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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(gòu)成

咨詢(xún)新開(kāi)班級(jí)構(gòu)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(shì)

01

制定AI培訓(xùn)課程
培養(yǎng)AI專(zhuān)精型人才

我們培養(yǎng)的AI工程師所需能力

課程實(shí)例:在線醫(yī)生項(xiàng)目

在線醫(yī)生是NLP醫(yī)療領(lǐng)域的重要應(yīng)用。醫(yī)療對(duì)話生成模型、基于bert的對(duì)話連貫性判斷、用戶意圖識(shí)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、微信客戶端部署、原始醫(yī)療數(shù)據(jù)處理流水線處理訓(xùn)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(shè)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(xiàng)目
打造AI核心競(jìng)爭(zhēng)力

天鷹智能交通

本項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)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(shù)目。車(chē)輛自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)由計(jì)數(shù)系統(tǒng)、圖像抓拍系統(tǒng)、實(shí)時(shí)監(jiān)控錄像系統(tǒng)組成,可在視頻看出每個(gè)車(chē)輛的連續(xù)幀路徑。

項(xiàng)目架構(gòu)

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

壹圖實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)

本項(xiàng)目可通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集視頻人臉數(shù)據(jù),也可批量圖片輸入自動(dòng)化識(shí)別人臉;本項(xiàng)目對(duì)視頻可實(shí)現(xiàn)人臉的跟蹤,并標(biāo)注姓名、性別、情緒(開(kāi)心、生氣、自然)等信息;能對(duì)進(jìn)入視頻的陌生人報(bào)警。

項(xiàng)目架構(gòu)

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

美創(chuàng)醫(yī)療在線AI醫(yī)生

在線醫(yī)生項(xiàng)目是一個(gè)基于自然語(yǔ)言理解方向的問(wèn)答機(jī)器人。該項(xiàng)目結(jié)合醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、對(duì)話管理、微信公眾號(hào)開(kāi)發(fā)等技術(shù),旨在降低首醫(yī)成本,為患者提供基本醫(yī)學(xué)診斷意見(jiàn)服務(wù)。

項(xiàng)目架構(gòu)

1、Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)
2、命名實(shí)體審核/識(shí)別模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)+
3、句子主題相關(guān)模型訓(xùn)練與部署
4、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與測(cè)試
5、論文復(fù)現(xiàn)

蜂窩頭條智能文本推薦

中文標(biāo)簽化系統(tǒng)是NLP基礎(chǔ)任務(wù)的綜合系統(tǒng),同時(shí)又是NLP應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。根據(jù)文本信息,給出對(duì)應(yīng)的預(yù)定義標(biāo)簽將能夠有效的支持用戶畫(huà)像,推薦系統(tǒng)等。同時(shí),對(duì)于高階NLP任務(wù),如對(duì)話,翻譯,寓意蘊(yùn)含等在語(yǔ)料分類(lèi)上將有很大的幫助。

項(xiàng)目架構(gòu)

1、標(biāo)簽詞匯知識(shí)圖譜
2、特征工程
3、fasttext模型
4、多模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)
5、AI業(yè)務(wù)流調(diào)試
6、Django后端服務(wù)搭建

泛娛樂(lè)推薦

推薦系統(tǒng)的在當(dāng)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(yīng)該實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。本項(xiàng)目推薦系統(tǒng)策略與圖像與視覺(jué)處理相結(jié)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(xiàng)目架構(gòu)

1、知識(shí)圖譜構(gòu)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(xiàng)目是一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向的人臉識(shí)別項(xiàng)目,該項(xiàng)目以支付系統(tǒng)為背景介紹人臉處理的整體流程。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法,針對(duì)攝像頭捕獲的視頻圖像,進(jìn)行人臉區(qū)域檢測(cè),人臉跟蹤,人臉姿態(tài)的檢測(cè),通過(guò)人臉矯正,人臉比對(duì)完成人臉的識(shí)別。

項(xiàng)目架構(gòu)

1、人臉檢測(cè)的解決方案
2、人臉姿態(tài)(歐拉角)檢測(cè)
3、人臉關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別
4、人臉多任務(wù)(年齡,性別等)
5、人臉特征對(duì)比

黑馬頭條推薦系統(tǒng)

黑馬頭條推薦系統(tǒng)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)推薦應(yīng)用項(xiàng)目,類(lèi)似今日頭條、掘金等推薦。用戶可以通過(guò)黑馬頭條APP獲取個(gè)性化推薦技術(shù)文章的效果。

項(xiàng)目架構(gòu)

1、Hadoop分布式文件存儲(chǔ)和計(jì)算
2、Sqoop大規(guī)模數(shù)據(jù)遷移
3、Lambda架構(gòu)
4、Flume數(shù)據(jù)采集
5、Kafka消息隊(duì)列
6、Spark機(jī)器學(xué)習(xí)
7、用戶特征工程
8、TFIDF、TextRank文本特征工程
9、多路召回策略
10、Wide&Deep深度學(xué)習(xí)模型

萬(wàn)米電商推薦系統(tǒng)

根據(jù)用戶的歷史行為,挖掘出用戶的喜好,并為用戶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(dá)潛在的用戶之中。其中用戶畫(huà)像標(biāo)簽系統(tǒng)為推薦系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持,商品推薦的Ctr/Cvr點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率預(yù)估系統(tǒng)為推薦系統(tǒng)推薦結(jié)果提供排序依據(jù)。

項(xiàng)目架構(gòu)

1、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目業(yè)務(wù)背景介紹
2、推薦系統(tǒng)架構(gòu)
3、企業(yè)級(jí)用戶畫(huà)像
4、SparkMllib案例實(shí)戰(zhàn)
5、多路召回算法
6、排序算法
7、推薦系統(tǒng)指標(biāo)評(píng)估

小智同學(xué)-聊天機(jī)器人

小智聊天機(jī)器人,使用了自然語(yǔ)言處理的技術(shù),實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話。實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)類(lèi)似智能客服的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了閑聊功能和問(wèn)答功能,在App上提供了入口,能夠和機(jī)器人閑聊和編程相關(guān)的問(wèn)題。

項(xiàng)目架構(gòu)

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(xùn)練
7、astText+Attention注意力機(jī)制

百京金融風(fēng)控項(xiàng)目

金融風(fēng)控項(xiàng)目搭建了整套金融風(fēng)控知識(shí)體系,從反欺詐、信用風(fēng)險(xiǎn)策略、評(píng)分卡模型構(gòu)建等熱點(diǎn)知識(shí),使得學(xué)員具備中級(jí)金融風(fēng)控分析師能力。

項(xiàng)目特色

1、常見(jiàn)信貸風(fēng)險(xiǎn)、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(píng)分卡概念、正負(fù)樣本定義方法等
3、特征衍生、特征交叉、特征評(píng)估與篩選
4、邏輯回歸評(píng)分卡、集成學(xué)習(xí)評(píng)分卡、模型評(píng)價(jià)(KS,AUC),評(píng)分映射方法,模型報(bào)告
5、樣本不均衡的處理方法,異常點(diǎn)檢測(cè)的常用方法

咨詢(xún)獲取完整項(xiàng)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

咨詢(xún)了解詳情

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(yǎng)方案

達(dá)成 AI 項(xiàng)目資源深度合作

咨詢(xún)了解詳情
在線咨詢(xún) 我要報(bào)名