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人工智能开发程师课程|制定人工智能教育培训新标准   快速了解人工智能
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【人工智能高级软件工程师课程】

高级软件工程师课程,覆盖自然语言处理NLP、计算机视觉CV、数据科学推荐等AI各行业领先技术,培养AI专精型人才。

课程
特色

人工智能时代
AI专精人才不可或缺
  • 学习人工智能就业靠不靠谱?|国家政策导向

    国家政策导向依托于国家政策的支持,各产业进行数字化转型,智能产业化的升级,推动了人工智能技术蓬勃发展,人才供不应求

  • 人工智能时长发展迅速

    人工智能市场现象级增长万物智联时代,随着大数据、云计算、5G等新技术不断融合创新,加速了新一代智能设备的井喷式发展

  • 人工智能就业前景怎么样?

    AI人才缺口达500万人工智能赋能实体产业规模每年40%速度增长,人工智能核心技术达到商业化阶段,嵌入式AI成为主流技术

转型人工智能
黑马实力助攻
  •    课程设置科学合理
    细分层级,不同阶段定制不同
    学习策略,让你轻松get技能

  • 技术大牛
    倾力研发

    专职教研团队
    沉淀AI新技术

  • 以就业为导向
    覆盖AI职业全技能
    助力学员高端就业

  • 技术周更新
    以周为单位,持续
    更新热点前沿技术

  • 多领域
    实战项目

    面向大厂实际开发
    场景和需求,打造
    学员核心竞争力

人工智能课程
专为这样的你设计
  • 刚毕业学习人工智能编程靠谱吗?

    刚毕业想把握未来

    想抓住未来方向
    但又无从下手的“迷茫者”
  • 学习能录差能不能学会人工智能?

    无基础自学困难

    热爱人工智能,但发现
    人工智能自学周期长,无法
    快速入行的“初学者”
  • 转行学习Python人工智能靠谱吗?

    想转行没有目标

    在传统行业打拼多年
    想快速转型未来行业的
    “奋斗者”
  • 喜欢研究人工智能技术,适不适合报班学习?

    喜欢钻研人工智能

    热爱新技术、新热点、
    互联网行业,想一步
    到位的“高薪者”
分层级阶梯式教学
将技术融入实战
人工智能算法课程

CV计算机视觉处理基础与项目

掌握计算机视觉基础算法,完成CV多场景项目

人工智能NLP多场景项目

掌握多场景NLP自然语言处理项目,进阶高阶人工智能开发

深度学习与NLP自然语言处理基础

深度学习与NLP自然语言基础,使用Pytorch完成NLP模型搭建

机器学习&数据挖掘项目

掌握机器学习技术栈,完成数据挖掘项目

数据处理与统计分析

掌握SQL及Pandas完成数据处理和可视化操作

Python编程进阶

掌握AI开发必备的Python高级语法

Python编程基础

利用主流AI编程语言完成基础程序编写
查看完整课程大纲
吸纳企业级实战项目
只为打造更优质课程
  • 高标准

    "亿元级"研发投入 大厂项目共建
  • 全行业

    10+AI大型项目,覆盖8大热门行业
  • 全流程

    大厂AI开发标准,重现AI项目开发全流程
  • 真场景

    真实海量数据,真实业务需求
  • 深技术

    技术大牛倾力研发,专职沉淀AI新技术
  • 严保障

    12项评审流程,4项验收标准
9大项目实战流程
层层攻破技术难点
AI项目场景化分工

场景化分工

人员职务角色划分
组建真实项目团队

引入项目管理工具

使用Git、ONES等
项目管理工具监控
团队研发进度
AI项目任务拆解

任务分解

组长担任项目经理工作
使用ONES平台分发任务
对整体产出负责

需求宣讲及业务对接

讲师担任产品经理角色
实时对接所有业务问题
AI项目实战开发

代码开发

每日晨会表明开发计划
晚会总结当天成果
Git提交当天产出

项目部署

测试环境
项目部署上线前
初步进行自测
AI项目验收

测试验收

线上自测
实现业务闭环
找到并修复Bug

项目联调

进行项目联调
模拟前后端接口联调
增加团队协作经验
AI项目验收上线

项目上线

生产环境部署,线上回测后进行答辩和评优
百度、京东共建项目
衔接大厂人才需求

【企业服务】场景识别

01

95%

验证集准确率

70

数据集

2

模型优化方案

8

课程天数
项目背景

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。

项目体验

【企业服务】实时人脸识别检测

02

98%

验证集准确率

80

数据集

3

模型优化方案

8

课程天数
项目背景

人脸识别项目,不仅能够通过摄像头实时采集视频中的人脸数据,还能对批量输入的图片进行自动化人脸识别。本系统可以实现对视频中的人脸进行跟踪,标注姓名、性别、情绪(开心、生气、自然)等信息,对进入视频的陌生人实施报警,可以通过对人眼状态的监测,对疲劳驾驶情况发出警报,还可以通过对深度神经网络的训练,进行活体检测。

项目体验

【企业服务】智慧交通

03

90%

验证集准确率

85

数据集

4

模型优化方案

8

课程天数
项目背景

智慧交通是一款智能交通辅助工具,包括轨迹估计模型、多目标跟踪、车道线检测等多项技术方案,能够为用户提供实时的交通路况信息,帮助交通管理者规划管理策略,优化出行者的出行策略,减轻交通道路的堵塞压力,检测车道线,降低交通事故的发生概率,提高道路运行的安全系数。

项目体验

【企业服务】智能文本分类系统

04

5

解决方案

2

优化方案

8

课程天数
项目背景

智能文本分类系统是一款TOB类型的NLP领域基础设施类项目,用户可以通过文本分类, 解决智能推荐、精准营销等业务问题。它能够将各类非结构化文本进行精准分类,打上一个或多个适合的标签,帮助用户从业务角度进行数据分析。系统内包含很多NLP基础任务的处理方法,学习智能文本分类项目是学习NLP的必经之路。

项目体验

【企业服务】泛娱乐推荐系统

05

5

解决方案

3

优化方案

5.2

课程天数
项目背景

泛娱乐是一款为粉丝、追星族打造的社交类产品,本系统能够为用户推荐他们喜爱的帖子,增加粉丝间的互动,引发其他粉丝共鸣。通过该项目,学员能够学到包扩个性化推荐、召回策略、GCP排序模型等多个前沿AI解决方案。

项目体验
技术大牛倾力研发
专职沉淀AI新技术
  1. 黑马AI项目课程技术人才优势

    20+
    AI技术大牛

  2. 人工智能项目开发经验

    平均5年+
    AI从业经验

  3. AI项目技术研讨

    300+
    技术研讨

  • 40+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

    ......

  • 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

    ......

课程毕业学员  就业高起点
人工智能开发经验丰富
人工智能职业发展方向有哪些?

资深开发工程师
(4~6 年)

技术专家
(6~10 年)

CTO
(10 年以上)

技术开发组长
(4~6 年)

项目经理
(6~10 年)

项目总监
(10 年以上)

行业大牛
(4~6 年)

新型技术创业者
(6~10 年)

项目总监
(10 年以上)

行业大牛亲授课程
让你学以致用
  • AI培训课程研发刘老师

    杜老师课程研究员

    10年经验 / 人工智能博士
    研发成果:仇恨言论检测项目
    多模态视频内容标签 多模态商品图文匹配
  • AI培训课程研发赵老师

    赵老师课程研究员

    博士 / 微软AI课程导师
    研发成果:机器学习,数据分析课程    人脸识别,计算机视觉案例库
  • python人工智能培训课程研发朱老师

    朱老师课程研究员

    多年开发经验/ 机器学习
    研发成果:NLP基础课程 在线医生项目
查看更多名师

课程大纲

  1. 基础班

    1. Python编程基础

  2. 就业班

    1. Python编程进阶 2. 数据处理与统计分析 3. 机器学习与多场景项目实战 4. 金融风控项目与广告Ctr预估项目二选一 5. 深度学习基础 6. 自然语言处理基础 7. AI医生与AI聊天机器人二选一 8. 投满分项目与知识图谱二选一 9. 传智大脑与文本摘要项目二选一 10. 面试加强 11. 计算机视觉基础 12. 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

  3. 人工智能开发 V3.0版本

  • Python编程基础基础班 1

    课时:8天技术点:85项测验:1次学习方式:线下面授

    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基础语法零基础学习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_for循环|

    2. Python数据处理掌握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. 函数能够实现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. 文件读写能够使用Python对文件进行操作,包含了以下技术点:

    01_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. 异常处理主要介绍了在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. 模块和包主要介绍了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:线下面授

    学习目标

    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|

    主讲内容

    1. 面向对象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_init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. 网络编程主要学习通讯协议,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| 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. 多任务编程主要学习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. 高级语法主要学习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编程综合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 2

    课时:10天技术点:115项测验:1次学习方式:线下面授

    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_Linux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_MySQL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_Numpy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数据清洗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_concat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_Series和DataFrame的apply方法;02_apply使用案例|

    5. Pandas数据整理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数据可视化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数据分析项目利用所学的Python Pandas,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:线下面授

    学习目标

    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.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. 机器学习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近邻算法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knn| 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. 线性回归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| 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. 逻辑回归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. 聚类算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_聚类算法的评估| 05_聚类算法案例|

    6. 决策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. 集成学习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. 机器学习进阶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. 用户画像案例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. 电商运营数据建模分析案例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| 05_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|

    传统金融由于风控审批主要靠人工进行,审批速度慢,一般只服务大公司,或者收入较高的人群,很多低端、无稳定收入的群体和小微企业无法享受到传统金融服务。面临如此庞大的市场,小额贷款作为新型的金融服务产品应运而生,小额贷款业务具有单笔金额小、单笔利润低、利润率高、审批速度快的热点,所以基于用户申请信息的快速自动审批系统(风控系统)就成了互联网金融领域核心的竞争力。金融风控项目搭建了整套金融风控知识体系,从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点知识,使得学员具备中级金融风控分析师能力。

    主讲解决方案

    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|

    主讲知识点

    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|

  • 深度学习基础就业班 5

    课时:4天技术点:100项测验:1次学习方式:线下面授

    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. 神经网络基础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. 深度学习多框架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| 03_MxNet| 04_paddlepaddle|

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

    01_Pytorch介绍|02_张量概念|03_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 6

    课时:12天技术点:180项测验:1次学习方式:线下面授

    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. 文本预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_one-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,GRU,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. 传统的序列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,HMM现状,CRF现状|

    6. 迁移学习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 7

    课时:9天技术点:110项测验:0次学习方式:线下面授

    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|

    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。类似的应用,还有百度地图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜,招商银行的小招等。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。技术层面包含语音识别、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等环节,其中又包含领域识别,用户意图识别,槽位填充,对话状态追踪,对话策略等技术细节。功能上为患者提供根据症状信息给出诊断意见任务与就近治疗任务。通过学习该课程,学生可以了解多轮多任务对话系统的技术点以及业务流程

    主讲解决方案

    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|

    主讲知识点

    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,Python调用neo4j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|

  • 投满分项目与知识图谱二选一就业班 8

    课时:8天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

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

    文本摘要项目是一个基于NLP底层基础任务的全流程实现项目。在工业界有广泛应用,比如四六级的阅读理解考试,新浪体育的球评新闻,今日头条的新闻快递,金融简报等等。涉及到互联网场景下海量的大段文本的信息压缩和融合技术,可以让人们在信息爆炸的时代快速浏览重要信息。通过本项目的学习,可以掌握工业界主流的处理文本摘要的模型和优化技术。这里面关于解码方案的优化,数据增强的优化,还有训练策略的优化,无论是理论还是代码,都可以非常方便的迁移到未来企业级的开发中。同时在部署方案上,掌握GPU部署和CPU部署的相同点和不同点。

    主讲解决方案

    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|

    主讲知识点

    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, 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, 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|

  • 传智大脑与文本摘要项目二选一就业班 9

    课时:6天技术点:130项测验:0次学习方式:线下面授

    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然后做综合处理|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,根据权重计算规则,获得结果|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|

    传智大脑是一个基于自然语言处理方向的致力于教育垂直领域内的AI平台,类似的应用还有百度开发平台, 旷视, 标贝, 图灵机器人等在各个垂直领域的AI平台.该项目结合深度学习, 迁移学习, 模型压缩和推断加速等技术, 旨在给公司进行AI赋能, 提高公司工作人员的工作效率, 给公司降低运营成本.积累更多的数据, 为后续的更多业务的开展提高数据和技术支撑.在业务上, 为信息中心打造一款自能提取系统, 为咨询老师减轻工作压力的同事, 是的数据收集更加准确可靠.同时打造一款可以快速批阅试卷的智能系统, 为更多的业务赋能AI.提高效率, 减轻工作压力.

    主讲解决方案

    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|

    主讲知识点

    1. 项目介绍: 传智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,"传智大脑"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 10

    课时:5天技术点:72项测验:2次学习方式:线下面授

    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、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. 机器学习算法与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. 深度学习算法与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. 数据结构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. 多行业数据挖掘项目和NLP拓展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 11

    课时:6天技术点:80项测验:1次学习方式:线下面授

    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. 神经网络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.实现多层神经网络案例|

    2. 图像与视觉处理介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_计算机视觉技术和应用场景、计算机视觉知识树和几大任务|

    3. 目标分类和经典CV网络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/GoogleNet、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. 目标检测和经典CV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.目标检测任务与数据集介绍:检测任务目的、常见数据集、应用场景;RCNN:交并比、map、非极大抑制NMS、正负样本;SPPNet:SPP层映射;FastRCNN:ROI Pooling;FasterRCNN:RPN、代价函数、训练流程与结果分析、FPN与FasterRCNN结合;YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5:结构与工作流程、代价函数、anchor、维度聚类、细粒度与多尺度特征、先验框与代价函数;SSD:Detector & classifier、SSD代价函数、特征金字塔;目标检测实战案例:COCO数据集上目标检测

    5. 目标分割和经典CV网络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 ASPP|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 12

    课时:6天技术点:98项测验:1次学习方式:线下面授

    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”与输入特征相似度很高的特征|

    人脸支付项目是一个基于计算机视觉方向的人脸识别项目,该项目以支付系统为背景介绍人脸处理的整体流程。类似的应用,如办公打卡,智慧食堂,人脸考勤,嫌疑人识别等。该项目利用机器学习和深度学习的方法,针对摄像头捕获的视频图像,进行人脸区域检测,人脸跟踪,人脸姿态,年龄,性别,关键点等属性的检测,人脸矫正,人脸比对完成人脸的识别。通过该项目,学生可学习到人脸相关任务的技术点以及相应的业务流程

    主讲解决方案

    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

    主讲知识点

    1.项目介绍:支付方式发展的介绍,人脸支付项目介绍,开发环境的搭建 2.视频中的人脸检测:人脸检测方法介绍,人脸检测的评价指标介绍,数据标注方式的介绍及获取数据方式的介绍,数据增强方法的介绍,yolo模型的介绍及模型构架,模型训练方式的介绍及实现,模型验证方式介绍及实现 3.人脸姿态:人脸姿态检测方法介绍,人脸姿态数据标注方法和获取方法介绍及实现,Resnet模型介绍及构建,模型训练和验证的介绍和实现 4.人脸关键点:人脸关键点检测方法介绍,人脸关键点数据标注方法和获取方法介绍及实现,resnet模型介绍及构建,模型训练和验证的介绍和实现 5.人脸多任务:人脸多任务介绍,人脸多任务数据标注方法和获取方法介绍及实现,senet模型介绍及构建,模型训练和验证的介绍和实现 6.人脸比对:人脸比对介绍,人脸比对数据标注方法和获取方法介绍及实现,arcface模型介绍及构建,模型训练和验证的介绍和实现,人脸数据库的构建与管理 7.系统集成:基于仿射变换的人脸矫正的实现,姿态过大或距离过远的人脸的过滤,系统集成方式的介绍和实现

  • 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:

    课程介绍

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热点技术 “周”更新日志

课程更新日志按周更新热点/前沿技术

  • 新增2023-01-28

    ·知识蒸馏原理详解· 知识蒸馏优化文本多分类

  • 新增2023-01-19

    ·百度ERNIE模型介绍与微调· MENGZI模型介绍与微调· NeZha模型介绍与微调

  • 新增2023-01-13

    ·K-BERT和KG-BERT模型介绍· MASS模型介绍与微调· BART模型介绍与微调

  • 新增2023-01-05

    ·MacBERT模型介绍与微调· SpanBERT模型介绍与微调· FinBERT模型介绍与微调

  • 新增2022-12-29

    ·XLNet模型介绍与微调· Electra模型介绍与微调· RoBERTa模型介绍与微调

  • 新增2022-12-20

    ·AlBERT模型介绍与微调· T5模型介绍与微调· ansformer-XL模型介绍与微调

  • 新增2022-12-14

    ·多参数模块的剪枝技术· 全局剪枝技术· 用户自定义剪枝

  • 新增2022-11-30

    ·FastText完成多分类的基线模型· FastText模型优化与部署· 基于BERT的文本多分类迁移学习模型

  • 新增2022-11-22

    ·数据来源解决方案· 随机森林基线模型

  • 新增2022-11-16

    ·BERT GPT ELMo模型的不同点和各自优缺点

  • 新增2022-11-08

    ·GPT的架构· GPT的训练过程· GPT2的架构

  • 新增2022-11-02

    ·Transformer的并行计算过程· Transformer可以替代Seq2Seq原因· ELMo总体架构· ELMo模型预训练任务

  • 新增2022-10-27

    ·Transformer模块的Encode结构和作用· Transformer模块的Decoder结构和作用· Self attention机制中的归一化原因

  • 新增2022-10-19

    ·循环神经网络-案例-网络搭建· 循环神经网络-案例-训练函数· 循环神经网络-案例-预测函数

  • 新增2022-10-11

    ·循环神经网络-案例-数据清洗· 循环神经网络-案例-构建词典· 循环神经网络-案例-数据类编写

  • 新增2022-09-30

    ·循环神经网络-RNN层理解· 循环神经网络-RNN层使用

  • 新增2022-09-22

    ·循环神经网络-RNN算法· 循环神经网络-Embedding使用· 循环神经网络-Embeddings小节

  • 新增2022-09-16

    ·卷积神经网络-案例-图像分类-CIFAR10数据集· 卷积神经网络-案例-图像分类-CNN网络搭建· 卷积神经网络-案例-图像分类-编写训练函数· 卷积神经网络-案例-图像分类-编写预测函数· 卷积神经网络-案例-图像分类-小节

  • 新增2022-09-07

    ·卷积神经网络-Conv2d使用· 卷积神经网络-池化计算· 卷积神经网络-MaxPool2d使用

  • 新增2022-09-01

    ·卷积神经网络-卷积神经网络概述· 卷积神经网络-图像基础知识· 卷积神经网络-卷积简单计算· 卷积神经网络-多卷积核计算

  • 新增2022-08-26

    ·神经网络基础-价格分类-模型训练过程· 神经网络基础-价格分类-模型评估过程· 神经网络基础-价格分类-网络模型调优· 神经网络基础-价格分类-小节

  • 新增2022-08-17

    ·神经网络基础-价格分类-案例介绍· 神经网络基础-价格分类-构建数据集· 神经网络基础-价格分类-网络模型搭建

  • 新增2022-08-09

    ·神经网络基础-dropout对网络参数的影响· 神经网络基础-BN层理解· 神经网络基础-价格分类-案例介绍· 神经网络基础-价格分类-构建数据集

  • 新增2022-08-02

    ·神经网络基础-adagrad优化方法· 神经网络基础-rmsprop优化方法· 神经网络基础-adam和小节· 神经网络基础-dropout原理

  • 新增2022-07-25

    ·神经网络基础-反向传播算法案例讲解· 神经网络基础-反向传播算法代码演示· 神经网络基础-指数加权平均· 神经网络基础-momentum优化方法

  • 升级2022-07-18

    ·优化PyTorch使用-模型定义方法-实现线性回归· 优化PyTorch使用-直接序列化模型对象· 优化PyTorch使用-存储模型参数

  • 新增2022-07-11

    ·神经网络基础-激活函数小节· 神经网络基础-网络参数初始化· 神经网络基础-梯度下降算法回顾· 神经网络基础-正向传播和链式法则

  • 升级2022-07-04

    ·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

  • 新增2022-06-28

    ·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2022-06-21

    ·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

    升级

    · 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2022-06-14

    · 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

  • 升级2022-06-07

    · 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

  • 新增2022-05-31

    · NLP基础课程新增 词向量检索基础知识

    升级

    · 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2022-05-24

    · 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

  • 新增2022-05-17

    · 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

  • 新增2022-05-10

    · 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

  • 新增2022-05-03

    · 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

  • 新增2022-04-26

    · 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2022-04-19

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

  • 升级2022-04-12

    · 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

  • 新增2022-04-05

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

  • 新增2022-03-29

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

  • 新增2022-03-22

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

  • 新增2022-03-15

    · 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

  • 新增2022-03-08

    · pad的增强方式 · 分布式训练 · 视频标签任务· MFCC

  • 新增2022-03-01

    · 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

    升级

    · 升级优化为CentOs系统

  • 新增2022-02-22

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

  • 新增2022-02-15

    · Python进阶中增加数据爬虫案例

    升级

    · 升级闭包装饰器内容 · 优化升级深拷贝和浅拷贝的

  • 新增2022-02-08

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

  • 新增2022-01-25

    · 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2022-01-18

    · 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2022-01-11

    · 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2022-01-04

    · BERT+CRF · TENER · nested NER优化

  • 新增2021-12-28

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

  • 新增2021-12-14

    · 人脸模糊判断 · 人脸相似度检测 · 度量学习模型· 孪生模型

  • 新增2021-11-30

    · 人脸检测 · 人脸跟踪 · 人脸三维角度检测· 人脸明暗检测

  • 新增2021-11-16

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

  • 新增2021-11-09

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

  • 新增2021-11-02

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

  • 新增2021-10-26

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

  • 新增2021-10-19

    · 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

  • 新增2021-10-12

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

  • 新增2021-10-05

    · 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2021-09-28

    · 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

  • 新增2021-09-21

    · 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

  • 新增2021-09-14

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

  • 新增2021-09-07

    · 新型网络 · 仇恨言论检测 · 职责界定· 多模态核心任务

  • 新增2021-08-31

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

  • 新增2021-08-24

    · 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2021-08-17

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

  • 新增2021-08-10

    · ASFF特征融合 · mish激活函数 · DIOUNMS抑制方法· 特征融合SFAM

  • 新增2021-08-03

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

  • 新增2021-07-27

    · 对比度调整 · SPP结构 · sam注意力机制· 空间注意力

  • 新增2021-07-20

    · 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

  • 新增2021-07-13

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

  • 新增2021-07-07

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

  • 新增2021-06-30

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

  • 新增2021-06-22

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

  • 新增2021-06-15

    · 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

  • 新增2021-06-08

    · 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

  • 新增2021-06-01

    · 小目标检测技巧 · 损失函数设计 · CIOU损失

  • 新增2021-05-25

    · 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

  • 新增2021-05-18

    · 马赛克增强 · gridmask · Cutmix· 填充

  • 新增2021-05-11

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

  • 新增2021-05-04

    · 数据增强 · mixup · cutout· 随机擦除

  • 新增2021-04-27

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

  • 升级2021-04-20

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

  • 新增2021-04-13

    · 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

  • 升级2021-04-06

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

  • 升级2021-03-30

    · 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

  • 新增2021-03-23

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

  • 升级2021-03-16

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  • Open教学法OPEN 教学法是由传智教育培训院首创的一套
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