人工智能，英文缩写为AI，是计算机学科的一个分支，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等《已在诸多行业获得了广泛应》并取得了丰硕的成果，还逐步发展成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
就业缺口大
国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》显示，目前中国人工智能人才缺口达30万
应用领域广
在农业、通信、医疗、社会治安、交通领域、服务业金融行业、大数据处理等方面，人工智能拥有广泛的应用
国家政策扶持
人工智能行业薪资现状
高级NLP算法工程师(大模型方向)
一线城市参考薪资
50—80K
AI-Lab计算机视觉算法工程师
25—50K
人工智能算法工程师
20—45K
AI人工智能算法工程师
人工智能算法全栈学习路径
人工智能发展道路及人工智能课程培养目标
课程侧重于目前人工智能领域未来需求量较大的AI应用工程师级别的人才培养
人工智能课程学习阶段
哪些人适合学习人工智能课程
课程亮点
内容系统
案例丰富
整体课涉及经典AI应用有：智能推荐、图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、情感分析、文档智能分类、舆情分析、语音转文字、文字转语音、精准营销、问答机器人等。
涉及热点场景
涉及热点场景
技术前沿
包括大量未来AI即将流行的技术，如：半监督学习/迁移学习/强化学习/知识图谱/边缘计算/嵌入式人工智能等。
加入AI工程化内容
加入AI工程化内容
加入深度学习模型部署、深度学习分布式部署及大数据环境下的AI模型部署及封装Restful接口+flask服务+WebUI调用的工程项目实现案例。
配置专门服务器
配置专门服务器
人工智能+大数据，适应企业更高需求。配置专门的深度学习GPU服务器，全真GPU深度学习模型训练环境搭建
课程大纲
模块一：机器学习入门
模块二：机器学习核心
模块三：深度学习
模块四：深度学习在视觉领域的实战应用
模块五：NLP智能交互
模块六：企业级知识图谱的构建及其实战应用
模块七、语音识别技术算理与算法实战应用
模块八：人工智能前沿技术——边缘计算与（嵌入式）人工智能
模块九：大数据+人工智能分布式部署实战应用
1
人工智能扫盲&机器学习入门
这是机器学习的入门课程，首先通过一个生活中的例子去理解数据挖掘和机器学习的概念，然后介绍了数据挖掘解决常见问题，常用的机器学习算法，以及经典应用案例。同时还介绍了机器学习的方法论和流程，为后续学习打下基础。
2
机器学习基础-数理统计必知必会
3
机器学习基础-数学必知必会
这是机器学习的基础课程，主要讲述了机器学习必备的一些数学知识、名词，术语，公式、基础推导等，包括但不限于：极限，导数，极分，无究级数，向量，矩阵与线性变换，凸分析等，为后续的人工智能的深入学习打下基础
GPT专题（一）
GPT扫盲课程（GPT简介、行业应用、环境搭建与上手体验）
1-什么是GPT2-GPT的前世今生3-GPT为什么这么火4-GPT的国外的发展与应用及未来趋势5-GPT国内的发展与应用及未来趋势6-GPT究竟替代了哪些人的工作？7-GPT给普通人带来的"危"与"机"8-GPT给技术人带来的"危”与"机"9-通用人工智能时代，普通人应该做什么？如何转“危”为“机"？10-通用人工智能时代，技术人应该做什么？如何转”危“为”机”11-为什么说：未来人人都应该懂人工智能12-淘汰你的不是AI，而是会用AI工具的人
数据预备、清洗与特征工程
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征对数据挖掘和机器学习效果的重要性意味着特征工程的重要性，然而一般的特征工程也有其局限性，这时候特征提取可能更符合我们的需要。本课程详细介绍各种数据准备和特征工程的方法，主要包括对数据记录级处理，特征构造，特征转换，特征降维和特征选择，一个好的特征工程能大幅提高数据挖掘的性能。
分类算法原理与实现
如何解决分类问题和回归是机器学习其中两个主要任务,分类就是将实例数据划分到合适的分类中,回归主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习[x1]，这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息，本门课程主要介绍了常用的五种分类算法：K近邻，决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量机（SVM），并结合具体的经典实战案例演示监督学习的具体应用
聚类与关联算法原理与实现
非监督学习是机器学习中除了监督学习外的另外一大类任务，常见的非监督学习方法有聚类分析和关联规则，本门课程就是重点介绍这两种方法。聚类分析中会介绍各种不同的距离的度量，以及Kmeans算法的基本原理；关联规则会介绍关联规则的基本概念以及发现频繁项集的常用算法Apriori。
4
协同过滤原理与实战
关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录推荐给你。协同过滤算法的出现标志着推荐系统的产生，本课程主要介绍了协同过滤的两个核心算法算法：基于用户和基于物品的协同过滤算法。
5
机器学习框架：scikit-learn
对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn项目最早由数据科学家DavidCournapeau在2007年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，也不需要开发者拥有太多的数学统计学的知识即可以解决大部分问题，本课程系scikit-learn的入门篇，主要包括：Sk-learn框架的安装、基本功能、常见使用技巧等
6
集成学习–多算法融合
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文本与图像数据挖掘方法
文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。图像数据挖掘是用来挖掘大规模图像数据中隐含的知识、图像内或图像间的各种关系以及其他隐藏在图像数据中的各种模式的一种技术。涉及图像获取、图像存储、图像压缩、多媒体数据库，涉及图像处理与分析、模式识别、计算机视觉、图像检索、机器学习、人工智能、知识表现。本门课程将主要讲解常见的文本挖掘、图像挖掘算法原理及具体实现
8
项目实战
GPT专题（二）
如何训练GPT（GPT专业提示词编写技巧、方法与实战）
1.GPT提示词是什么定义GPT提示词GPT提示词的用途2.如何编写好的GPT提示词确定目标受众使用合适的语言风格遵循文本生成的最佳实践小心使用敏感话题和表述考虑多样性和包容性对提示词进行精细修改
GPT专题（三）
如何训练GPT让它成为你的贴身学习助理
1、训练GPT成为你的AI学习助手查找资料，解释代码，提供解题思路与方法......不懂就问，有问必答，24小时不知疲惫，贴心陪伴2、训练GPT成为你的学习陪练利用GPT自练、自测。它出题你来答，你出题它来答。你回答它评判，科学评估，让你随时了解自己的学习状况与学习效果3、训练GPT成为你的学习顾问+AI学习教练私人定制学习计划，科学指导训练、纠错、评估与总结
GPT专题（四）
实战：GPT+Ai机器学习实现预测模型搭建与评估
深度学习与神经网络
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。本课程主要涉及深度学习、神经网络原理与实战应用
实战深度学习框架_PyTorch
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用.
pytorch深度学习框架实战-01：智能垃圾分类项目
项目简介：自2019年7月1日起，随着《上海市生活垃圾管理条例》正式实施，垃圾分类工作在全国由点到面逐步推开。垃圾分类可以最大限度的实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境质量，降低垃圾对于地下水的污染。由于垃圾分类条例刚开始实施，很多居民还没有足够强的垃圾分类意识，生活中垃圾分类并没能得到很好的落实。因此垃圾收集站依然有很强的垃圾自动分类需求。本次项目主要使用垃圾分类数据集，通过pytorch框架来完成数据集分割、图像数据集构建、卷积神经网络模型搭建、模型训练、模型推理预测等任务。项目目标：通过本次实验，希望学员能够掌握如何通过Pytorch训练图像分类模型，内容包括但不限于：①使用文件处理方式分割数据集（train、valid、test）②构造Dataset③使用pytorch搭建卷积神经网络模型④编写代码实现模型训练过程⑤编写代码实现模型推理过程
pytorch深度学习框架实战-03：基于seq2seq模型实现的智能机器翻译平台
项目简介：本项目将带领同学们使用一份小规模的英汉平行语料，使用基于注意力机制的seq2seq模型搭建一个机器翻译模型并完成训练和预测。由于机器翻译模型极度依赖于规模大、高质量的平行预料以及大规模计算力，因此，本次实验得到的机器翻译模型仅能够证明机器翻译的可行性，翻译效果并不能达到理想水平。项目目标：通过本次实验，希望学员能够掌握基于attention机制的seq2seq模型在机器翻译中的应用，内容包括但不限于：①基于rnn搭建encoder编码器②搭建concat形式的注意力机制模块Attn③基于rnn搭建decoder解码器④搭建基于注意力机制的seq2seq模型结构⑤seq2seq模型的训练和评估
实战深度学习框架_Tensorflow&Keras
TensorFlow表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU/GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。本课程从TensorFlow的背景介绍，安装基本环境开始讲起，到TensorFlow常见API、方法的使用。TensorFlow中常用的各模块，结合实例详解，TensorFlow高级使用介绍，如过拟合(Overfitting)，归档与提取，迁移学习等，并结合实例详解.
项目实战：使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm的新闻文本分类模型
项目简介：当今处在互联网高度发展时期,各种信息以狂轰乱炸的形式扑面而来,而信息的载体大部分是文字的形式,如何从海量文本中获取有用的信息成为现代科技工作者研究的一个大的方向,也是自然语言处理领域研究的关键问题,本次项目使用THUCNews数据集，通过tensorflow框架搭建文本分类模型，完成新闻分类任务。项目目标：通过本次项目实训，希望学员能够掌握如何通过tensorflow训练文本分类模型，内容包括但不限于：①文本预处理方法②文本数据集构造方法③使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm等文本分类模型④完成模型训练和验证⑤使用tensorboard监控模型训练⑥加载模型实现推理预测
半监督学习
半监督学习(Semi-SupervisedLearning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习正越来越受到人们的重视。
GPT专题（五）
Ai编程神器——GoogleCopilot入门
一、Copilot简介1.1Copilot是什么1.2Copilot是如何工作的1.3为什么我们需要Copilot1.4copilot初体验二、进入Copilot的世界2.1硬件与网络需求2.2Github账号注册2.3Copilot注册流程
GPT专题（六）
Ai编程神器——GoogleCopilot实战
一、Copilot的不同触发方式二、如何使Copilot变成GPT三、Copilot助力解析文件、爬虫、抓API四、Copilot助力写SQL、正则、CornJob五、Copilot助力代码重构与单元测试
GPT专题（七）
当GPT遇到深度学习：升级成为深度学习高手
图像识别与处理基础
主要介绍数字图像处理的基本概念和方法，图像处理的基础知识，基于OpenCV的图像预处理方法，图像剪裁、图像增强，高级图像预处理，图像识别的算法等内容
深度学习在机器视觉领域（CV）的实战应用
CV项目实训01：yolov3目标检测算法在人脸检测领域的应用实战
CV项目实训02：使用Tensorflow2.X搭建MaskRcnn实例分割模型
项目简介：KaimingHe以及其团队于2018在FAIR开发了的MaskR-CNN，是当下主流的实例分割算法。而且MaskR-CNN在许多实际商业项目中也有着出色的表现。本项目将带领大家使用tensorflow2.X搭建maskrcnn主干网络并训练自己的数据。项目目标：通过本次实验，希望学员能够掌握MaskRcnn模型在实力分割中的应用，内容包括但不限于：①Resnet网络搭建②FPN特征金字塔③RPN网络④Maskrcnn损失计算
GPT专题（八）
项目实战：GPT+CV实现计算机视觉处理任务
一、计算机视觉基础知识回顾计算机视觉的定义和背景图像处理基本概念(如灰度化，二值化等)图像特征提取方法的讲解典型的图像处理算法介绍(如边缘检测，图像分割等)二、GPT+CV项目实战GPT的模型结构和训练方法简单介绍计算机视觉的经典任务介绍（如图像分类/识别，物体探测，目标跟踪等）利用GPT进行文本生成，为CV任务提供有用信息的方法使用GPT-CV混合架构实现目标检测、图像生成等应用案例利用GPT+Cv实现数据增强技巧来提升模型性能三、如何调试和评估GPT+CV混合架构如何利用交叉验证方法来评估模型性能如何通过混淆矩阵和ROC曲线来评估模型性能利用TensorBoard进行模型可视化
深度学习在自然语言处理（NLP）领域的实战应用
NLP作为AI技术领域中重要的分支，随着其技术应用范围不断扩大，在数据处理领域占有越来越重要的地位，本课程按照中文语料处理的过程，在获取到语料之后开始分词，分词之后可以进行一些统计和关键字提取，并通过数据可视化手段熟悉和了解你的数据着手，紧接着通过词袋或者词向量，把文本数据转换成计算机可以计算的矩阵向量。后续从机器学习简单的有监督分类和无监督聚类入手，到深度学习中神经网络的应用，以及简易聊天机器人和知识图谱的构建。带你直观深入、高效地了解NLP开发的流程，全方位提升你的技术实力与思维方式。
nlp项目实训-01：国家电网智能投诉分类系统（基于Word2Vec+LR和TextRCNN模型实现）
项目背景：随着信息化的快速发展，电网各企业积累的数据越来越多。在电力操作规则，运维记录，调度运行记录，营销档案，客服，故障检修等存在着大量文本类数据[由于中文文本类数据的复杂性，无法直接运用机器学习对文本数据进行智能化分析，因此基于电力文本的文本挖掘技术研究显得十分重要。研究电力文本特征提取，电网本体建模。构建调控、检修和营销等知识图谱。支持电力调度机器人，电网设备智能运维和智能客服等，最终形成新一代电力智能搜索和问答解决方案。项目简介：本项目使用某省95588工单投诉数据集，通过构建2种模型对国家电网投诉做分类，这2种模型分别是word2vec+lr(逻辑回归)模型和TextRCNN模型。项目目标：通过本次实验，希望学员能够掌握Word2vec词向量及其在文本分类中的应用，内容包括但不限于：①掌握word2vec+lr(逻辑回归)模型的应用②掌握文本预处理方法③掌握使用pytorch深度学习框架搭建TextRCNN模型进行文本分类④掌握文本分类模型的评估
nlp项目实训-02：医疗命名实体识别（BiLstm+Crf模型，构建糖尿病知识图谱）
GPT专题（九）
项目实战：GPT+NLP实现自然语言处理任务
一、自然语言处理基础知识回顾自然语言处理的定义和背景语言模型的概念和应用文本预处理技术介绍典型的NLP任务介绍(如文本分类，情感分析，命名实体识别等)二、GPT+NLP项目实战GPT的模型结构和训练方法简单介绍如何利用GPT进行文本生成，为NLP任务提供有用信息的方法利用GPT进行文本分类/情感分析等应用案例使用GPT+NLP混合架构实现自动问答、机器翻译等应用案例三、如何调试和评估GPT+NLP混合架构如何利用交叉验证的方法来评估模型性能如何使用混淆矩阵和ROC曲线来评估模型性能利用TensorBoard进行模型可视化
企业级知识图谱的构建及其实战应用
知识图谱就是通过不同知识的关联性而形成的网状的知识结构。形成知识图谱的过程实际上就是加工信息、建立认知、理解所应用的领域的过程。人类证实因为有了获取知识、形成知识的能力才可以不断进步；同样，知识是人工智能的基石，知识图谱对于人工智能的价值也正是在于它可以让机器具备认知能力。机器通过人工智能技术与用户的互动，从中获取数据、优化算法，更重要的是构建和完善知识图谱，认知和理解世界，进而服务于这个世界，让人类的生活更加美好。
项目实战：基于neo4j图数据库实现武器知识图谱
迁移学习
强化学习
强化学习是一种机器学习类型，能够在电子游戏、机器人、自动驾驶等复杂应用中运用人工智能。强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。本课程主要讲解了如果强化学习的原理、场景及其实战应用
GPT专题（十）
如何让GPT帮你美化简历与项目描述
1、优秀简历的标准2、GPT帮你挖掘经历的价值3、GPT助您雕刻理想职业简历4、使用GPT撰写简历:开始的几个步骤5、确定您的需求6、了解GPT需要什么信息7、如何使用GPT生成一份简历8、GPT提示关键词(指令)9、利用GPT生成简历10、利用GPT全面优化简历11、实例演示
语音识别技术原理与算法实现（研发中）
利用深度学习算法构建语音识别应用（研发中）
本部分内容主要包括两个方面：1、语音识别应用：语音转文字2、语音识别应用：聊天机器人
GPT专题（十一）
如何让GPT成为你的专职AI面试官
边缘计算的概念、技术与行业应用（研发中）
边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。本模块将对边缘计算做一个基础的扫盲工作。主要了解一下什么是边缘计算，边缘计算所涉及的概念、技术及行业具体应用等。
Embedding（嵌入式）人工智能（研发中）
大数据+机器学习
本门课程主要介绍了人工智能如何与大数据平台结合，在大数据平台利用Python+Spark实现分布式运算与预测分析
AI工程应用-1：使用tensorflow-serving部署tensorflow算法模型
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。本模块主要介绍tensorflowserving部署模型
AI工程应用-2：使用Torchserver部署PyTorch算法模型
主要介绍如何在PyTorch工程应用中进行模型选择、模型优化、模型存储、模型部署、分布式训练等问题，帮助大家了解如何将算法模型实际应用于工程项目中，并提供稳定的服务。
AI工程应用-3：使用tensorrt部署深度学习模型
AI工程应用-4：使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。本实验我们通过TensorFlowforJava在spark中调用训练好的tensorflow模型。利用spark的分布式计算能力，从而可以让训练好的tensorflow模型在成百上千的机器上分布式并行执行模型推断。
GPT专题（十二）
GPT赋能面试，让你成为“面霸”
一、开篇词二、GPT如何赋能面试让你成为“面霸”2.1GPT在企业面试中能起到的作用和担当的角色--成为你的枪手，帮你做面试题--成为你的教练，指导你做面试题--成为你的助手，帮你分析解题思路--充当企业面试官，给你面试题结果评分......2.2如何给到GPT更好的问题2.3如何让GPT给到你更准确的答案2.4如何调教GPT（技巧与方法）三、实战：如何利用GPT帮你顺利搞定人面3.1请问你的兴趣爱好是什么？3.2请问你为何从上一家辞职？3.3请说出你三个优点与三个缺点？3.4你能接受加班和出差么？3.5你期望的工资是多少？......
GPT专题（十三）
GPT远不于此，进入职场后的GPT的“七十二”种玩法
一、普通人利用GPT变现（赚钱）的10+场景与最佳实践○GPT变现场景一：卖号○GPT变现场景二：代问答○GPT变现场景三：知识付费（卖资料）○GPT变现场景四：文字创作○GPT变现场景五：AI绘画○GPT变现场景六：短视频创作○GPT变现场景七：客服○GPT变现场景八：翻译○GPT变现场景九：做社群○GPT变现场景十：做直播
课程实战项目
为什么选择学掌门
课程特色
经验丰富
专注IT培训多年2004年-今
师资团队
学掌门总监级导师领衔授课
就业成果
近年来每年可输送10000＋职业IT人才学员入职众多招聘合作企业