图文模块(1)

备注1.png    开班时间：滚动开班

图文模块(1)(1)

备注1.png    培训时长：5个月

图文模块(1)(1)(1)

备注1.png    培训地址：成都市武侯区科园南二路2号院3栋3层（8号线殷家林地铁站旁）

文本
适合人群
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预转型开发人员
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理工科相关专业
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研发管理技术拓展
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人工智能爱好者
文本
职业岗位
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强化学习算法工程师
自动驾驶工程师
自动驾驶感知算法工程师
自动驾驶控制算法工程师
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自然语言处理算法工程师 NLP算法工程师 语义理解算法工程师 语义分析算法工程师 语义分割算法工程师 NLG语义生成算法工程师 知识图谱算法工程师
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文本
图像算法工程师
图像识别算法工程师
图像处理算法工程师
图像视觉算法工程师
计算机视觉算法工程师
计算机视觉工程师
视觉算法工程师
信号处理算法工程师
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文本
语音型号处理算法工程师
语音识别算法工程师
语音算法工程师
声纹识别算法工程师
语音工程师
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训练营特色
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课程体系更完整
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技术知识+职场指导
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讲师经验更丰富
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三年以上AI教学从业经验
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实战项目更真实
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涉及各行业的真实商业项目
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学情管理更专业
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专业学习顾问贴心服务
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课后服务更贴心
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社区式教学+课后实时答疑
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学习资源更充足
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顶会论文解析和大厂经验分享
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学习方式更灵活
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灵活开班+系统化学习
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就业指导更完美
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专业的HR就业团队提升就业率
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人工智能算法工程师课程目录
文本
第一阶段 基础知识
第一阶段
课程名称
课程章节学习内容学习目标
人工智能基础人工智能的原理概念

  • 原理和定义

  • 发展历程

  • 模型分类

掌握人工智能的基本概念、项目流程，以及常见的应用场景
人工智能的项目流程

  • 数据处理

  • 模型设计

  • 训练优化

  • 测试评估

  • 实施部署

人工智能的应用场景

  • 图像视觉

  • 语音信号

  • 自然语言

  • 工业自动化

python编程基础语言介绍

  • 发展历程

  • 下载安装

  • 语言特点

  • 基本语法

  • 帮助

  • 接口

  • 特点

  • 应用领域

  • 开发工具

  • 标准库

  • 开发环境

  • 著名应用

  • 学习网站

掌握python程序的编程基础，能够完成一般的程序设计
数据类型

  • 数字类型

  • 字符串类型

  • 布尔类型

  • 列表类型

  • 元组类型

  • 字典类型

  • 集合类型

运算符

  • 算数运算符

  • 比较运算符

  • 赋值运算符

  • 逻辑运算符

  • 位运算符

  • 成员运算符

  • 身份运算符

  • 运算符优先级

语句

  • 输出语句

  • 赋值语句

  • 运算语句

  • 判断语句

  • 循环语句

  • 中断语句

  • 调用语句

  • 返回语句

函数

  • 函数头

  • 函数体

  • 函数参数

  • 函数变量

  • 函数返回值

  • 函数调用

类和对象

  • 类的定义

  • 类变量

  • 数据成员

  • 方法重写

  • 局部变量

  • 实列变量

  • 类的继承

  • 实例化类

  • 方法

  • 对象

模块和包

  • 模块和包的区别

  • 模块和包的导入方法

  • 导入模块和包的路径

文件读写

  • txt文件的读写

  • json文件的读写

  • xml文件的读写

  • 文件夹的读写

异常处理

  • 异常的定义

  • 异常的处理方法

数学基础高等数学

  • 函数的定义

  • 函数的特性

  • 初等函数的类型

  • 复合函数

  • 多项式函数

  • 极限的定义

  • 洛必达法则

  • 极值与最值

  • 泰勒级数

  • 梯度的含义

  • 梯度的几何意义

  • 梯度的数学表示

  • 梯度下降

  • 梯度反向传播

  • 导数的定义

  • 导数的几何意义

  • 导数与函数的关系

  • 二阶导数的概念与定理

  • 导数阶数的几何意义

  • 求偏导数

  • 复合函数求导

掌握人工智能必需的数学理论基础
线性代数

  • 线性方程组

  • 线性与非线性问题

  • 线性的相关性

  • 线性变换

  • 仿射变换

  • 基的概念和类别

  • 数据的维度

  • 范数的概念和意义

  • 矩阵的概念

  • 矩阵的运算

  • 最小二乘法

  • 矩阵的类别

  • 矩阵特征方程

  • 相似矩阵

  • 奇异值分解

概率统计

  • 事件的概念

  • 排列组合

  • 古典概率

  • 边缘概率

  • 条件概率

  • 联合概率

  • 概率运算

  • 事件的独立性

  • 事件的互斥性

  • 全概率模型

  • 贝叶斯定理

  • 概率的类别

  • 期望与方差

  • 概率密度

  • 伯努利分布

  • 泊松分布

  • 高斯分布

  • 均匀分布

  • 高斯分布

  • 参数估计

信息论

  • 信息的概念与意义

  • 熵的定义

  • 信息熵的表示

  • 条件熵的意义

  • 相对熵的定义

  • 交叉熵的定义

  • 互信息的概念

图像数据编程NumPy

  • NumPy与python的关系

  • NumPy与pytorch的关系

  • NumPy的优缺点

  • NumPy形状

  • NumPy类型

  • NumPy维度和轴

  • NumPy常见的数组

  • NumPy索引操作

  • NumPy切片操作

  • NumPy形状操作

  • NumPy运算操作

掌握图像的基础知识和数据编程规范，能够对图像做一些简单的处理
PIL

  • 图像创建

  • 图像缩放

  • 图像裁剪

  • 图像旋转翻转

  • 图像模式转换

  • 图像数组转换

  • 图片保存

  • 图像画图

  • 图像文本写入

  • 生成验证码练习

Matplotlib

  • 实时画图

  • 画散点图

  • 画柱状图

  • 画条形图

  • 画3D点图

opencv视觉处理
基本操作

  • 图像读取和保存

  • 视频读取和保存

  • 图像通道操作

  • 图像色彩空间

  • 图像阈值操作

  • 图像掩码操作

  • 图像混合操作

  • 图像插值算法

掌握opencv在图像、视频等视觉方面的处理技术，能够对图像和视频做一些复杂的处理
高级操作

  • 图像仿射变换

  • 图像形态学操作

  • 图像滤波操作

  • 图像傅里叶变换

  • 图像直方图均衡化

  • 图像canny算子操作

  • 图像轮廓绘制与查找

  • 图像边界检测

  • 图像轮廓性质

  • 图像金字塔操作

  • 霍夫变换操作

  • 分水岭算法

实际项目

  • 拼图

  • 车牌提取

  • 目标检测

机器学习数据处理

  • 机器学习任务介绍

  • 数据的标准化处理

  • 数据集分划分和读取使用

掌握常用的机器学习算法模型
回归

  • 线性回归

  • lasso回归和岭回归

  • 多任务岭回归

  • 核岭回归

  • SVM-SVR

分类

  • SVM-SVC

  • 决策树

  • KD树

  • KNN

聚类

  • kmeans

神经网络基础pytorch入门
  • tensor的创建

  • tensor的形状和类型

  • tensor的梯度设置

  • tensor的运算

  • 数据的读取

  • GPU的使用

掌握神经网络的基础模型，并能设计和训练常规的网络模型
神经网络基础

  • 神经网络的概念

  • 神经网络的结构

  • 神经网络的样本

  • 神经网络的训练

  • 神经网络的评估

全连接神经网络

  • 全连接模型的设计

  • 全连接模型的参数计算

  • 全连接模型实现手写数字识别

  • 阶段实战——猫狗识别

卷积神经网络

  • 卷积运算的原理

  • 卷积神经网络的构成元素

  • 卷积神经网络的运行过程

  • 卷积的感受野计算

  • 卷积的参数和运算量计算

  • 常见的卷积类型

  • 池化的应用

  • 阶段实战——无人机侦测

循环神经网络

  • RNN网络的原理

  • RNN网络的运行过程

  • RNN的类别

  • RNN网络的参数计算

  • LSTM网络的原理

  • LSTM网络的门结构

  • peephole connection网络的结构

  • coupled网络的结构

  • GRU网络的结构

  • SRU网络的结构

  • 双向LSTM/GRU网络的结构

  • 阶段实战——车牌识别

文本
第二阶段 实力进阶
第一阶段(1)
课程名称
课程章节学习内容学习目标

网络优化与设计

梯度问题及优化

  • 梯度爆炸概念

  • 梯度爆炸的原因

  • 梯度弥散概念

  • 梯度弥散的原因

  • 学习率调整

  • 参数初始化

  • 激活函数选择

  • Batch Norm

  • Layer Norm

  • Instance Norm

  • Group Norm

  • 梯度裁剪

掌握模型优化和设计的方法，能够熟练的使用和更改常见的模型结构

拟合问题及优化

  • 欠拟合现象

  • 产生欠拟合的原因

  • 过拟合现象

  • 产生过拟合的原因

  • L1/L2正则化的方法

  • 正则化项的惩罚系数

  • 正则化参数的更新

  • Dropout

  • 收集损失/精度/权重/输出

  • 可视化展示收集的数据

模型的设计方法

  • 3*3的卷积核

  • 像素切片转换通道（focus）

  • 像素混洗（Pixel Shuffle）

  • 1*1的卷积核

  • 分组卷积

  • 可分离卷积

  • 通道混洗

  • 1*1，3*3，1*1的组合

  • Bottleneck结构模型

  • compound scaling method

  • 其他深度、宽度、分辨率平衡方法

常见的网络模型及设计原理

  • LeNet

  • AlexNet

  • VggNet（11，13，16，19）

  • GoogLeNet（Google Inception Net，v1，v2，v3）

  • SqueezeNet

  • ResNet（50，101）

  • DenseNet（121，161，169，201）

  • DarkNet（19，53）

  • MobileNet（v1，v2，v3）

  • ShuffleNet（v1，v2）

  • EfficientNet

  • RegNet

  • RepVGG

  • NFNet

  • ResNet-RS

注意力机制

  • 注意力即关注焦点

  • 从算力的角度分析

  • 从算法角度分析

  • 普通注意力

  • 自注意力

  • 多头注意力

  • 普通注意力的计算

  • 自注意力的计算

  • 多头注意力的计算

  • 通道注意力

  • 空间注意力

  • 混合注意力

  • Transformer

  • Bert

  • GPT

  • Residual Attention Network

  • Non-local Neural Networks

  • Interaction-aware Attention Network

  • Attention Augmented Convolutional Networks

模型量化与部署性能指标
  • 帧率（f/s，frames per second，fps）
掌握模型量化的方法和部署方法，能够在常用的设备平台上部署模型
精度指标

  • Precision

  • Recall

  • PRC

  • F1-score

  • ROC

  • AUC

  • IOU

  • mAP

泛化能力
  • 不同数据集的表现
评估偏好选择

  • 速度的选择

  • 精度的选择

剪枝

  • 非结构化剪枝

  • 结构化剪枝

  • 随机剪枝

  • 范数剪枝

  • 迭代剪枝

量化

  • 动态量化

  • 静态量化

  • 局部量化

  • 整体量化

蒸馏

  • Teacher Net

  • Student Net

  • Label Smooth

  • Cosine annealing

模型部署语言

  • C/C++

  • JAVA

  • Python

  • 其他语言

模型部署平台

  • Windows

  • Linux

  • Android

  • iOS

模型部署设备

  • PC端（个人电脑：Windows，Linux）

  • Server端（服务器：Windows，Linux）

  • Mobil端（移动设置：iOS，Android）

  • IOT端（传感器、板卡：Android）

模型部署方式

  • Libtorch源生部署

  • torch. jit. trace ( )转换

  • 转成onnx部署

  • TensorRt部署加速

模型部署接口

  • HTTP（flask）

  • TCP/IP（socket）

文本
第三阶段 商业项目
第一阶段(1)(1)
课程名称
课程章节学习内容学习目标
单类目标识别项目单类多目标检测

  • MTCNN

  • RetinaFace

掌握单类多目标项目的检测识别流程，能够训练出自己的人脸识别模型
近似目标分类

  • Siamese network

  • center loss

  • softmax loss

  • L-softmax loss

  • A-softmax loss

  • AM-softmax loss

  • Arc-softmax loss（arc face）

人脸识别项目
  • RetinaFace Arc-softmax loss（arc face）
多类目标识别项目RCNN系列

  • RCNN

  • SPP-Net

  • fast-RCNN

  • faster-RCNN

掌握多类多目标的检测识别流程，能够训练出自己的多目标检测识别模型
YOLO系列

  • YOLO-v1

  • SSD-Net

  • YOLO-v2

  • YOLO-9000

  • YOLO-v3

  • YOLO-v4

  • YOLO-v5

  • YOLO-v?

图像生成项目自编码生成模型

  • AE

  • SAE

  • DAE

  • CAE

  • VAE

掌握图像生成的原理和技术，能够生成动漫卡通人脸的效果
对抗生成模型

  • GAN

  • CGAN

  • DCGAN

图像分割项目U-Net系列

  • U-Net

  • U-Net++

  • U-Net3+

  • U2-Net

掌握图像分割的技术和模型，能够使用图像分割技术完成人物背景分割和替换
DeepLab

  • Image Pyramid

  • Encoder-Decoder

  • SPP（Spatial Pyranid Pooling）

  • ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）

Mask-Rcnn

  • Box Regressi on

  • Classifi cation

  • Mask segmentation

评估方法

  • Dice Index

  • SA

  • OR

  • UR

人物背景替换系统
  • 视频人物的背景分割和替换
文本
第四阶段 扩展项目
第一阶段(1)(1)(1)
课程名称
课程章节学习内容学习目标
语音识别（基础+案例）语音识别的概念

  • 语音识别的解释

  • 语音识别包含的技术

  • 语音识别的发展

掌握语音识别的从基本技术，能够完成语音命令的识别案例
语音识别的分类

  • 根据不同对象分类

  • 根据不同发音人分类

  • 根据语音设备和通道分类

  • 根据应用场景分类

语音数据库

  • MIT Media lab Speech Dataset（麻省理工学院语音数据集）

  • Pitch and Voicing Estimates for Aurora2（Aurora2语音库）

  • Congressional speech data（国会语音数据）

  • Mandarin Speech Frame Data（普通话语音帧数据）

  • 自制数据集，如果是特定的语音识别，则需要自制数据集

  • 开源语音识别库：Kaldi、Torchadio等

语音数据的采样

  • 采样率

  • 采样精度

  • 通道数

  • 比特率

  • 音频的帧

  • 将数据读入模型

语音数据的预处理

  • 端点检测

  • 语音增强

语音识别的模型

  • 传统机器学习模型

  • 深度学习模型

语音识别的应用

  • 语音唤醒

  • 语音命令

  • 语音辨识

  • 声纹识别

  • 语音合成

语音识别的问题

  • 语义规则的建立

  • 发出语音个体的影响

  • 语音的模糊性

  • 语音上下文的影响

  • 外界环境的影响

自然语言处理（基础+项目）词嵌入

  • 词关系

  • 词向量

  • 词编码

掌握自然语言处理的原理和模型,能够训练自己的GPT2模型
语言模型

  • SEQ2SEQ模型

  • SEQ+注意力

  • word2vec

  • EMLo

  • Transformer

  • BERT

  • GPT\GPT2\GPT3

强化学习（基础+案例）作用和原理

  • 决策和规划

  • 贝尔曼方程

  • 蒙特卡罗方法

  • 强化学习的要素

  • 马尔可夫随机和马尔可夫决策

掌握强化学习的基本技术，能够完成Q学习的代码，并训练DQN的模型
模型

  • Q-Learning

  • DQN

  • A2C\A3C

  • DDPG

tensorfloWtensorflow入门

  • tensorflow 1.X与2.X的区别和安装

  • 图与会话的概念

  • placeholder占位符创建

  • 图的构建

  • 数据的读入

  • 启动会话

  • 保存和恢复模型


tensorflow进阶

  • tensorflow全连接神经网络模型实现

  • tensorflow卷积神经网络模型实现

  • tensorflow循环神经网络模型实现

  • tensorflow生成式神经网络模型实现

文本
第五阶段 毕业设计
第一阶段(1)(1)(1)(1)
课程名称
课程章节学习内容学习目标
商业项目案例分析技术落地分析

  • 商业应用场景

  • 技术原理与难度

  • 商业价值

掌握商业项目的落地要素和不同商业项目的实施方案
项目的实施分析

  • 项目的总体实施规划

  • 实施中可能出现的问题

  • 项且实施中的预案

真实商业项目案例

  • 智慧工地的安全帽检测

  • 大棚种植智能化平台方案

  • 汽车轮胎缺陷智能检测

  • 人脸抓拍布控系统应用技术方案书

  • “智慧安监”工程一一总体建设方案

技术解决方案编写技术解诀方案概论

  • 解诀方案的本质

  • 售前工作阶段

  • 方案书的侧重点

掌握技术解决方案的作用和编写方法，能够编写自己的技术解诀方案
如何写好技术解诀方案

  • 解决方案的架构组成

  • 解决方案的设计流程

  • 解决方案的行文格式

技术解决方案的设计优化

  • 解决方案的难点在哪里

  • 坏的技术解诀方案有哪些特征

  • 写好技术解决方案的方法

  • 解决方案书的包装

设计工具的应用

  • word excel方案文档

  • 架构图、流程图、UML图

  • PPT

编写技术方案

  • 按照要求编写个人技术方案

团队项目研发和管理项目研发阶段

  • 项目立案讨论阶段

  • 项目计划书阶段

  • 项目研发优化阶段

  • 项目测试部署阶段

掌握团队项目的研发流程，能够完成团队安排给自己的工作任务
团队成员任务安排

  • 任务的量化指标

  • 任务的协调与配合

  • 任务的检查

项目的管理

  • 整体进度的控制

  • 团队成员的监督

  • 意外事件的预案

团队项目个人答辩项目答辩文档

  • 文档格式

  • 文档结构顺序

  • 文档内容排版

按照要求写完答辩文档，并按照答辩规则完成答辩
项目答辩要求

  • 时间要求

  • 内容要求

  • 状态要求

项目评分标准

  • 正确性

  • 完整性

  • 深度

文本
第六阶段 就业指导
第一阶段(1)(1)(1)(1)(1)
课程名称课程章节学习内容
简历HR喜欢什么样的简历？

  • 简历到底是被如何筛选的

  • 简历的四大板块

  • 如何挑选适合自己的简历模板

  • 撰写简历的四大原则

笔试深度解析笔试常见题型

  • 逻辑推理题解析：数据推理、图形推理、文字推理

  • 数据分析题解析：数据估算、数据处理

  • 岗位认知题解析：数据运营题等

群面互联网名企群面实战模拟

  • BAT经典群面真题现场群面模拟

  • 学员表现深度点评

  • 群面解题方法讲解

  • 群面讨论中的注意事项讲解

单面深度解析单面必考题型

  • 如何回答：

  • 请做一下自我介绍。

  • 在上一份实习中学到了什么？

  • 你最大的缺点是什么？

  • 你有男朋友吗？

面试前如何高效准备

  • 面试准备基本步骤与方法

  • “峰终效应”在面试中体现

“业务面”考点解析

  • “业务面”流程与形式介绍

  • 常见题型解析

  • 如何高效备战“业务面”

“高管面”考点解析

  • “高管面”流程与形式介绍

  • 常见题型解析

  • 面试技巧解析

“HR面”考点解析

  • “HR面”流程与形式介绍

  • “HR面”经典问题解析

  • 如何让HR对你印象深刻

求职专项求职必备的逻辑表达能力

  • 金字塔原理

  • 结构化思考和表达

接offer前要知道的事

  • 薪酬包含哪些，如何计算？

  • 晋升路径有哪些？

  • “三方”“offer”“劳动合同”的区别，以及如何毁约？