人工智能太難，聽(tīng)不懂學(xué)不會(huì)
知識(shí)碎片化，不成體系
簡(jiǎn)歷上項(xiàng)目經(jīng)歷少
實(shí)戰(zhàn)資源少，實(shí)操經(jīng)驗(yàn)不足
學(xué)習(xí)目標(biāo)不清晰，不知道要學(xué)什么
學(xué)的太基礎(chǔ)，就業(yè)面窄
隨著AI時(shí)代到來(lái)，人工智能成為熱門技術(shù)方向之一。飛速發(fā)展的行業(yè)使人才需求越來(lái)越大，薪資隨之 水漲船高。但由于技術(shù)更新快，教育資源有所滯后，真正符合市場(chǎng)需求的人才培養(yǎng)仍面臨巨大挑戰(zhàn)。
“快餐式”人才特點(diǎn)
基礎(chǔ)性技術(shù)崗位
可替代、可復(fù)制
機(jī)械執(zhí)行，缺乏開(kāi)發(fā)思維
晉升難，行業(yè)局限性
高素質(zhì)人才特點(diǎn)
具備完整的開(kāi)發(fā)思維
開(kāi)發(fā)能力可遷移，無(wú)行業(yè)限制
符合市場(chǎng)人才需求標(biāo)準(zhǔn)
職場(chǎng)晉升快
在校學(xué)生
本科/研究生及以上
理工科相關(guān)專業(yè)背景， 且自身有計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué) 等專業(yè)基礎(chǔ)。
IT轉(zhuǎn)行
傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)崗位
職業(yè)到達(dá)瓶頸，初級(jí)程 序員可復(fù)制性高，無(wú)行 業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
能力提升
架構(gòu)師/算法工程師/CTO
研發(fā)大牛，需要人工智能算法與大數(shù)據(jù)，提升技術(shù)廣度與深度。
興趣驅(qū)動(dòng)
實(shí)踐意識(shí)/創(chuàng)新思維/熱愛(ài)人工智能
對(duì)人工智能感興趣，并 有一定的學(xué)習(xí)動(dòng)力和自 主學(xué)習(xí)能力。
邊練邊學(xué)培養(yǎng)開(kāi)發(fā)思維
應(yīng)用場(chǎng)景中教學(xué)，案例融入知識(shí)點(diǎn)
注重方法論教學(xué)，培養(yǎng)開(kāi)發(fā)思維
不同框架對(duì)比學(xué)習(xí)，就業(yè)面更廣
注重AI+，與其它技術(shù)融合
實(shí)戰(zhàn)主導(dǎo)配套充足資源
自研元宇宙實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
充足的實(shí)戰(zhàn)資源，拒絕紙上談兵
大型項(xiàng)目高仿真
課程直接配套實(shí)操平臺(tái)
自帶多個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境
解決了在硬件上部署實(shí)驗(yàn)限制、嵌入式端 速度慢、開(kāi)發(fā)過(guò)程中環(huán)境切換等問(wèn)題，簡(jiǎn) 化了開(kāi)發(fā)流程，開(kāi)展教學(xué)更流暢便捷。
可視化算法教學(xué)將算法過(guò)程封裝，動(dòng)態(tài)解析代碼，按搭積木式組合讓用戶可視化理解算法原理，構(gòu)建整體思維，深入學(xué)習(xí)。
3D應(yīng)用場(chǎng)景案例實(shí)戰(zhàn)
邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)可視化交互體驗(yàn)，打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。
智能捕捉錯(cuò)誤
精準(zhǔn)捕捉在編程學(xué)習(xí)和算法學(xué)習(xí)過(guò)程中的異常情況，提醒錯(cuò)誤原因，督促及時(shí)修改。
代碼自動(dòng)生成
Pyhton代碼自動(dòng)生成，根據(jù)封裝好的組件自主學(xué)習(xí)代碼，代碼資源可以遷移到硬件平臺(tái)或虛擬場(chǎng)景中驗(yàn)證。
拓展應(yīng)用，開(kāi)展比賽
系統(tǒng)里編譯的代碼可直接遷移到實(shí)際行業(yè)應(yīng)用；豐富的實(shí)驗(yàn)環(huán)境、項(xiàng)目資源可作為人工智能大賽平臺(tái)。
· 灰度與二值化
· 圖像旋轉(zhuǎn)與縮放
· 圖像矯正與仿射變換
· 圖像噪點(diǎn)消除與濾波算法
· 圖像形態(tài)學(xué)變換
· 直方圖與均衡化
隨機(jī)案例：顏色識(shí)別、道路
邊緣檢測(cè)、快遞二維碼識(shí)別
· PyTorch
· TensorFlow
· PaddlePaddle
· 張量與矩陣
· 框架的自動(dòng)微分機(jī)制
· 計(jì)算圖
· GPU的使用
隨機(jī)案例：加減乘
· 機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)
· Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
· K近鄰算法
· 線性回歸
· 激活函數(shù)與非線性化
· 邏輯回歸
· 支持向量機(jī)
· 貝葉斯
· 聚類算法
· 前向與反向過(guò)程
· 訓(xùn)練過(guò)程可視化
· 優(yōu)化器與優(yōu)化方法
· 欠擬合與過(guò)擬合
· 模型效果評(píng)估
隨機(jī)案例：分開(kāi)兩個(gè)圓
· 計(jì)算機(jī)眼中的圖像
· 卷積為什么能識(shí)別圖像
· 池化為什么能增強(qiáng)特征
· 多通道卷積與偏置過(guò)程
· 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實(shí)戰(zhàn)：人臉識(shí)別
· NLP的發(fā)展與技術(shù)棧
· 傳統(tǒng)的RNN
· LSTM
· Bi-LSTM
· GRU
· ChatGPT的發(fā)展與技術(shù)棧
· 基礎(chǔ)與動(dòng)機(jī)
· Transformer 架構(gòu)
· 注意力機(jī)制
· 位置編碼
· 注意力掩碼
· 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
· 安裝與配置
· 組件的介紹與使用
· 信號(hào)與槽函數(shù)
· PyQT的線程與進(jìn)程
· SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)
· PyQtGraph數(shù)據(jù)可視化
· LLM大語(yǔ)言模型介紹
· 經(jīng)典大模型
· 大模型的微調(diào)方法
· LLM中attention的優(yōu)化
· nlp評(píng)價(jià)指標(biāo)
· 3D場(chǎng)景數(shù)據(jù)交互
· 數(shù)據(jù)采集
· 數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類數(shù)據(jù)集制作
· MobileNetV3的small與large
· 網(wǎng)絡(luò)fine-tuning
· 模型部署到場(chǎng)景
· 后端部署與前端檢測(cè)
· 3D場(chǎng)景數(shù)據(jù)交互
· 數(shù)據(jù)采集
· 目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)
· 目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
· YOLO的發(fā)展與關(guān)鍵概念
· 數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類數(shù)據(jù)集制作
· 網(wǎng)絡(luò)fine-tuning
· 模型部署到場(chǎng)景
· 后端部署與前端檢測(cè)
· 交通監(jiān)控分析
· 車輛違停檢測(cè)
· 道路邊緣和車道標(biāo)線識(shí)別
基于目標(biāo)的人臉查找檢測(cè)，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法 實(shí)現(xiàn)1:N的人臉識(shí)別。關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字 化妝、數(shù)字美顏等功能。
3D場(chǎng)景的垃圾分類系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾的正確分類，垃圾可以自定義多角度采集與識(shí)別。
3D場(chǎng)景流水線分揀物品可高度自定義，通過(guò)動(dòng)態(tài)的自動(dòng)上貨、識(shí)別殘次品、自動(dòng)分揀、自動(dòng)傳送帶控制，實(shí)現(xiàn)智能化工業(yè)流水線作業(yè)
基于車輛檢測(cè)、車牌檢測(cè)、車牌識(shí)別實(shí)現(xiàn)違章停車識(shí)別功能，精準(zhǔn)快速識(shí)別出違停車輛并進(jìn)一步行動(dòng)，車輛可自動(dòng)駕駛到某一區(qū)域，動(dòng)態(tài)獲取場(chǎng)景攝像頭數(shù)據(jù)。
車輛檢測(cè)與跟蹤在交通監(jiān)控、智能城市等方向都具有廣泛應(yīng)用，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法與跟蹤算法，檢測(cè)其道路車輛實(shí)時(shí)性計(jì)數(shù)。
采用車牌檢測(cè)與光學(xué)OCR，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景中的車牌識(shí)別功能，與車庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配對(duì)比，實(shí)現(xiàn)智能化停車場(chǎng)、自動(dòng)收費(fèi)等系統(tǒng)的放行與收費(fèi)功能。
基于分割算法的車道線檢測(cè)，并使用輕量化分割方案實(shí)現(xiàn)車道線檢測(cè)，結(jié)合車輛檢測(cè)可實(shí)現(xiàn)壓線檢測(cè)與逆行檢測(cè)。
基于視覺(jué)處理實(shí)現(xiàn)仿射變換、車道識(shí)別。并通過(guò)PID實(shí)現(xiàn)車輛方向盤和前輪的控制，通過(guò)后驅(qū)的速度調(diào)節(jié)車輛行駛的速度。
國(guó)家政策
企業(yè)投入
資本傾斜
