1. 预转型开发人员

2. 理工科相关专业

3. 研发管理技术拓展

4. 人工智能爱好者

• 制定AI培训课程培养AI专精型人才

• 覆盖AI职业技能助力学员高起点就业

• 课程设置科学合理适合AI技术初学者

• 多领域多行业项目打造AI核心竞争力

• 技术大牛倾力研发专职沉淀AI新技术

• 聚力名企共建课程整合优质技术资源

• 机器学习、推荐、通用框架

  科学计算库，特征工程， 十大经典算法，主流应用领域，推荐系统，主流框架人工智能框架TensorFlow、Pytorch。

• 图像与视觉处理CV

  图像分类，目标检测和追踪，图像语义分割，场景文字识别，图像生成，人体关键点检测及标签识别，视频分类。

• 自然语言处理NLP

  分词，命名实体识别，词性标注、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、文本摘要、问答系统、阅读理解。

• 人工智能前沿技术和未来热点

  进化学习、分布式机器学习、强化学习、立体视觉与SLAM、点云处理、对称权重与深度置信网络、模型可解释性，模型压缩，迁移学习，终身学习，元学习。

1. 阶段1
2. 阶段2
3. 阶段3
4. 阶段4
5. 阶段5
6. 阶段6
7. 阶段7
8. 阶段8
9. 阶段9
10. 阶段10

• Python编程基础

  主讲内容：

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

  可掌握的核心能力：

  1、掌握Python开发环境基本配置；
  2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；
  3、掌握字符串的基本操作；
  4、初步建立面向对象的编程思维；
  5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；
  6、掌握类和对象的基本使用方式。

  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。

• Python编程进阶

  主讲内容：

  · 面向对象
  · 网络编程
  · 多任务编程
  · 高级语法
  · Python编程综合项目
  · Python数据结构

  可掌握的核心能力：

  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。

  可解决的现实问题：

  熟练使用Python，掌握人工智能开发必备Python高级语法。

• 数据处理与统计分析

  主讲内容：

  · 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

  可掌握的核心能力：

  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、知道会图库使用；
  7、掌握Pandas数据ETL；
  8、掌握Pandas数据分析项目流程。

  可解决的现实问题：

  掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。

• 机器学习与多场景案例实战

  主讲内容：

  · 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

  可掌握的核心能力：

  1、掌握机器学习算法基本原理；
  2、掌握使用机器学习模型训练的基本流程；
  3、掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用；
  4、熟练使用机器学习相关算法进行预测分析；
  5、掌握数据分析常用思维方法；
  6、掌握不同业务场景下的指标体系搭建；
  7、熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示；
  8、熟练运用常用数据分析模型解决业务问题。

  可解决的现实问题：

  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。

• 数据挖掘综合项目

  主讲内容：

  · 金融风控项目业务背景介绍
  · 风控建模介绍
  · 机器学习评分卡
  · 金融风控特征工程
  · 不均衡学习和异常检测
  · 推荐项目数据采集
  · 推荐系统召回业务
  · 推荐系统排序业务
  · 基于多路召回的实时推荐
  · 推荐系统平台调度
  · 推荐系统性能评估

  可掌握的核心能力：

  1、掌握风控业务场景的常用指标；2、掌握评分卡的建模流程；
  3、掌握评分卡特征工程的常用套路；
  4、熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题；
  5、掌握多行业推荐业务；6、掌握推荐业务建模流程；
  7、掌握召回，排序基础算法；8、熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题；
  9、掌握大数据计算框架基本使用。

  可解决的现实问题：

  1、掌握掌握金融风控或推荐系统项目
  2、掌握运用机器学习算法解决实际业务的分类、聚类、回归的问题

• 深度学习与NLP自然语言处理基础

  主讲内容：

  · 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

  可掌握的核心能力：

  1、pytorch工具处理神经网络涉及的关键点；2、掌握神经网络基础知识；
  3、掌握反向传播原理；4、了解深度学习正则化与算法优化；
  5、掌握NLP领域前沿的技术解决方案；6、了解NLP应用场景；
  7、掌握NLP相关知识的原理和实现；8、掌握传统序列模型的基本原理和使用；
  9、掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案；10、能够使用pytorch搭建神经网络；
  11、构建基本的语言翻译系统模型；12、构建基本的文本生成系统模型；
  13、构建基本的文本分类器模型；14、使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别；
  15、使用fasttext进行快速的文本分类；16、胜任多数企业的NLP工程师的职位。

  可解决的现实问题：

  掌握深度学习基础及神经网络经典算法；掌握热门的PyTorch技术，完成自然语言处理基础算法，诸如RNN、LSTM、GRU等技术。

• ChatGPT技术深入浅出

  主讲内容：

  · ChatGPT入门
  · ChatGPT原理详解
  · ChatGPT项目实战
  · 基于大型预训练模型搭建聊天机器人
  · 聊天机器人和问答系统

  可掌握的核心能力：

  1、掌握大规模知识图谱技术与自然语言处理在多领域的应用
  2、掌握ChatGPT聊天机器人实战
  3、掌握基于大型预训练模型搭建聊天机器人
  4、熟悉端到端以及结合知识库的多轮多任务对话系统网络结构

  可解决的现实问题：

  能够运用ChatGPT模型完成聊天机器人和问答系统的相关功能

• NLP自然语言处理综合项目

  主讲内容：

  · 解决方案列表
  · 项目架构及数据采集
  · 命名实体识别
  · 对话系统
  · 项目架构
  · 多模型预测
  · 模型的迭代优化
  · 模型的上线部署与总结
  · 智能文本分类
  · 模型上线

  可掌握的核心能力：

  1、医疗领域NER解决方案；2、对话主题相关解决方案；
  3、微信端服务部署解决方案；4、对话管理系统与A结合解决方案；
  5、抽取式文本摘要解决方案；6、生成式文本摘要解决方案；
  7、自主训练词向量解决方案；8、解码方案的优化解决方案；
  9、数据增强优化解决方案；10、大规模快速文本分类解决方案；
  11、多模型井行预测解决方案；12、分布式模型训练解决方案；
  13、多标签知识图谱构建解决方案。

  可解决的现实问题：

  1、掌握自然语言处理项目，完成文本摘要或传智大脑项目
  2、掌握自然语言处理项目，完成智能文本分类或知识图谱项目
  3、掌握运用NLP核心算法解决实际场景关系抽取的问题

• CV基础&面试加强

  主讲内容：

  · 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
  · 多行业项目扩展
  · 图像与视觉处理介绍
  · 目标分类和经典CV网络
  · 目标检测和经典CV网络
  · 目标分割和经典CV网络

  可掌握的核心能力：

  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。

  可解决的现实问题：

  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。

• CV计算机视觉综合项目

  主讲内容：

  · 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
  · 系统集成

  可掌握的核心能力：

  1、人脸检测与跟踪解决方案；
  2、人脸多任务解决方案；
  3、人脸识别任务解决方案；
  4、系统集成解决方案；。

  可解决的现实问题：

  掌握人脸支付项目或智慧交通项目或实时人脸识别项目。

• 40+解决方案

  特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案

  建立交通流系统状态和观测状态的解决方案车辆检测、计数和分类解决方案

  图像去畸变的解决方案实时车道线检测的解决方案

  实时采集摄像头人脸视频的解决方案利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案

  动态图像人脸定位的解决方案利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案

  医学影像格式转换的解决方案肺部实质形态分割的解决方案

  利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案可疑病灶区域标记及预诊断的解决方案

  基于多模型级联学习的场景识别解决方案浅CNN模型和深CNN模型集成学习

  mlp模型组合预判场景解决方案在线图片识别-商品检测项目（CV）

  基于端到端算法的目标检测解决方案模型训练中数据增强的解决方案

  基于Label Image的图像标注的解决方案知识图谱的双画像关系存储解决方案

  动态/静态标签的AI属性方案实时响应的AI金字塔召回方案

  wide-deep模型的排序模型方案医疗领域NER解决方案

  对话主题相关解决方案微信端服务部署解决方案

  对话管理系统与AI结合解决方案大规模快速文本分类解决方案

  多模型并行预测解决方案分布式模型训练解决方案

  多标签知识图谱构建解决方案基于Flume+Kafka的实时数据采集解决方案

  基于词频、词向量的文章画像抽取解决方案离线定时任务多路召回的解决方案

  wide&deep深度神经网络模型的排序方案双通道redis&hbase的实时请求服务解决方案

  推荐系统冷启动解决方案中文分词和向量化的解决方案

  基于神经网络端到端的解决方案语言模型调优与注意力机制优化的方案

• 10+技术栈

  模型训练流水线模型并行预测服务模型热更新微服务分布式模型训练自动参数调优Fasttext模型全面解析应用Transformer迁移学习深入实践ResNet主干视觉网络剖析强化学习与对抗网络解读大型模型压缩与知识蒸馏探索对抗网络系列算法论文复现……

1. 20+名

   
   AI技术大牛

2. 平均5年+

   
   AI从业经验

3. 300+次

   
   技术研讨

百度云智学院，制定人工智能人才培养方案双方将共同制定和推广“人工智能”人才标准及人才培养方案，并根据各自的优势共同进行课程设计和优化，旨在培养更专业的人工智能领域人才。

京东人工智能平台，达成 AI 项目资源深度合作双方将通过平台建设、课程研发、人才培养及产品创新，围绕人工智能数据科学、图像与视觉处理、自然语言处理等领域开展更多深度合作。

• 目标导向式学习

  课前明确学习目标
  学员全程围绕学习目标开展学习

• 智能指引式建议

  根据个人知识掌握
  推荐对应学习建议

• 及时的答疑解惑

  随时随地在系统中提出
  问题并获得解答

• BI可视化呈现

  学习成果通过可视化BI报表展现
  学习情况了然于胸

• 随堂诊断式纠错

  随堂纠错测评
  确保学习的薄弱点有效补救

• 循序渐进式练习

  低起点、高终点的练习路径
  提升知识应用能力

• 阶段性效果测试

  阶段性评估
  明确学习薄弱点

• 贴心的强化辅导

  专人制定专项学习计划
  确保每一名学员不掉队