 · run_glue脚本讲解方式调整 · gpu服务器验证优化介绍· weight_decay演示调优

      • 增减2020-03-09

        · 大津法 · 轮廓检测 · 矩特征· 目标的质心计算

      • 晋升2020-03-02

        · bert模型调整 · 考试数据集实例演示 · 考试数据清洗代码精炼· bert-Multilingual进行微调优化

      • 晋升2020-02-23

        · FPN进行特征融合 · 候选框的多尺度映射方法 · 候选框的选择方法· 对比混合精度驯良

      • 划分2020-02-16

        · 上线模型优化 · 模型量化压缩技术 · ONNX-Runtime推断加速· 对比混合精度驯良练

      • 升极2020-02-09

        · 选择性搜索(SS) · 目标框位置回归的意义 · 候选区域映射的方法· fasttext模型baseline训练

      • 加剧2020-02-02

        · Django中views文件讲解顺序 · 多线程实现举例 · fasttext模型原生代码pytorch实现· fasttext模型baseline训练

      • 增减2020-01-26

        · 目标检测评价指标MAP · softNMS方法 · overfeat方法· RPN网络详解

      • 添加了2020-01-19

        · 从SQL中获取数据演示 · 意向校区识别代码逻辑 · "手机号","༺;微信号","QQ号"识别规则细化· 与后端交互数据举例

      • 持续2020-01-12

        · IOU在目标跟踪中的使用 · 相机外参的计算方法 · 图像畸变产生的原因· 图像去畸变的方法

      • 升級2020-01-05

        · 信息中心需求分析细化 · 产品设计逻辑修改 · 原始数据分析思路· fasttext讲解案例

      • 更改2019-12-29

        · 分水岭算法介绍 · GraphCut算法简介 · 二分图原理介绍· 最优匹配方法介绍

      • 更新2019-12-21

        · flask框架整体介绍 · 市场中主流AI平台演示 · 标贝科技产品体验演示· 冰球突破豪华版大脑整体架构介绍

      • 变更2019-12-14

        · VGG模型实现 · Inception系列模型对比 · 边缘检测计算复杂度介绍· 傅里叶变换在图像处理中的应用

      • 提高2019-12-07

        · series和dataframe介绍 · torchserve实验 · 非正常卷积网络结构解析· 车辆偏离车道中心距离优化

      • 新添加入了2019-11-30

        · lightGBM推导 · 优化实体提取模型 · 多尺度网络与非正常卷积初步· 车道线检测laneNet实现

      • 加剧2019-11-23

        · 朴素贝叶斯常见面试题讲解 · 修改部分项目bug · 多精度多分辨率通道分组网络总结· sort算法进行多目标跟踪优化

      • 合并2019-11-16

        · 机器学习中svr的介绍 · 积分梯度解析 · 嘴唇分割模型优化 · 多目标跟踪deepsort算法的实现

      • 加剧2019-11-09

        · 机器学习svm部分面试题 · bert源码解析 · 嘴唇分割模型训练· fasterRCNN目标检测优化

      • 新增加2019-11-02

        · 相对路径和绝对路径的使用场景描述 · LIT实验 · 用于图像分割的实时分组网络 · 模型微调方法简介

      • 升阶2019-10-26

        · 优化tree命令的安装及使用 · Reformer实验 · 多分辨率卷积核通道分组网络· yoloV3进行目标检测案例

      • 合并2019-10-19

        · 操作系统的简介内容 · Captum实验 · 通道补偿技术· 图像增强方法实现

      • 在线升级2019-10-13

        · 优化面向对象的介绍 · 可解释性工具 · 多分支网络结构设计 · G使用tf.keras完成网络模型的搭建

      • 转入2019-10-08

        · 文件操作案例 · GPT-3解决生成 · 网络瓶颈结构探索· GoogLeNet的网络构建

      • 升级系统2019-09-28

        · vim的常用操作命令 · 数据增强方法 · MobileNet网络深度对实验的影响· tensorflow入门升级

      • 汇总2019-09-08

        · 增加break关键字的使用场景案例 · 模型蒸馏 · Neocognitron网络· k-means算法推导过程举例

      • 提升等级2019-09-01

        · 逻辑运算符的演示案例 · 模型剪枝 · 加深网络,提升模型性能· 朴素贝叶斯案例修改

      • 添加了2019-08-25

        · 增加变量的演示案例 · ALBERT解析 · 轻量级人脸表情和年龄识别· 对多态的描述举例

      • 在线升级2019-08-18

        · 优化对集合的性质的描述 · 模型量化 · 三维人脸库的使用与重建· 优化对私有属性的使用场景的描述

      • 新添加入了2019-08-11

        · 字典性质的描述举例 · 多线程优化 · 人脸三维重建· 异常的使用场景举例

      • 更新升级2019-08-04

        · 优化对Python语言性质的描述 · BART实验解决NER · 人脸美颜与迁移学习· 优化Python2和Python3的对比

      • 持续2019-07-28

        · 场景识别案例优化模型方法 · 图像与视觉处理专业课优化方案启动 · 自然语言处理PyTorch工具讲解调优

      • 升阶2019-07-21

        · pytorch讲义 · CV基础考试题 · RCNN系列目标检测模型 · 人脸检测案例

      • 汇总2019-07-14

        · GPT模型讲解 · 典型的NLP算法 · SIamRPN++网络讲解 · DeepLab系列介绍

      • 升级成2019-07-10

        · KNN算法导入案例 · 线性回归正规方程推导过程 · 线性回归案例迭代 · 虚拟环境安装详解

      • 新建2019-07-07

        · Transformer问答试题 · Elmo模型讲解 · yoloV4模型 · Siamese系列网络详解

      • 在线升级2019-06-30

        · 升级集成学习知识框架 · 细化集成学习算法推导过程 · stacking算法优化 · 北京市租房房价预测

      • 新批2019-06-23

        · 基于seq2seq的机器翻译任务 · 莎士比亚风格的文本生成任务 · ResNet模型在GPU上的并行实践任务 · 自然语言处理:NLP案例库(6个案例)

      • 划分2019-06-16

        · 图像与视觉处理:计算机视觉面试题(80道) · 图像与视觉处理:算法强化课程8天 · 计算机视觉面试题视频(80道) · 图像与视觉处理:计算机视觉案例库

      • 添加2019-06-09

        · 基础NLP试题 · AI医生项目试题 · 文本标签项目试题, 和泛娱乐项目试题 · 自然语言处理:NLP题库(135道)

      • 新增加的2019-06-02

        · 车道检测 · 车辆技术 · 车辆跟踪 · 图像与视觉处理:智慧交通项目

      • 升阶2019-05-26

        · 决策树案例 · 调整预剪枝、后剪枝知识点讲解 · 决策回归树讲解 · 基尼指数优化

      • 变更2019-05-19

        · 口罩识别 · 活体检测 · 人脸属性识别 · 图像与视觉处理:人脸识别项目

      • 强制升级2019-05-12

        · SVM算法推导过程讲解 · 朴素贝叶斯前面增加概率知识介绍 · HMM模型推导过程 · HMM案例优化

      • 增减2019-05-05

        · 形态学定义、连通性 · 二值操作、平滑、梯度 · 纹理分割及OpenCV实践 · 图像与视觉处理:形态学专题

      • 增减2019-04-28

        · 几何变换专题 · 翻转、剪裁、遮挡、图像算数 · 图像金字塔、OpenCV几何变换操作​ · 翻转、剪裁、遮挡、OpenCV几何变换操作

      • 自动升级2019-04-21

        · gbdt案例优化 · xgboost算法推导过程讲解 · lightGBM算法 · pubg案例优化

      • 合并2019-04-14

        · 图像矩特征点度量特征、全局直方图 · 局部区域直方图、散点图和3D直方图 · OpenCV实践 · 图像与视觉处理:直方图处理专题

      • 转入2019-04-07

        · 命名实体识别模型BiLSTM + CRF · 句子对主题相关模型BERT · 在线部分关于neo4j数据库、redis的实时存取 · 自然语言处理:AI在线医生项目

      • 强制升级2019-03-31

        · xgboost算法介绍 · OTTO案例 · xgboost和gbdt对比 · bgdt推导过程优化

      • 变更2019-03-24

        · fasttext工具介绍 · fasttext训练词向量, 并完成词向量迁移 · fasttext工具实现文本分类的代码案例 · 自然语言处理:fasttext训练词向量、文本分类,词向量迁移

      • 新批2019-03-17

        · 灰度直方图、灰度的线性变换 · 灰度对数变换、伽玛变换 · 灰度阈值变换、分段线性变换 · 图像与视觉处理:基本的灰度变换函数专

      • 更改2019-03-10

        · EM算法 · 极大释然估计讲解 · HMM模型 · HMM案例搭建

      • 新添加入了2019-03-03

        · 基本的OpenCV代码 · Image数据结构、读写图像 · OpenCV基础专题函数与API讲解

      • 强制升级2019-02-25

        · 线性回归知识点讲 · xgboost讲解案例 · 逻辑回归多分类问题评估 · RNN+Attention实现英译法任务

      • 转入2018-12-27

        · Transformer架构图的详解 · 四大组成模块的分块代码详解和示例 · copy小案例 · 自然语言处理:Transformer的原理和架构

      • 新开2018-12-20

        · 数据分析实战,北京市租房数据统计分析 · NBA球员数据分析 · 电影数据分析案例 · pandas读取Excel、sql

      • 划分2018-12-13

        · Dilated Convolutions:聚合多尺度的信息 · PSPNet:金字塔池化模块 · Mask-RCNN:端到端联合训练目标分割实战案例 · 图像与视觉处理:图像分割专题

      • 划分2018-12-06

        · RNN构造人名分类器的案例 · RNN实现英译法的seq2seq架构代码 · 在seq2seq架构基础上添加Attention的架构方案代码 · 自然语言处理:RNN构造人名分类器

      • 添加了2018-11-29

        · 目标检测专题RCNN,FastRCNN · FasterRCNN· 先验框、细粒度与多尺度特征· 图像与视觉处理:目标检测专题

      • 新建2018-11-22

        · 数据可视化库seborn · 箱线图知识点 · 增加小提琴图知识点· 单变量、多变量分析

      • 增加2018-11-15

        · RNN、LSTM、 GRU基本结构和原理介绍 · Attention机制原理 · 代码示例和图解注意力机制· 自然语言处理:RNN、 LSTM、 GRU、 Attention等

      • 将新增2018-11-08

        · 经典卷积网络:LeNet5、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNet · 残差网络、深度学习优化 · 迁移学习:TensorFlow HUB;模型压缩· 图像与视觉处理:经典卷积网络

      • 新建2018-11-01

        · 项目实训-“吃鸡”玩家排名预测 · 决策树算法案例 · 逻辑回归案例· 朴素贝叶斯案例

      • 新增的2018-10-20

        · hanlp命名实体识别工具 · word2vector原理到应用,文本的预处理前数据分析,添加ngram特征 · 文本数据增强, 回译数据增强法· 自然语言处理:文本分词,命名实体识别,Word2Vector,文本数据分析

      • 增加2018-10-10

        · 机器学习经典算法朴素贝叶斯 · 机器学习经典算法支持向 · 聚类算法推导过程· SVM手写数字识别案例

      • 新增加的2018-10-08

        · 神经网络基础与Tensorflow框架 · 图、会话、张量、OPTensorflow高级API,训练tf.MirroedStrategy · 导出tf.SavedModel等· 神经网络基础与Tensorflow框架

      • 添加2018-08-20

        · 原始文本预处理, word2vec · fasttext多分类的应用 · 并升级工程整合和实时服务· 自然语言处理:中文标签化系统项目

      • 新增加的2018-06-30

        · 召回策略算法代码更新 · 排序策略算法代码更新 · neo4j数据库的应用· 自然语言处理:泛娱乐推荐系统项目


      2022.01.20 升级成游戏版本3.0
      的课程名称大全 手动智能化AI阶升班
      必修课程推广时期 2022.01.20
      的课程微信版本号 3.0
      通常培養的目标 以电脑学和深度.学技術,培養公司企业应该用型高端制造业AI的人才
      主要是运行设计规划的工具 Linux+PyCharm+DataSpell+Pytorch+Tensorflow+Neo4j+Docer+k8s
      的课程介绍书 人为净化处理智力化V3.0培训培训保障体系保障体系晋级以品牌需要量为结果导向,专为培养出和制作二级人为净化处理智力化过程师、高含金培训培训保障体系再迎制定,以这个互联网的行业为目标区控制建设工程建设顶目搭建,培训培训保障体系具有机械学业和程度学业骨架Pytorch和TensorFlow,要能解决方法品牌级数据表格搜集整理、NLP自然美语言学净化处理与CV算机视觉设计实际上事情,经过原理和最真实建设工程建设顶目相整合,让高中生们要能熟知人为净化处理智力化目标区方法和应运情况。并制定「六建设工程建设顶目制」建设工程建设顶目学业,经过6个有差异业务类型和搭建程度的建设工程建设顶目,使人要能周全直面大一些品牌人为净化处理智力化应运情况。玄幻建设工程建设顶目库,多这个互联网的行业多层面人为净化处理智力化建设工程建设顶目培训培训保障体系,趋势这个互联网的行业全盖住,进来建设工程建设顶目培训培训保障体系时间总额为100天,具有了多这个互联网的行业13个情况的建设工程建设顶目培训培训保障体系,让高中生们实现公司的建设工程建设顶目丰富经验必须。培训培训保障体系释放释放领域:V3.0在V2.0版本信息框架上最速下降法升级更新,要注意专门课的释放释放,大大减少学业困难程度,上升就业创业产品品质。

      1

      调整优化Python系统编程,针对人工智能必须的Python高阶知识体系重构课程

      1

      新增加[数据处理与统计分析阶段],以Linux为基础,通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析,为人工智能数🐻据处理奠定技术基础。

      1

      SEO优化优化机器学习算法,每个算法都兼具使用场景,数学推导过程及参数调优

      1

      划分[机器学习与多场景],增加多场景案例实战,包括用户画像,电商运营建模等多场景案例实战

      1

      增加数据挖掘方向[百京金融风控]项目♚,从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点知识,使得学员具备中高级金融风控分析师能力。

      1

      新开数据挖掘方向[万米推荐系统]项目,从多数据源采集、多路召回、🥃基于机器学习算法粗排算法与基于深度学习精排,解决了在大数据场景下如何实现完整推荐系统,使得学员可以具备企业级推荐项目开发能力。

      1

      SEO深度学习基础课由TensorFlow切换为Pytorch,面向零基础同学更加友好

      1

      SEO优化NL꧙P基础课程Transform基础和Attention注意力机制在原理之后增加英译汉的案例,加强学生对基础算法原理的理解

      1

      SEO优化NLP基础课程迁移学习API版本变化问题,优化传统序列模型算法原理

      1

      新开NLP方向[蜂窝头条文本分类优化]项目,增强学生NLP算法优化方面技能

      1

      将新增NLP方向[知识图谱]项目,通过本体建模,知识抽💜取,知识融合,知识推理,知识存储与知识应用方面,学生可以掌握完整知识图谱构建流程。

      1

      变更[面试加强课]通过巩固机器学习与深度学习基础算法,加强核心算法掌握,增加数据结构基础算法、动态规划算法、贪心算法🐈等面试高频算法题,加强多行业人工智能案例理解与剖析

      1

      误删Ubuntu环境搭建开发环境

      1

      爱情报错更多学习视频+资料+源码,请加QQ:2632311208。

      2021.02.01 升級最新版本2.0
      课堂称谓 人工客服电话自动化AI升品班
      内容还推出时期 2021.02.01
      学科板本号 2.0
      重要对於 python3 & python2
      其主要利用制作交通工具 linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow+OpenCV+neo4j+Docer+k8s
      培训课说

      AI理论方面: 通过最新开发的文本摘要项目、冰球突破豪华版大脑项目, 提升学员复杂模型训练和优化的能力。
      AI工程化方面: 新增的算法工程化讲座, 直接面向一线公司实际开发场景和需求, 比如服务日志, A/B测试, Git提交, Docker, K8S部署等, 让学员亲临公司场景, 求职后更好的无缝衔接进企业级开发。
      AI新热点和趋势: 通过增加量化、剪枝、知识蒸馏、迁移学习等一线优化技术, 让学生有更多处理问题的武器和思路;增加知识图谱热点、mmlab框架热点、YOLO1~5算法系列,能更好的匹配业界需求。
      课程消化吸收方面:V2.0在V.♓1.x版本基础上迭෴代更新,注重专业课的消化吸收,降低学习难度,提升就业速度、就业质量。

      1

      增加NLP方向【文本摘要项目】:自动完成文本信息的主题提取,中心思想提取,可以类比京东,当当网的商品自动宣传文案;快速的将主要信息展示给用户, 广泛应用于财经, ⛎体育, 电商, 医疗, 法律等领域。基于seq2seq + attention的优化模型,基于PGN + attention + coverage的优化模型,基于PGN + beam-search的优化模型,文本的ROUGE评估方案和代码实现:weight-tying的优化策略、scheduled sampling的优化策略。

      1

      新加AI基础设置类项目【冰球突破豪华版大脑】,目前提供AI前端功能展示、AI后端模型部署、AI在线服务、AI模型训练功能等系统功能。AI开发服务提供了信息中心网咨辅助系统,文本分类系统、考试中心试卷自动批阅系统、CV统计全国开班人数等系统;综合NLP、CV和未来技术热点。

      1

      增加CV方向【人流量统计项目】:以特定商场ไ、客服场景对人流量进行分析和统计。掌握mmlab框架、核心模块MMDetection;resnet骨架网络特征提取,SSD网络和Cascade R-CNN网络目标检测;利用剪枝,压缩和蒸馏等方法减小模型规模;完成前后端部署(Flask + Gunicorn)𝕴、模型部署(ONNX-runtime技术)。

      1

      调整NLP方向【AI在线医生项目】: 两个离线模♉型 (命名实体审核模型, 命名实体识别模型)的优化,提升准确率, 召回率,F1的效果。 一个在线模型 (句💧子主题相关模型)的优化, 重在量化, 压缩, 知识蒸馏, 提升处理速度并展示对比测试实验。

      1

      变更知识图谱热点案例:知识图谱编程、深化neo4j中的cypher代码, 相关案例。

      1

      转入计算机视觉目标检测热点算法YoLov1~v5 V1~V5模型的网络架构、输入输出、训练样本构建,损失函数设计;模型间的改进方♚法;多尺度检测方法、先验框设计;数据增强方法、多种网络架构ಌ及设计不同模型的方法。

      1

      推广计算机视觉专业课:RCNN系列网络进阶🍷课程:FasterRCNN目标检测的思想,anchor(锚框)设计与实现,掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的,掌握ROIPooling的使用方法掌握fasterRCNN的训练方法,掌握RCNN网络的预测方法。

      1

      新增加的AI算法工程化专题:10个子案例展示算法工程化中的实际工程问题, 企业真实开发中的问题和解决方案。研发, 测试环境的异同𓃲, 服务日志的介绍和实现, 🅠A/B测试,模型服务风险监控,在线服务重要指标,Git提交与代码规范化,正式环境部署(Docker, K8S),,数据分析与反馈。

      2020.6.1 提升等级最新版本 1.5
      技术名号 手动智能化AI升品班
      课程培训投放市场准确时间 2020.6.1
      教学版本号号 1.5
      大部分对应新版本 python3 & python2
      最主要施用激发工貝 linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow
      课堂介紹 以周为公司迭代更新软件更新软件专业,涉及到机械设备学业、物种多样性话述治理 NLP、求算机错觉、AI聚类算法进行精炼等专业。时只为非常好的充分满足人员自动化优秀学员快一点速的融入市場需要,退出了物种多样性话述治理 NLP的例子库、求算机错觉CV的例子库、应聘进行精炼题这些等等。时也提高的职业拓宽课,深造学业完AI专业已经,可在工作中学业:介绍设计、网页爬虫、泛人员自动化动态数据数据分析报告。

      1

      新加计算机视觉CV案例库

      1

      汇总自然语言处理案例库

      1

      添加了AI企业面试题

      1

      转入算法强化课程

      1

      将新增计算机视觉强化课

      2019.12.21 更新升级版 1.0
      拓展课称谓 劳动力智能化AI升阶班
      专业投入市场时 2019.12.21
      培训课游戏版本号 1.0
      重点采取发行版 Python3 & Python2
      最主要的安全使用开放专用工具 linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow
      拓展课介绍一下

      人工智能赋能实体产业的规模以每年40%的速度递增,人工智能人才在计算机视觉CV、自然语言处理NLP、数据科学的推荐广告搜索的需求越来越明确。冰球突破豪华版教育研究院经过2年潜心研发,萃取百余位同行经验,推出全新的人工智能1.0课程。全新的人工智能课程体系具有以下优势:
      1)六个月高级软件工程师培训课程。精准定位、因材施教,人工智能和Python开发分成两个不同的班型进行授课。
      2)理论+实践培养AI专精型人才。如何培养人才达到企业的用人标准?冰球突破豪华版教育提出了课程研发标准:1、AI理论方面,培养学员AI算法研究能力:AI算法实用性、先进性、可拓展性;2、AI实践方面,培养学员利用AI理论解决企业业务流的能力。
      3)多领域多行业项目,全生态任性就业。设计多领域多行业项目有:智能交通项目(CV)、 实时人脸检测项目(CV)、在线AI医生项目(NLP)、智能文本分类项目(NLP)、泛娱乐推荐项目(CV+推荐)、CT图像肺结节自动检测项目(CV)、小智同学-聊天机器人(NLP)、场景识别项目(CV)、在线图片识别-商品检测项目(CV)、黑马头条推荐系统(推荐+数据科学)。
      4)AI职业全技能(NLP、CV、数据科学-推荐广告搜索),涵盖8大主流就业岗位。视觉处理工程师(CV)、自然语言处理工程师(NLP)、推荐系统工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、知识图谱工程师。
      5)课程设置科学合理,适合AI技术初学者。
      6)技术大牛倾力研发,专职沉淀AI新技术。

      1

      更改机器学习进阶课程

      1

      划分计算机视觉项目:实时人脸检测项目、智能交通项目

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      变更自然语言处理NLP项目:在线AI医生项目、智能文本分类项目

      1

      新批算法强化课程:进化学习、分布式机器学习、数据结构强化

      实力雄厚的手动自动化的开发必修课程研制开发创业团队

      源源持续不断获批大型厂技术工艺涿州购房顾问,专业技术新产品研发在线课程晋升、升级,与公司企业需要量实时的赶超

        授课经验丰富的机器智能化规划设计教授的团队

        教师录取率<3%,从源头把控师资,带你过关斩将掌握每一个知识点

        贯穿学习全程、保障学习效果的AI辅导书软件系统

        用参数驱使教研,全线贯通教/学/练/测/评,为每段位弟子私人企业环保定制家具学校计划怎么写和就业问题工作
        1. 幼儿教育入学多维测评

        2. 学前班目标导向式学习

        3. 学中随堂诊断纠错

        4. 学中阶段效果测评

        5. 学后在线作业试题库

        6. 学后问答社区查漏补缺

        7. 后勤保障BI报表数据呈现

        8. 就业前景全面指导就业

        更多Tlias就业服务

        就业流程
        全信息化处理

        学员能力
        雷达图分析

        定制个性化
        就业服务

        技术面试题
        讲解

        就业指导课
        面试项目分析

        HR初试改略

        模拟企业
        真实面试

        技术专业个人简历检查指导
        复试复盘总结补导

        风险预警
        企业黑名单提醒

        打造学员工作绿色圈

        老朋友毕业季后必须倒入冰球突破豪华版汇领袖平台,持续时间肋力朋友职场精英未来发展,有一次学习成绩无期限业务

        冰球突破豪华版教育旗下IT互联网精英社区,以汇聚互联网前沿技术为核心,以传递、分享为己任,联合经伟创投、创新技术工厂、天猫工人自动化、华为公司等众多关注互联网的知名机构及企业、行业大咖,共同研究中国互联网深度融合、跨界渗透、整合汇聚、相互促进的信息化资源共享平台。

        • 行业沙龙

        • 高端人脉

        • 职场资源

        • 技术研习

        人工智能开发全国就业薪资情况

        9970元/月平均薪资

        15900元/月最高薪资

        100%就业率

        58月薪过万

        • 姓名
        • 性别
        • 就业时间
        • 就职城市
        • 就职企业
        • 薪资
        • 福利待遇
        • 姓名
        • 培训前岗位
        • 培训前薪资
        • 培训后薪资
        • 入职时间
        • 入职公司
        • 就职城市
        *优秀学员专业教育关于信息统计资料汇总统计资料为统计资料库文件实时的调看的真时关于统计资料,非广告片宣传点
         
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