人工智能太難，聽不懂學(xué)不會(huì)
知識(shí)碎片化，不成體系
簡(jiǎn)歷上項(xiàng)目經(jīng)歷少
實(shí)戰(zhàn)資源少，實(shí)操經(jīng)驗(yàn)不足
學(xué)習(xí)目標(biāo)不清晰，不知道要學(xué)什么
學(xué)的太基礎(chǔ)，就業(yè)面窄
隨著AI時(shí)代到來，人工智能成為熱門技術(shù)方向之一。飛速發(fā)展的行業(yè)使人才需求越來越大，薪資隨之 水漲船高。但由于技術(shù)更新快，教育資源有所滯后，真正符合市場(chǎng)需求的人才培養(yǎng)仍面臨巨大挑戰(zhàn)。
“快餐式”人才特點(diǎn)
基礎(chǔ)性技術(shù)崗位
可替代、可復(fù)制
機(jī)械執(zhí)行，缺乏開發(fā)思維
晉升難，行業(yè)局限性
高素質(zhì)人才特點(diǎn)
具備完整的開發(fā)思維
開發(fā)能力可遷移，無行業(yè)限制
符合市場(chǎng)人才需求標(biāo)準(zhǔn)
職場(chǎng)晉升快
在校學(xué)生
�？�/本科/研究生及以上
理工科相關(guān)專業(yè)背景， 且自身有計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué) 等專業(yè)基礎(chǔ)。
IT轉(zhuǎn)行
傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)崗位
職業(yè)到達(dá)瓶頸，初級(jí)程 序員可復(fù)制性高，無行 業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
能力提升
架構(gòu)師/算法工程師/CTO
研發(fā)大牛，需要人工智能 算法與大數(shù)據(jù)，提升技術(shù) 廣度與深度。
興趣驅(qū)動(dòng)
實(shí)踐意識(shí)/創(chuàng)新思維/熱愛人工智能
對(duì)人工智能感興趣，并 有一定的學(xué)習(xí)動(dòng)力和自 主學(xué)習(xí)能力。
邊練邊學(xué)培養(yǎng)開發(fā)思維
應(yīng)用場(chǎng)景中教學(xué)，案例融入知識(shí)點(diǎn)
注重方法論教學(xué)，培養(yǎng)開發(fā)思維
不同框架對(duì)比學(xué)習(xí)，就業(yè)面更廣
注重AI+，與其它技術(shù)融合
實(shí)戰(zhàn)主導(dǎo)配套充足資源
自研元宇宙實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
充足的實(shí)戰(zhàn)資源，拒絕紙上談兵
大型項(xiàng)目高仿真
課程直接配套實(shí)操平臺(tái)
從機(jī)器視覺角度，具像化解析圖像處理、特征提取的過 程，真正去理解和掌握機(jī)器視覺中的圖像認(rèn)知
項(xiàng)目:批量制作畢業(yè)證、基于AI開放平臺(tái)的圖片識(shí)別
展開NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)涉及的關(guān)鍵步驟，覆蓋從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型部署的整個(gè)過程，同時(shí)細(xì)化算法原理流程，最終達(dá)到可視化結(jié)構(gòu)的區(qū)別與先進(jìn)性的能力。
項(xiàng)目：從零開始手寫GPT
通過結(jié)合概率論，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法，并大量地通過組建算法呈現(xiàn)內(nèi)在的實(shí)質(zhì)與前后關(guān)系的聯(lián)系，為深度學(xué)習(xí)打下結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)。
項(xiàng)目：房?jī)r(jià)線性回歸預(yù)測(cè)、鮑魚年齡預(yù)測(cè)、共享單車租賃預(yù)測(cè)、垃圾郵件分類、乳腺癌分類、糖尿病預(yù)測(cè)、鳶尾花分類、紅酒品質(zhì)分類、足球水平聚類、用戶畫像聚類、葡萄干品質(zhì)分類、蘑菇毒性分類
從Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)到注意力機(jī)制，從位置編碼到LN，分步驟、分知識(shí)點(diǎn)的拆分Transformer的具體結(jié)構(gòu)，并且通過張量維度變化，實(shí)現(xiàn)Transformer原架構(gòu)的搭建與認(rèn)知。
項(xiàng)目：花卉分類、蜜蜂螞蟻分類、水果分類、中文手寫體識(shí)別
從可視化入手，解析卷積能夠更好識(shí)別的圖像的原因，結(jié)合池化，多通道卷積等，搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)認(rèn)知與概念。
項(xiàng)目：手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別、貓狗識(shí)別、汽車分類、動(dòng)物分類、人臉識(shí)別
虛擬仿真系統(tǒng)通過搭建經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，設(shè)置對(duì)應(yīng)的卷積、池化、激活函數(shù)的參數(shù)以及張量大小，實(shí)現(xiàn)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)復(fù)現(xiàn)，并掌握其優(yōu)勢(shì)。
項(xiàng)目：商品情感分類、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)、人名歸屬于國(guó)籍分類、小說續(xù)寫。
分析從2012年到目前的所有算法的共性結(jié)構(gòu)，即MLP多層感知機(jī)。深挖深度學(xué)習(xí)不同算法的共性知識(shí)點(diǎn)，并展示數(shù)據(jù)特征、網(wǎng)絡(luò)特征、結(jié)果特征的可視化教學(xué)。
項(xiàng)目：游戲是否能吃雞預(yù)測(cè)、PM2.5預(yù)測(cè)
虛擬仿真系統(tǒng)預(yù)設(shè)了多個(gè)具有代表性的綜合項(xiàng)目，將理論知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，驗(yàn)證整合知識(shí)點(diǎn)解決問題的能力，通過解決實(shí)際問題來深化對(duì)人工智能原理和方法的理解。打造以實(shí)踐導(dǎo)向的學(xué)習(xí)模式。
項(xiàng)目：工業(yè)流水線智能分揀、垃圾分類、自動(dòng)駕駛、大模型部署
采用“可視化算法”教學(xué)模式，將算法過程封裝，動(dòng)態(tài)解析代碼，按搭積木式組合讓用戶可視化理 解算法原理，構(gòu)建整體思維，深入學(xué)習(xí)。
以深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)為例，通過傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)一般需要2～3天，但使用人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)只需要半天。
采用“代碼自動(dòng)生成”教學(xué)模式，Python代碼自動(dòng)生成，根據(jù)封裝好的組件自主學(xué)習(xí)代碼，代碼資源可以遷移到硬件平臺(tái)或虛擬場(chǎng)景中驗(yàn)證。
采用“3D應(yīng)用場(chǎng)景案例實(shí)戰(zhàn)”教學(xué)模式。邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)可視化交 互體驗(yàn)，打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。
預(yù)設(shè)工業(yè)流水線場(chǎng)景，將待分揀物品輸送到分揀系統(tǒng)，可以自行設(shè)計(jì)規(guī)則和算法，將物品分配到正確的下件系統(tǒng)，訓(xùn)練規(guī)則和算法越優(yōu)，越能夠?qū)崿F(xiàn)高速、準(zhǔn)確、自動(dòng)化的分揀處理。
預(yù)設(shè)自動(dòng)駕駛的道路場(chǎng)景，感知與識(shí)別環(huán)境信息與道路信息，完成決策與規(guī)劃算法部署，通過類PID算法控制車輛姿態(tài)進(jìn)行自主導(dǎo)航與智能交互。
深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術(shù)棧的遷移，帶領(lǐng)大家從零開始搭建GPT大模型網(wǎng)絡(luò)，基于此學(xué)習(xí)各開源大模型的部署與微調(diào)。
國(guó)家政策
企業(yè)投入
資本傾斜
