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CounterSeabornOpencvTensorboardJiebaPillow
技术栈LossSelectionEntropyLossAdamSGD
技术栈CrossValidationModelPredictTrainTestSplit
技术栈PytorchTensorflowKerasSklearn
技术栈AcuracyRecalPrecisionF1
技术栈DjangoFlaskDockerTensorflow-Serving
技术栈AbtestUnitestAPItest
技术架构
课程实例：在线医生项目
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
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。
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
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。
1、EigenFace2、LBPH3、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
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。
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
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。
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
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。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，人脸姿态的检测，通过人脸矫正，人脸比对完成人脸的识别。
1、人脸检测的解决方案2、人脸姿态（欧拉角）检测3、人脸关键点识别4、人脸多任务（年龄，性别等）5、人脸特征对比
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
根据用户的历史行为，挖掘出用户的喜好，并为用户推荐与其喜好相符的商品或者信息。同时让一些有价值的信息能够到达潜在的用户之中。其中用户画像标签系统为推荐系统提供数据支持，商品推荐的Ctr/Cvr点击率/转化率预估系统为推荐系统推荐结果提供排序依据。
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、多路召回算法6、排序算法7、推荐系统指标评估
1、jieba分词2、skip-gram模型3、CBOW模型4、词嵌入原理word_embedding5、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
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。
1、常见信贷风险、金融风控领域常用术语2、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、特征衍生、特征交叉、特征评估与筛选4、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、样本不均衡的处理方法，异常点检测的常用方法
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。
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javaPython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。
10年Linux平台互联网开发经验，业界讲师。精通Linux内核开发、内核系统移植、ARMSOC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。
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。
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。
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。
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。
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。