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人工智能时代
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人工智能开发
六大课程优势

01

制定AI培训新标准
培养AI专精型人才

大家培养的AI工程师所需能力

课程实例:在线医生项目

在线医生是NLP医疗领域的重要应用。医疗对话生成模型、基于bert的对话连贯性判断、用户意图识别模型提升学员AI算法的深入研究能力;分布式模型部署、微信客户端部署、原始医疗数据处理流水线处理训练学员的AI业务流的处理能力。

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02

覆盖AI职业全技能
助力学员高端就业

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03

课程设置科学合理
适合AI技术初学者

  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. 拓展课
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04

多领域多行业项目
打造AI核心竞争力

智能交通

本项目利用深度学习技术,跟踪路面实时车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目。车辆自动计数系统由计数系统、图像抓拍系统、实时监控录像系统组成,可在视频看出每个车辆的连续帧路径。

项目架构

1、Siamese系列模型
2、yoloV3目标检测
3、SORT/DeepSORT算法
4、卡尔曼滤波目标位置优化
5、匈牙利算法目标匹配
6、相机校正方法

实时人脸检测

本项目可通过摄像头实时采集视频人脸数据,也可批量图片输入自动化识别人脸;本项目对视频可实现人脸的跟踪,并标注姓名、性别、情绪(开心、生气、自然)等信息;能对进入视频的陌生人报警。

项目架构

1、EigenFace
2、LBPH
3、双属性图
4、动态人脸定位
5、活体检测
6、柔性模型技术
7、Gabor系数特征匹配
8、隐马尔科夫模型的图像分割

在线医生

在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。该项目结合医学常识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。

项目架构

1、Neo4j图数据库
2、命名实体审核/识别模型训练与预测+
3、句子主题相关模型训练与部署
4、系统联调与测试
5、论文复现

智能文本分类

中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支撑用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如对话,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。

项目架构

1、标签词汇常识图谱
2、特征工程
3、fasttext模型
4、多模型训练与预测
5、AI业务流调试
6、Django后端服务搭建

泛娱乐推荐

推荐系统的在当下的火爆程度毋庸置疑,个性化推荐的需求也是每一个toC产品应该实现的目标。本项目推荐系统策略与图像与视觉处理相结合,深度解决互联网产业的推荐业务场景。

项目架构

1、常识图谱构建双画像
2、多召回策略
3、召回金字塔
4、基于人脸
5、场景
6、表情推荐方案

场景识别

场景识别是视频内容结构化的重要基础。场景信息是影视剧、短视频推荐的重要依据;通过场景识别把视频按照场景片段分割,为广告与视频场景原生贴合创造条件。

项目架构

1、浅CNN模型粗分场景
2、深CNN模型集成学习细分场景
3、MLP模型预判的深度级联学习模型

黑马头条推荐系统

黑马头条推荐系统属于机器学习与深度学习推荐应用项目,类似今日头条、掘金等推荐。用户可以通过黑马头条APP获取个性化推荐技术文章的效果。

项目架构

1、Hadoop分布式文件存储和计算
2、Sqoop大规模数据迁移
3、Lambda架构
4、Flume数据采集
5、Kafka消息队列
6、Spark机器学习
7、用户特征工程
8、TFIDF、TextRank文本特征工程
9、多路召回策略
10、Wide&Deep深度学习模型

CT图像肺结节自动检测项目

本项目可针对X光胸片的肺部结节自动检测,在CT图像上进行智能肺结节检测。结合计算机视觉技术和深度学习网络,AI能够自动完成对可疑病灶区域的标记和预诊断,提高医生工作效率,降低误诊率和漏诊率。

项目架构

1、R-CNN系列目标检测
2、3D-CNN模型
3、DNN网络提取语义特征
4、图像分割
5、格式转换
6、算法优化

小智同学-聊天机器人

小智聊天机器人,使用了自然语言处理的技术,实现人机对话。实现的是一个类似智能客服的系统,实现了闲聊功能和问答功能,在App上提供了入口,能够和机器人闲聊和编程相关的问题。

项目架构

1、jieba分词
2、skip-gram模型
3、CBOW模型
4、词嵌入原理word_embedding
5、神经网络RNN-LSTM-GRU
6、Seq2Seq模型完整搭建和训练
7、astText+Attention注意力机制

在线图片识别-商品检测

在线商品检测项目是一个基于图像方向的一个目标检测的项目。类似的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目结合当前CV领域常用工具、深度学习、目标检测算法、微信小程序对接、百度机器人对接等技术,能够为用户或者消费者拍摄的照片、视频中存在的目标做出标记与类别判断。

项目特色

1、YOLO系列模型
2、SSD模型
3、数据增强
4、TensorFlow serving
5、多GPU训练及模型部署
6、LabelImage图像标注

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05

技术大牛倾力研发
专职沉淀AI新技术

40+解决方案

10+技术栈

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06

聚力名企共建课程
整合优质技术资源

制定人工智能人才培养方案

达成 AI 项目资源深度合作

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