人工智能培训北京人工智能培训班好口碑人工智能培训机构推荐

大模型开发工程师、数据挖掘工程师、AIGC算法工程师、大模型Agent工程师、CV计算机视觉工程师、Prompt工程师、大语言模型LLM开发工程师、大模型推理工程师、算法工程师、机器学习工程师、智能语音算法工程师、大模型微调工程师、NLP自然语言处理工程师、多模态工程师

设计、实现和优化大规模深度学习模型,包括数据预处理、模型架构设计、训练调优、性能优化以及模型部署,以推动AI大模型技术在各种应

通过处理和分析文本数据,实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能。使计算机能够理解和生成人类语言。

通过图像和视频分析、物体识别、场景重建等技术,使计算机能够理解和解释视觉数据,支持自动化决策和智能系统。

运用机器学习技术,从大量数据中提取有价值的信息,发现数据背后的模式和趋势,并为决策提供支持。

主要内容

Python基础语法|Python数据处理|函数|文件读写|异常处理|模块和包

可解决的现实问题

熟练掌握人工智能Python语言,建立编程思维以及面向对象程序设计思想,使学员能够熟练使用Python技术完成基础程序编写。

可掌握的核心能力

面向对象|网络编程|多任务编程|高级语法|Python数据结构

熟练使用Python,掌握人工智能开发必备Python高级语法。

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

Linux|MySQL与SQL|Numpy矩阵运算库|Pandas数据清洗|Pandas数据整理|Pandas数据可视化|Pandas数据分析项目

掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。

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.知道绘图库使用7.掌握Pandas数据ETL8.掌握Pandas数据分析项目流程

机器学习简介|K近邻算法|线性回归|逻辑回归|决策树|聚类算法|集成学习|机器学习进阶算法|用户画像案例|电商运营数据建模分析案例

掌握机器学习基本概念,利用多场景案例强化机器学习建模。

深度学习基础|BP神经网络|经典神经同络结构(CNN&RNN)|深度学习多框架对比|深度学习正则化和算法优化|深度学习Pytorch框架|NLP任务和开发流程|文本预处理|RNN及变体原理与实战|Transformer原理与实战|Attention机制原理与实战|传统序列模型|迁移学习实战

投满分文本分类或AI医生项目|泛娱乐关系抽取或知识图谱项目

1.掌握自然语言处理项目,完成投满分文本分类或AI医生项目2.掌握自然语言处理项目,完成泛娱乐关系抽取或知识图谱项目3.掌握运用NLP核心算法解决实际场景关系抽取的问题

大语言模型的主要方法与主要架构|主流大模型详解|大模型主要微调方法|大模型评价指标及模型部署上线

1.掌握大模型核心原理,完成文本摘要或传智大脑项目2.掌握大模型应用开发,完成AIAgent项目构建3.掌握运用大模型核心算法解决实际场景关系抽取的问题

阿里PAI平台|讯飞星火大模型平台

1.掌握阿里PAI平台、百度千帆、讯飞星火等开源大模型平台使用2.利用阿里PAI平台、百度千帆、讯飞星火等开源大模型平台完成大模型应用与开发

1.基于阿里PAI平台的虚拟试衣实战2.基于阿里PAI平台的AI扩图实战3.讯飞星火多风格翻译机器人实战4.基于讯飞大模型定制平台的金融情感分析项目

机器学习核心算法加强|深度学习核心算法加强|数据结构与算法|图像与视觉处理介绍|目标分类和经典CV网络|目标分割和经典CV网络

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

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、AlexNet、VGG、Inception、GoogleNlet、残差网络、深度学习优化(RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、SSD、YOLOM、YOLOV2、YOLOV)

解决方案列表|项目架构及数据采集|人脸检测与跟踪|人脸姿态任务|人脸多任务|StableDiffusion详解|Latte视频生成(Sora对比)

掌握多模态文生图项目、人脸支付项目或智慧交通项目

1.人脸检测与跟踪解决方案、人脸姿态任务解决方案、人脸多任务解决方案、人脸识别任务解决方案2.掌握AIGC的原理、StableDiffusion模型的构成、训练策略、视频生成模型Latte

*课程将会持续更新,更新后所有已报名该课程学员均可免费观看最新课程内容

2.高效的NER实体抽取解决方案,以及RE关系抽取解决方案,涵盖模型方法和规则方法,双渠道保证信息抽取的高效性和完备性

3.基于前缀树和意图识别,搭建红蜘蛛医疗机器人,通过访问Neo4j图数据库达成多轮医疗对话的功能

金融关系分析、商品推荐、品牌挖掘、医疗辅助分析

1.项目背景介绍:投满分项目在今日头条中的作用,数据集的样式等。快速实现基于随机森林的基线模型1.0,和基于FastText的基线模型2.0

2.迁移学习优化:实现基于BERT的迁移学习模型搭建和训练,并对比模型关键指标的提升

3.模型的量化:实现对大型预训练模型的量化,并对比原始模型与量化模型的差异

4.模型的剪枝:实现对模型的剪枝的操作,包含主流的对特定网络模块的剪枝、多参数模块的剪枝、全局剪枝、用户自定义剪枝

5.迁移学习微调:包含BERT模型微调、AlBERT模型、GPT2模型、T5模型、Transformer-XL模型、XLNet模型、Electra模型、Reformer模型的详细介绍,以及消融实验的介绍

6.模型的知识蒸馏:详细解析知识蒸馏的原理和意义,并实现知识蒸馏模型的搭建,对比知识蒸馏后的新模型的优异表现,并做详细的对比测试

金融文本分类、情感分析、医疗报告的自动分类、新闻内容的自动分类

1.项目介绍:理解信息抽取任务以及文本分类的业务意义及应用场景

2.项目流程介绍:完整的实现整个任务的逻辑框架

3.数据预处理:修改数据格式适配大模型训练、数据张量的转换等

4.ChatGLM-6B模型解析,LoRA方法讲解、P-Tuning方法解析

5.基于ChatGLM-6B+LoRA方法实现模型的训练和评估

6.基于ChatGLM-6B+P-Tuning方法实现模型的训练和评估

7.基于Flask框架开发API接口,实现模型线上应用

问答系统、知识图谱构建、医疗行业信息抽取

1.项目介绍:理解什么是RAG系统

2.项目流程梳理:从本地知识库搭建,到知识检索,模型生成答案等流程介绍

3.数据预处理:本地文档知识分割、向量、存储

4.LangChain框架的详解讲解:6大组件应用原理和实现方法

5.基于本地大模型ChatGLM-6B封装到LangChain框架中

6.实现LangChain+ChatGLM-6B模型的知识问答系统搭建

客户服务、医疗咨、新闻和媒体

1.项目意义:新零售行业背景和需求

2.BERT模型介绍:架构、预训练任务、应用场景

3.P-Tuning方法的原理:定义、作用、优点

4.PET方法的原理:定义、作用、优点

5.模型训练调优:数据清洗、参数选择、模型训练

6.模型性能评估:构建评估指标(Precision、Recall)、评估方法(混淆矩阵)

金融行业、供应链管理、市场营销、保险航月、电信行业

1.大模型FunctionCall函数调用功能的原理和实现方式

2.开发FunctionCall实现大模型:实时查询天气、订机票、数据库查询等功能

4.解析GPTs和AssistantAPI的原理及应用方式

5.基于GPTsstore和AssistantAPI开发实用的聊天机器人应用

6.拆解AIAgent的原理及对比与传统软件的区别

7.基于CrewAI框架开发自动写信并发送邮件的AIAgent

客户服务于支持、个人助理、金融服务、制造业、人力资源

1.多风格翻译机的介绍、应用场景

2.翻译机前端界面的搭建:stream、streamlit、websocket

3.星火大模型API的调用方式:key、value

4.翻译风格的设计:提示词工程的应用

电子商务平台、时尚零售、娱乐行业、社交媒体

1.准备数据集:正负面新闻标题数据集中包含17149条新闻数据,包括input和target两个字段

2.上传数据集:大模型定制训练平台

3.模型定制:BLOOMZ-7B是一个由BigScience研发并开源的大型语言模型(LLM),参数量为70亿。它是在一个包含46种语言和13种编程语言的1.5万亿个tokens上训练的,可用于多种自然语言处理任务

4.模型训练:LoRa、学习率、训练次数

5.效果评测:提升效果(%)=优化后(正确/已选)-优化前(正确/已选)

6.模型服务:可使用webAPI的方式进行调用,也可在线体验服务的应用

创意产业、文学和出版、新闻和媒体、游戏和应用开发

1.虚拟试衣简介:背景、应用场景、优势、方法

2.阿里PAI平台介绍:平台意义、产品结构、PAI的架构、PAI的注册与开通

3.PAI-DSW环境搭建:DSW介绍、产品特点、环境搭建方法

4.虚拟试衣实践:Diffusers、加速器accelerate、下载SD模型、LoRa微调、模型部署、推理验证

1.语音识别的背景、原理、应用场景

2.语音识别的实现流程:数据预处理+特征的提取+模型构建+模型训练+模型推理

3.大语言模型的介绍及其在多伦对话中的应用

4.超拟人合成的介绍、原理、应用场景

5.超拟人合成的实现流程:文本预处理(情感分析)+模型选择+模型训练+模型推理+语音后处理

客户服务、健康医疗、虚拟助手、法律咨询、语言学习和翻译

没有工作经验,期待学习有前景的AI大模型技术

零基础,对AI人工智能或者大模型感兴趣,有想法致力于通过AI人工智能或AI大模型解决实际问题

具备Java、前端、大数据、运维等开发经验,面临职场瓶颈期,期待自我提升

硕士,Stablediffusion开发者

人工智能领域技术大佬

哈尔滨工程大学硕士

GIS行业工程实战大佬

北京化工大学工学硕士

算法专家

多年算法工作经验

北京化工大学工学硕士算法专家

课程名称

人工智能AI进阶班/AI大模型开发

2024.06.06

课程版本号

5.0

主要使用开发工具

PyCharm、DataGrip、JupyterNoteBook

人工智能开发V5.0课程体系升级以企业需求为导向,专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出,以业务为核心驱动项目开发,课程包括机器学习和深度学习框架Scikit-Learn和Pytorch,能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理、大模型开发与CV计算机视觉实际问题,通过理论和真实项目相结合,让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学,通过六个不同类型和开发深度的项目,使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库,多行业多领域人工智能项目课程,主流行业全覆盖,其中项目课程包括了多行业13个场景的项目课程,让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面:V5.0在V4.0版本基础上迭代更新,加大了大模型开发比例,同时注重专业课的消化吸收,降低学习难度,提升就业质量。

全新升级四大课程优势,助力IT职业教育行业变革:

1

更新Pytorch2.3.0

新增星火语音大模型

新增基于讯飞大模型定制平台的财经新闻情感分析项目

新增多风格英译汉翻译机项目

新增虚拟试衣项目

新增基于StableDiffusion的图像生成项目

新增大模型AIAgent开发应用

新增新零售行业评价决策系统

新增大模型搭建医疗问诊机器人

新增物流信息咨询智能问答项目

新增微博文本信息抽取项目

新增泛娱数据关系抽取项目

新增多模态技术及项目

人工智能AI进阶班

2023.02.24

4.0

Linux+PyCharm+Scikit-Learn+Pytorch+Neo4j+Docker

主要培养目标

以数据挖掘和NLP自然语言处理为核心方向,培养企业应用型高精尖AI人才

人工智能开发V4.0课程体系升级以企业需求为导向,专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出,以业务为核心驱动项目开发,课程包括机器学习和深度学习框架Scikit-Learn和Pytorch,能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与CV计算机视觉实际问题,通过理论和真实项目相结合,让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学,通过六个不同类型和开发深度的项目,使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库,多行业多领域人工智能项目课程,主流行业全覆盖,其中项目课程包括了多行业13个场景的项目课程,让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面:V4.0在V3.0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,提升就业质量。

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,增加基础数据结构内容

新增机器学习部分[数据挖掘项目实战],以多场景业务为背景,通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析,夯实使用机器学习解决数据挖掘问题能力。

新增NLP方向[知识图谱项目],基于知识图谱的多功能问答机器人项目,主要解决当前NLP领域中大规模知识图谱构建的问题和图谱落地的问题.知识图谱的构建主要分为知识构建和知识存储两大子系统.包括知识构建,知识存储,知识表达,路由分发,结果融合等实现.最终呈现一个基于知识图谱的问答机器人。新增[知识抽取项目],该项目针对于泛娱乐场景下复杂业务关系进行实体抽取,帮助企业构建知识图谱。

优化NLP方向[NLP基础课程]:修改文本数据增强方法,解决原始谷歌接口被限制调用的问题;优化Seq2Seq英译法案例,修改原始代码bug,提升模型的准确率;新增FastText模型架构介绍;加深FastText模型处理分类的问题的原理理解;新增Word2Vec训练两种优化策略,加速模型快速收敛。

优化计算机视觉CV基础:图像分类的经典网络,开山之作ALexNet,VGGNet,GoogLenNet,ResNeT,ResNetV2,VGGRep,SeNet,轻量型网络:mobileNet,shuffleNet,EfficientNet,模型微调,数据增强,cutmix,copypaste,mosaic,目标检测任务,IOU,Map,正负样本设计,smoothL1损失,RCNN系列网络架构:RCNN,FastRCNN,FasterRCNN,MaskRCNN,FPN结构,ROIpooling设计,anchor思想,RoiAlign设计,训练策略;yolo系列网络V1-V8:DarkNet,yolo-FPN特征融合,passthrough融合方法,多尺度训练,IOU系列损失,DIOU,CIOU,SIOU等,输出端的解耦,REP-PAN结构,E-ELAN结构,预测阶段的BN设计,SPP和SPPF结构

优化智慧交通项目:目标跟踪方法,运动模型的设计,DBT和DFT初始化方法,JIT的加速方法,yoloV7目标检测,REP的使用,检测辅助端的使用,E-ELAN的使用,backbone的实现,head结构的实现,数据分析,数据预处理,数据增强,模型训练,预测与评估,车辆检测,kalman的使用,预测和更新阶段,KM算法的匹配,匈牙利算法,IOU匹配,级联匹配,ReId特征提取,欧式距离,余弦距离,马氏距离计算,目标状态更新,Deepsort算法目标跟踪,代价矩阵的设计,虚拟线圈的设计,线圈位置的获取,双线圈检测车流量支持mac电脑的m1芯片和m2芯片的学习

2022.01.20

3.0

以机器学习和深度学习技术,培养企业应用型高精尖AI人才

Linux+PyCharm+DataSpell+Pytorch+Tensorflow+Neo4j+Docer+k8s

人工智能V3.0课程体系升级以企业需求为导向,专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出,以业务为核心驱动项目开发,课程包括机器学习和深度学习框架Pytorch和TensorFlow,能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与CV计算机视觉实际问题,通过理论和真实项目相结合,让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学,通过六个不同类型和开发深度的项目,使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库,多行业多领域人工智能项目课程,主流行业全覆盖,其中项目课程天数占比为100天,包括了多行业13个场景的项目课程,让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面:V3.0在V2.0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,提升就业质量。

优化优化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

新增[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。

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

新增[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

新增数据挖掘方向[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。

新增数据挖掘方向[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。

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

优化NLP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

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

新增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

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。

新增[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

删除Ubuntu环境搭建开发环境

2021.02.01

2.0

主要针对

python3&python2

linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow+OpenCV+neo4j+Docer+k8s

AI理论方面:通过新的开发的文本摘要项目、传智大脑项目,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。

新增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、scheduledsampling的优化策略。

新增AI基础设置类项目【传智大脑】,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。

新增CV方向【人流量统计项目】:以特定商场、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CascadeR-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)、模型部署(ONNX-runtime技术)。

新增计算机视觉目标检测热点算法YoLov1~v5V1~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、多种网络架构及设计不同模型的方法。

优化计算机视觉专业课: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。

新增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,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

1.5

主要针对版本

linux+PyCharm+Pytorch+Tensorflow

以周为单位迭代更新课程,包括机器学习、自然语言处理NLP、计算机视觉、AI算法强化等课程。同时为了更好的满足人工智能学员更快速的适应市场要求,推出了自然语言处理NLP案例库、计算机视觉CV案例库、面试强化题等等。同时也增加职业拓展课,学生学习完AI课程以后,可在职学习:推荐系统、爬虫、泛人工智能数据分析。

新增计算机视觉CV案例库

新增自然语言处理案例库

新增AI企业面试题

新增算法强化课程

新增计算机视觉强化课

2019.12.21

1.0

Python3&Python2

新增机器学习进阶课程

新增计算机视觉项目:实时人脸检测项目、智能交通项目

新增自然语言处理NLP项目:在线AI医生项目、智能文本分类项目

新增算法强化课程:进化学习、分布式机器学习、数据结构强化

源源不断引进大厂技术大牛,专业研发课程升级、迭代,与企业需求实时接轨

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

用数据驱动教学,贯通教/学/练/测/评,为每一位学员私人定制学习计划和就业服务

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面试攻略

模拟企业真实面试

专业简历指导

面试复盘辅导

风险预警企业黑名单提醒

老学员毕业后即可加入传智汇精英社区,持续助力学员职场发展

THE END
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