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人工智能時(shí)代
   做一個(gè)掌控未來(lái)的工程師   

了解人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言

傳智教育人工智能
開(kāi)發(fā)學(xué)員構成

咨詢(xún)新開(kāi)班級構成情況

人工智能開(kāi)發(fā)適合人群

人工智能開(kāi)發(fā)
六大課程優(yōu)勢

01

制定AI培訓課程
培養AI專(zhuān)精型人才

我們培養的AI工程師所需能力

課程實(shí)例:在線(xiàn)醫生項目

在線(xiàn)醫生是NLP醫療領(lǐng)域的重要應用。醫療對話(huà)生成模型、基于bert的對話(huà)連貫性判斷、用戶(hù)意圖識別模型提升學(xué)員AI算法的深入研究能力;分布式模型部署、微信客戶(hù)端部署、原始醫療數據處理流水線(xiàn)處理訓練學(xué)員的AI業(yè)務(wù)流的處理能力。

咨詢(xún)了解詳情

02

覆蓋AI職業(yè)技能
助力學(xué)員高起點(diǎn)就業(yè)

咨詢(xún)老學(xué)員就業(yè)詳情

03

課程設置科學(xué)合理
適合AI技術(shù)初學(xué)者

  1. 階段1
  2. 階段2
  3. 階段3
  4. 階段4
  5. 階段5
  6. 階段6
  7. 階段7
  8. 階段8
  9. 階段9
  10. 階段10
咨詢(xún)獲取完整課程大綱

04

多領(lǐng)域多行業(yè)項目
打造AI核心競爭力

天鷹智能交通

本項目利用深度學(xué)習技術(shù),跟蹤路面實(shí)時(shí)車(chē)輛通行狀況,并逐幀記錄不同行車(chē)道車(chē)流量數目。車(chē)輛自動(dòng)計數系統由計數系統、圖像抓拍系統、實(shí)時(shí)監控錄像系統組成,可在視頻看出每個(gè)車(chē)輛的連續幀路徑。

項目架構

1、Siamese系列模型
2、yoloV3目標檢測
3、SORT/DeepSORT算法
4、卡爾曼濾波目標位置優(yōu)化
5、匈牙利算法目標匹配
6、相機校正方法

壹圖實(shí)時(shí)人臉檢測

本項目可通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集視頻人臉數據,也可批量圖片輸入自動(dòng)化識別人臉;本項目對視頻可實(shí)現人臉的跟蹤,并標注姓名、性別、情緒(開(kāi)心、生氣、自然)等信息;能對進(jìn)入視頻的陌生人報警。

項目架構

1、EigenFace
2、LBPH
3、雙屬性圖
4、動(dòng)態(tài)人臉定位
5、活體檢測
6、柔性模型技術(shù)
7、Gabor系數特征匹配
8、隱馬爾科夫模型的圖像分割

美創(chuàng )醫療在線(xiàn)AI醫生

在線(xiàn)醫生項目是一個(gè)基于自然語(yǔ)言理解方向的問(wèn)答機器人。該項目結合醫學(xué)知識圖譜、深度學(xué)習、對話(huà)管理、微信公眾號開(kāi)發(fā)等技術(shù),旨在降低首醫成本,為患者提供基本醫學(xué)診斷意見(jiàn)服務(wù)。

項目架構

1、Neo4j圖數據庫
2、命名實(shí)體審核/識別模型訓練與預測+
3、句子主題相關(guān)模型訓練與部署
4、系統聯(lián)調與測試
5、論文復現

蜂窩頭條智能文本推薦

中文標簽化系統是NLP基礎任務(wù)的綜合系統,同時(shí)又是NLP應用的基礎設施。根據文本信息,給出對應的預定義標簽將能夠有效的支持用戶(hù)畫(huà)像,推薦系統等。同時(shí),對于高階NLP任務(wù),如對話(huà),翻譯,寓意蘊含等在語(yǔ)料分類(lèi)上將有很大的幫助。

項目架構

1、標簽詞匯知識圖譜
2、特征工程
3、fasttext模型
4、多模型訓練與預測
5、AI業(yè)務(wù)流調試
6、Django后端服務(wù)搭建

泛娛樂(lè )推薦

推薦系統的在當下的火爆程度毋庸置疑,個(gè)性化推薦的需求也是每一個(gè)toC產(chǎn)品應該實(shí)現的目標。本項目推薦系統策略與圖像與視覺(jué)處理相結合,深度解決互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的推薦業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

項目架構

1、知識圖譜構建雙畫(huà)像
2、多召回策略
3、召回金字塔
4、基于人臉
5、場(chǎng)景
6、表情推薦方案

貓眼人臉支付CV

人臉支付項目是一個(gè)基于計算機視覺(jué)方向的人臉識別項目,該項目以支付系統為背景介紹人臉處理的整體流程。利用機器學(xué)習和深度學(xué)習的方法,針對攝像頭捕獲的視頻圖像,進(jìn)行人臉區域檢測,人臉跟蹤,人臉姿態(tài)的檢測,通過(guò)人臉矯正,人臉比對完成人臉的識別。

項目架構

1、人臉檢測的解決方案
2、人臉姿態(tài)(歐拉角)檢測
3、人臉關(guān)鍵點(diǎn)識別
4、人臉多任務(wù)(年齡,性別等)
5、人臉特征對比

黑馬頭條推薦系統

黑馬頭條推薦系統屬于機器學(xué)習與深度學(xué)習推薦應用項目,類(lèi)似今日頭條、掘金等推薦。用戶(hù)可以通過(guò)黑馬頭條APP獲取個(gè)性化推薦技術(shù)文章的效果。

項目架構

1、Hadoop分布式文件存儲和計算
2、Sqoop大規模數據遷移
3、Lambda架構
4、Flume數據采集
5、Kafka消息隊列
6、Spark機器學(xué)習
7、用戶(hù)特征工程
8、TFIDF、TextRank文本特征工程
9、多路召回策略
10、Wide&Deep深度學(xué)習模型

萬(wàn)米電商推薦系統

根據用戶(hù)的歷史行為,挖掘出用戶(hù)的喜好,并為用戶(hù)推薦與其喜好相符的商品或者信息。同時(shí)讓一些有價(jià)值的信息能夠到達潛在的用戶(hù)之中。其中用戶(hù)畫(huà)像標簽系統為推薦系統提供數據支持,商品推薦的Ctr/Cvr點(diǎn)擊率/轉化率預估系統為推薦系統推薦結果提供排序依據。

項目架構

1、推薦系統項目業(yè)務(wù)背景介紹
2、推薦系統架構
3、企業(yè)級用戶(hù)畫(huà)像
4、SparkMllib案例實(shí)戰
5、多路召回算法
6、排序算法
7、推薦系統指標評估

小智同學(xué)-聊天機器人

小智聊天機器人,使用了自然語(yǔ)言處理的技術(shù),實(shí)現人機對話(huà)。實(shí)現的是一個(gè)類(lèi)似智能客服的系統,實(shí)現了閑聊功能和問(wèn)答功能,在A(yíng)pp上提供了入口,能夠和機器人閑聊和編程相關(guān)的問(wèn)題。

項目架構

1、jieba分詞
2、skip-gram模型
3、CBOW模型
4、詞嵌入原理word_embedding
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )RNN-LSTM-GRU
6、Seq2Seq模型完整搭建和訓練
7、astText+Attention注意力機制

百京金融風(fēng)控項目

金融風(fēng)控項目搭建了整套金融風(fēng)控知識體系,從反欺詐、信用風(fēng)險策略、評分卡模型構建等熱點(diǎn)知識,使得學(xué)員具備中級金融風(fēng)控分析師能力。

項目特色

1、常見(jiàn)信貸風(fēng)險、金融風(fēng)控領(lǐng)域常用術(shù)語(yǔ)
2、信貸審批業(yè)務(wù)基本流程、ABC評分卡概念、正負樣本定義方法等
3、特征衍生、特征交叉、特征評估與篩選
4、邏輯回歸評分卡、集成學(xué)習評分卡、模型評價(jià)(KS,AUC),評分映射方法,模型報告
5、樣本不均衡的處理方法,異常點(diǎn)檢測的常用方法

咨詢(xún)獲取完整項目信息

05

技術(shù)大牛傾力研發(fā)
專(zhuān)職沉淀AI新技術(shù)

40+解決方案

10+技術(shù)棧

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06

聚力名企共建課程
整合優(yōu)質(zhì)技術(shù)資源

制定人工智能人才培養方案

達成 AI 項目資源深度合作

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