人工智能太难，听不懂学不会
知识碎片化，不成体系
简历上项目经历少
实战资源少，实操经验不足
学习目标不清晰，不知道要学什么
学的太基础，就业面窄
随着AI时代到来，人工智能成为热门技术方向之一。飞速发展的行业使人才需求越来越大，薪资随之 水涨船高。但由于技术更新快，教育资源有所滞后，真正符合市场需求的人才培养仍面临巨大挑战。
“快餐式”人才特点
基础性技术岗位
可替代、可复制
机械执行，缺乏开发思维
晋升难，行业局限性
高素质人才特点
具备完整的开发思维
开发能力可迁移，无行业限制
符合市场人才需求标准
职场晋升快
在校学生
专科/本科/研究生及以上
理工科相关专业背景， 且自身有计算机、数学 等专业基础。
IT转行
传统互联网岗位
职业到达瓶颈，初级程 序员可复制性高，无行 业市场竞争力。
能力提升
架构师/算法工程师/CTO
研发大牛，需要人工智能 算法与大数据，提升技术 广度与深度。
兴趣驱动
实践意识/创新思维/热爱人工智能
对人工智能感兴趣，并 有一定的学习动力和自 主学习能力。
边练边学培养开发思维
应用场景中教学，案例融入知识点
注重方法论教学，培养开发思维
不同框架对比学习，就业面更广
注重AI+，与其它技术融合
实战主导配套充足资源
自研元宇宙实验平台
充足的实战资源，拒绝纸上谈兵
大型项目高仿真
课程直接配套实操平台
从机器视觉角度，具像化解析图像处理、特征提取的过 程，真正去理解和掌握机器视觉中的图像认知
项目:批量制作毕业证、基于AI开放平台的图片识别
展开NLP循环神经网络学习涉及的关键步骤，覆盖从数据预处理到模型部署的整个过程，同时细化算法原理流程，最终达到可视化结构的区别与先进性的能力。
项目：从零开始手写GPT
通过结合概率论，实现传统机器学习的相关算法，并大量地通过组建算法呈现内在的实质与前后关系的联系，为深度学习打下结实的基础。
项目：房价线性回归预测、鲍鱼年龄预测、共享单车租赁预测、垃圾邮件分类、乳腺癌分类、糖尿病预测、鸢尾花分类、红酒品质分类、足球水平聚类、用户画像聚类、葡萄干品质分类、蘑菇毒性分类
从Encoder-Decoder结构到注意力机制，从位置编码到LN，分步骤、分知识点的拆分Transformer的具体结构，并且通过张量维度变化，实现Transformer原架构的搭建与认知。
项目：花卉分类、蜜蜂蚂蚁分类、水果分类、中文手写体识别
从可视化入手，解析卷积能够更好识别的图像的原因，结合池化，多通道卷积等，搭建卷积神经网络的基础认知与概念。
项目：手写数字识别、人脸识别、猫狗识别、汽车分类、动物分类、人脸识别
虚拟仿真系统通过搭建经典神经网络的结构，设置对应的卷积、池化、激活函数的参数以及张量大小，实现经典神经网络的结构复现，并掌握其优势。
项目：商品情感分类、风电功率预测、人名归属于国籍分类、小说续写。
分析从2012年到目前的所有算法的共性结构，即MLP多层感知机。深挖深度学习不同算法的共性知识点，并展示数据特征、网络特征、结果特征的可视化教学。
项目：游戏是否能吃鸡预测、PM2.5预测
虚拟仿真系统预设了多个具有代表性的综合项目，将理论知识与实际应用相结合，验证整合知识点解决问题的能力，通过解决实际问题来深化对人工智能原理和方法的理解。打造以实践导向的学习模式。
项目：工业流水线智能分拣、垃圾分类、自动驾驶、大模型部署
采用“可视化算法”教学模式，将算法过程封装，动态解析代码，按搭积木式组合让用户可视化理 解算法原理，构建整体思维，深入学习。
以深度学习的本质为例，通过传统学习方式学习一般需要2～3天，但使用人工智能在线实验平台只需要半天。
采用“代码自动生成”教学模式，Python代码自动生成，根据封装好的组件自主学习代码，代码资源可以迁移到硬件平台或虚拟场景中验证。
采用“3D应用场景案例实战”教学模式。逻辑与算法可接入系统里预设的3D场景中，实现可视化交 互体验，打造人工智能沉浸式实操环境。
预设工业流水线场景，将待分拣物品输送到分拣系统，可以自行设计规则和算法，将物品分配到正确的下件系统，训练规则和算法越优，越能够实现高速、准确、自动化的分拣处理。
预设自动驾驶的道路场景，感知与识别环境信息与道路信息，完成决策与规划算法部署，通过类PID算法控制车辆姿态进行自主导航与智能交互。
深入挖掘从transformer到大模型的历史变迁及技术栈的迁移，带领大家从零开始搭建GPT大模型网络，基于此学习各开源大模型的部署与微调。
国家政策
企业投入
资本倾斜
