AI+链接未来,AI正在颠覆世界

从生活场景到工业场景,AI正在以惊人的速度渗入各行各业,并形成完整的产业链,
一场颠覆性的科技变革已经拉开序幕......

市场份额飙升,人才供不应求

国家“十四五”政策大力支持人工智能行业发展,中国人工智能行业整体市场呈现高速增长趋势。据测算,2029年市场规模将突破万亿大关。

市场份额的飙升带来了人工智能企业的爆发式增长,各大企业也纷纷开辟了人工智能业务板块。如此局面之下,人工智能人才备受用人市场青睐,人才供需比远小于其他行业。

人才供需比指的是意向进入岗位的人才数量与岗位数量的比值,比值大于1,供过于求。比值越小,竞争越小。 比值越大,竞争也就越大。

高薪+多元化,开启无限职业可能

除本行业蓬勃发展外,人工智能还广泛应用于各个领域,随着行业的不断完善及细化,
衍生了更多岗位。在人才紧缺的趋势下,薪资水平较高。

深剖人工智能主流技术方向

主流技术方向知识点全覆盖,多样化职业选择

AI技术下沉,触达更多人群

四大类适学人群,前沿但不遥远,人人皆可“武装”AI

双师双平台,打造个性化人才培养方案

区别于传统培训,真正适合AI时代的新班型

5大阶段层层递进,培养AI开发思维

掌握算法技术,编程实践,培养全面的A人才

  • 基础理论
  • 基础开发
  • 深度开发
  • 视觉实战
  • 大模型实战
  • 01 人工智能引入与课程整体介绍
    人工智能的认知与介绍 学习阶段概览与语言工具介绍 人工智能工具环境介绍-学习环境介绍
  • 03 Python高级技巧
    函数的基本概念与使用 类的基本概念与使用 模块与包 异常处理机制 迭代器与生成器 正则表达式 装饰器 文件操作 多进程 多线程 协程 网络的基础知识 网络编程
  • 04 PyQT课程
    PyQT概念与安装创建 使用PyQt5创建第一个界面 UI界面设计与手写界面设计 绘制注册界面,实现注册功能 图像显示 定时器-QTimer的使用 基于QProgressBar实现进度条 PyQT的界面切换 基于QMainWindow实现记事本 文件浏览器的实现 多媒体的实现 事件机制 PyQT中多线程 打包PyQt5软件
  • 02 Python的基础语法
    认识Python Python的基础语法 运算符 输入与输出 数据类型转换 条件语句 Python、Anaconda与Pycharm的关系 Python3.10的match...case while循环语句
    for循环语句 循环的控制与综合练习 数据类型-数字型 数据类型-字符串 数据类型-列表 数据类型-元组 数据类型-集合 数据类型-字典
  • 05 线性代数与数据挖掘
    人工智能中的线性代数 Numpy库与矩阵处理 Matplotlib库与数据可视化 Pandas Series数据处理
    数据处理的艺术Pandas DataFrame 【项目】学生成绩统计可视化
  • 06 Python数据结构
    Python算法分析 单链表 双链表 队列 双端队列
    哈希表 递归 线性查找与二分类 Python基本排序算法 Python高级排序算法
  • 01 人工智能的微积分基础
    人工智能的微积分引入 人工智能的微积分基础
  • 03 视觉项目实践:自动驾驶
    MQTT库的介绍与3D场景的交互 自动驾驶简介 3D场景的介绍 获取3D场景的数据 透视变换 提取车道线 车道线拟合 车道线显示 车辆控制与自动驾驶
  • 05 概率论与统计
    概率论与统计(上) 贝叶斯原理与实践 概率论与统计(下) 贝叶斯案例与实践 贝叶斯多分类实践 【项目】基于贝叶斯的鸢尾花分类 【作业】基于贝叶斯的糖尿病分类
  • 06 机器学习算法原理与实践-深化
    曲线拟合与非线性化 激活函数 极大似然估计与交又熵损失函数 逻辑回归与二分类问题 基于框架的逻辑回归 【项目】基于PyTorch的垃圾邮件逻辑回归 【项目作业】基于PyTorch的蘑菇逻辑回归 【项目作业】基于sklearn的乳腺癌逻辑回归
  • 02 图像认知与OpenCV
    计算机眼中的图像 灰度化 二值化 自适应二值化 形态学变换 图片颜色识别 图像颜色替换 ROI切割 图像旋转 图像镜像旋转 图像缩放 图像矫正
    图像添加水印 图像噪点消除 图像梯度处理 图像边缘检测 绘制图像轮廓 凸包特征检测 图像轮廓特征查找 直方图均衡化 模板匹配 霍夫变换 图像亮度变换
  • 04 机器学习算法原理与实践-入门
    机器学习介绍与定义 KNN与决策边界 距离计算方式 使用数学方法实现KNN 前向传播与损失函数 反向传播的学习率与梯度下降 自求导的方法实现线性回归算法 深度学习框架PyTorch的tensor 基于PyTorch框架的线性回归 基于TensorFlow框架的线性回归 基于PaddlePaddle框架的线性回归 【项目】基于PyTorch的房价预测 【作业】基于PyTorch的鲍鱼年龄判定 【作业】基于sklearn共享单车租赁预测
  • 07 深度学习基础与实践
    全连接与链式求导法则 Softmax与交叉熵 优化器和优化方法 神经网络的可解释性与欠拟合 神经网络的过拟合 正则化 神经网络的过拟合解决方案 深度学习回顾与任务 【项目】基于DNN的PM2.5预测 【项目作业】基于DNN的吃鸡预测
  • 01 卷积神经网络
    计算机眼中的图像 卷积为什么能识别图像 池化为什么能增强特征 多通道卷积与偏置过程 CUDA与cudnn安装 LeNet-5原理与算法基础 【项目】LeNet-5的手写体识别项目 分类算法的评估标准
  • 02 视觉经典神经网络与复现
    图像识别的历史发展 AlexNet网络特点与代码复现 【项目】基于AlexNet的猫狗分类项目 VggNet网络特点与代码复现 GoogLeNet网络特点 ResNet网络特点与代码复现 MobileNetV1网络特点 MobileNetV2网络特点 MobileNetV3网络特点
  • 03 循环神经网络原理与应用
    【项目】基于DNN的风,电功率预测 DNN的时序预测与缺陷 RNN为什么能做时序预测? 【项目】基于RNN的风电功率预测 RNN的梯度消失和梯度爆炸 Word Embeddging词嵌入 Word2Vec Word2Vec优化 LSTM:长-短期记忆网络 BiLSTM 门控循环单元
  • 04 Transformer基础与网络搭建
    Encoder-Decoder 注意力机制引入 注意力机制 点积注意力为什么需要缩放 soft-attention self-attention mult-headattention 绝对位置编码 相对位置编码 旋转位置编码 Layer-Normaliaztion Attention中的mask Transformer 【代码】手写Transformer网络 【项目】从零开始手写GPT
  • 05 语音了解与基础
    认识模拟声音与数字声音 声音时域与频域转换 声音的mel特征提取
  • 01 Git教程
    Git教程导学 Git教程练习
  • 02 工业流水线产品实时检测
    3D分拣场景介绍与数据通信 3D场景数据采集 使用分类算法训练数据集 网络fine-tuning:整个网络与某几层 3D场景分类算法项目部署 目标检测简介 目标检测的数据集-Pascal VOC 目标检测的数据集-MS COCO 目标检测的数据集-YOLO 目标检测的评价指标
    目标检测的挑战 R-CNN原理 Fast R-CNN原理 Faster R-CNN原理 SSD的原理与网络结构分析 YOLO简介与快速上手使用-预测篇 YOLO简介与快速上手使用-训练篇 YOLOV1的原理与网络结构 YOLOV2的原理与网络结构 YOLOV3的原理与网络结构
    YOLOV4的原理与网络结构 YOLOV5的原理与网络结构 YOLOV5的使用与代码精讲-预测部分 YOLOV5的使用与代码精讲-网络搭建 YOLOV5的使用与代码精讲-训练部分 YOLOV8的原理与网络结构 3D场景检测算法项目部署
  • 03 人脸识别项目精讲
    人脸识别项目功能演示 人脸识别项目整体框架介绍 人脸数据集的下载、标注与处理 快速使用YOLOV8训练一个人脸检测 远处人脸检测失利与数据集优化 FaceNet的原理详解 基于facenet的人脸向量化 数据库存储与相似性基础 人脸识别项目实现 基于PyQT5实现人脸录入功能 基于PyQT5实现人脸识别功能 基于PyQT5实现人脸数据库管理功能
  • 04 视觉算法的NPU终端移植
    RKNN的NPU硬件介绍 YOLOV8算法模型变更与适配 基于3588的NPU进行移植 基于3588实现3D分拣场景部署
  • 01 Linux开发与使用(选修)
    Linux系统介绍 Ubuntu基本命令
  • 03 大模型的部署与应用基础
    大模型的部署与应用基础章节介绍 RESTful风格api 使用api接口调用大模型 大模型相关库与概念 Windows本地部署与GPU并行-Qwen2.5 Windows本地部署Chatglm3-6B ollama本地运行大模型 autodl的GPU部署大模型 Windows环境-wsl2环境安装 Ubuntu下CUDA和CuDNN安装-wsl Windows环境-wsl的docker部署 Ubuntu下CUDA和CuDNN安装-Docker vllm进行推理加速优化 多轮对话机器人实现 入门FastAPI 基于fastapi构建对话机器人 对话机器人WEBUI-streamlit 对话机器人WEBUI-gradio temperature和top_p参数常见设置
  • 04 大模型的RAG与Agent设计
    Langchain部署本地大模型 Langchain-Prompt提示词 常见向量数据库的介绍 Langchain-chain链 Langchain-memory记忆 Langchain-agent代理 RAG的介绍 RAG的文本加载 RAG的文本分割 Langchain-OutputParser输出解析器
    RAG的向量化 Langchain部署简单RAG应用 RAG的评估 RAG的智能评估-LangSmith RAG的智能评估-RAGas RAG的优化 手搓一个RAG 手搓一个Agent
  • 07 大模型的微调与量化
    大模型微调的意义 大模型训练阶段介绍 Bitfit-tuning Prompt-tuning Prefix-tuning
    P-tuning LORA LORA-llamafactory RLHF基于人类反馈的强化学习 什么是量化Quantization GPTQ与AWQ量化
  • 02 初见大模型
    常见大模型介绍 大模型与人工智能关系 大模型的基础原理 大语言模型的“前世今生”与发展 LLM预测过程与提示工程 如何高效地使用Prompt
  • 05 基于Agent的私人AI助理项目精讲
    核心能力讲解与代码结构介绍 Agent部分实现 知识库部分实现 工具部分实现 webui部分实现
  • 06 分布式与混合精度训练-训练GPT2
    大模型训练阶段介绍 如何进行分布式训练 数据并行DP 分布式数据并行DDP
    Accelerate Deepspeed 混合精度训练 GPT2的训练与优化训练
  • 08 大模型的NPU终端移植
    模型介绍与模型转换 板载大模型部署 板载大模型server部署

元宇宙-人工智能在线实验平台

拒绝3大学习难题,轻松get人工智能学习的正确方式!

2D/3D化交互式特色功能

组件化拖拽式编程
结果实时展示
组件参数交互
代码自动生成
机器视觉3D场景
NLP/语音3D场景
智能分拣综合场景
大模型AIGC综合场景
自动驾驶综合场景

人工智能在线实验平台教学系统子模块

企业级项目实战,积累多领域经验

智能化3D场景工业流水线系统
项目技术要点

3D场景模拟
残次品检测
分类算法
机器学习模型
MQTT通信协议

动态自动上货
传送带控制系统
检测算法
实时数据处理
物联网(IoT)集成

衍生应用领域

自动化港口作业
生产线自动化
物流优化
医疗图像诊断

缺陷检测
无人机图像处理
机械和设备维护
智能农业

本项目是一个高度自定义的3D场景工业流水线系统,旨在通过自动化技术实现高效的物品分抹与处理。系统集成了动态自动上货、残次品识别、自动分抹和传送带控制等功能,将待分拣物品输送到分抹系统。用户可以自定义规则和算法,以将物品准确分配到正确的下件系统。训练出的规则和算法越优,分拣处理的速度和准确性就越高。此外,结合MQTT等通信协议,确保了系统的灵活性和扩展性

3D场景下的智能垃圾分类系统
项目技术要点

3D场景构建
多角度图像采集
垃圾类别识别
3D可视化界面

目标检测
深度学习模型
自定义样本训练
数据标注工具

衍生应用领域

快递分栋
残次品检测
清障机器人
运动分析

工业流水线分拣
工业流水线控制
CT/X光影像解析
虚拟和增强现实

本项目是一个创新的3D场景垃圾分类系统,利用先进的目标检测技术和多角度图像采集,实现垃 圾的自动分类。系统能够准确识别可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾,从而促进资源回收 和环境保护。用户可自定义垃圾样本的多角度采集,以提升识别精度,同时系统提供直观的3D可视 化界面,简化操作和管理

智能驾驶综合项目
项目技术要点

目标检测算法
深度学习模型
图像预处理
实时数据处理
PID控制算法

轻量化模型
Hough变换
视觉处理
边缘检测

智能驾驶综合项目包含:智能车辆违停检测与响应系统、智能车流量计数与跟踪系统、智能车牌识别系统、基于车道线检测的道路边缘与标线识别系统、基于视觉处理的车辆控制与高速巡航系统

基于Agent的私人AI助理
项目技术要点

Agent部分实现
webui部分实现

webui部分实现
工具部分实现

核心功能

个性化知识库管理
智能查询解析
多源信息检索

代码解释器
文档阅读
用户友好界面

本项目以智能 Agent 技术为核心,通过结合自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术,打造一个能够理解用户需求、自主执行任务的私人 AI 助理。

分布式与混合精度训练——从零训练GPT
项目技术要点

数据收集与预处理
训练优化
评估与调优

模型架构设计
模型融合

衍生应用领域

智能客服
机器翻译
智能辅导系统

虚拟角色互动
金融风险评估
医疗咨询

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,学习大模型训练的技巧,基于此学习各开源大模型的部署与微调。

基于人脸识别的身份验证系统
项目技术要点

人脸检测
深度学习
PyQt界面开发

目标检测
人脸Embedding
SQLite数据库

衍生应用领域

安防监控
考勤机
公共安全
智能家居

门禁系统
人脸支付系统
用户登录系统
便捷支付

项目是一个基于人脸识别技术的身份验证系统,旨在通过高效、准确的面部识别算法,为用户提供安全、便捷的身份验证服务该系统利用目标检测技术进行人脸定位,并结合深度学习模型将人脸图像转化为高维向量(人脸Embedding),实现1:N的人脸识别功能。为了提升用户体验和数据管理效率,系统采用PyQt设计图形界面,并使用SQLite数据库存储和管理用户信息及识别记录

日常课程项目跟练,用项目“硬控”技术点

智能化学习管理平台,学习效果全掌控

系统人才画像
海量题库自测
AI智能助教
AI模拟面试

百度云证书加持,做高含金量AI人才

华清远见 X 百度云

百度是国内较早进入人工智能领域的企业,华清远见是百度云智学院授权认证合作伙伴。《人工智能深度学习(初级)认证》是百度云智学院与华清远见联合打造的深度学习人才培养与认证体系。完成华清远见人工智能体系课程学习并考试通过,可获得由百度云智学院颁发的高含金量《人工智能深度学习(初级)认证证书》。

《人工智能深度学习(初级)认证证书》围绕“AI+”行业应用场景下的业务设计、工程实施、产品测试、安装部署、系统运维、人工智能技术服务、算法调优、深度学习框架基本应用等岗位技能要求进行课程学习设置,囊括了深度学习开发框架应用、系统应用提作,深度学习业务分析与设计,工程应用实施,系统测试、算法优化、安装部署、系统运维等详细内容,培养适应多个领域的AI+人才。了解详情 >>>

人均8年以上AI开发经验名师团保驾护航

名企合作方,2W+合作企业,就业有保障

从面前到入职全链路跟进,只为送你高薪上岸

真实高薪学员案例,实现职场飞跃

  • 伏**
    本科
    算法工程师
    25K
  • 刘**
    本科
    算法工程师
    18K
  • 宋**
    本科
    数据分析师
    16K
  • 侯**
    本科
    算法工程师
    15K
  • 李**
    本科
    软件开发工程师
    13K
  • 何**
    本科
    AI工程师
    10.5K
  • 顾**
    本科
    算法工程师
    10K
  • 刘**
    本科
    算法工程师
    10K

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