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      人工智能時代
      做一個掌控未來的全能工程師

      了解人工智能開發語言

      傳智教育人工智能
      開發學員構成

      咨詢新開班級構成情況

      人工智能開發適合人群

      人工智能開發
      六大課程優勢

      01

      制定AI培訓新標準
      培養AI專精型人才

      我們培養的AI工程師所需能力

      課程實例:在線醫生項目

      在線醫生是NLP醫療領域的重要應用。醫療對話生成模型、基于bert的對話連貫性判斷、用戶意圖識別模型提升學員AI算法的深入研究能力;分布式模型部署、微信客戶端部署、原始醫療數據處理流水線處理訓練學員的AI業務流的處理能力。

      咨詢了解詳情

      02

      覆蓋AI職業全技能
      助力學員高端就業

      咨詢老學員就業詳情

      03

      課程設置科學合理
      適合AI技術初學者

      1. 階段1
      2. 階段2
      3. 階段3
      4. 階段4
      5. 階段5
      6. 階段6
      7. 階段7
      8. 拓展課
      咨詢獲取完整課程大綱

      04

      多領域多行業項目
      打造AI核心競爭力

      智能交通

      本項目利用深度學習技術,跟蹤路面實時車輛通行狀況,并逐幀記錄不同行車道車流量數目。車輛自動計數系統由計數系統、圖像抓拍系統、實時監控錄像系統組成,可在視頻看出每個車輛的連續幀路徑。

      項目架構

      1、Siamese系列模型
      2、yoloV3目標檢測
      3、SORT/DeepSORT算法
      4、卡爾曼濾波目標位置優化
      5、匈牙利算法目標匹配
      6、相機校正方法

      實時人臉檢測

      本項目可通過攝像頭實時采集視頻人臉數據,也可批量圖片輸入自動化識別人臉;本項目對視頻可實現人臉的跟蹤,并標注姓名、性別、情緒(開心、生氣、自然)等信息;能對進入視頻的陌生人報警。

      項目架構

      1、EigenFace
      2、LBPH
      3、雙屬性圖
      4、動態人臉定位
      5、活體檢測
      6、柔性模型技術
      7、Gabor系數特征匹配
      8、隱馬爾科夫模型的圖像分割

      在線醫生

      在線醫生項目是一個基于自然語言理解方向的問答機器人。該項目結合醫學知識圖譜、深度學習、對話管理、微信公眾號開發等技術,旨在降低首醫成本,為患者提供基本醫學診斷意見服務。

      項目架構

      1、Neo4j圖數據庫
      2、命名實體審核/識別模型訓練與預測+
      3、句子主題相關模型訓練與部署
      4、系統聯調與測試
      5、論文復現

      智能文本分類

      中文標簽化系統是NLP基礎任務的綜合系統,同時又是NLP應用的基礎設施。根據文本信息,給出對應的預定義標簽將能夠有效的支持用戶畫像,推薦系統等。同時,對于高階NLP任務,如對話,翻譯,寓意蘊含等在語料分類上將有很大的幫助。

      項目架構

      1、標簽詞匯知識圖譜
      2、特征工程
      3、fasttext模型
      4、多模型訓練與預測
      5、AI業務流調試
      6、Django后端服務搭建

      泛娛樂推薦

      推薦系統的在當下的火爆程度毋庸置疑,個性化推薦的需求也是每一個toC產品應該實現的目標。本項目推薦系統策略與圖像與視覺處理相結合,深度解決互聯網產業的推薦業務場景。

      項目架構

      1、知識圖譜構建雙畫像
      2、多召回策略
      3、召回金字塔
      4、基于人臉
      5、場景
      6、表情推薦方案

      場景識別

      場景識別是視頻內容結構化的重要基礎。場景信息是影視劇、短視頻推薦的重要依據;通過場景識別把視頻按照場景片段分割,為廣告與視頻場景原生貼合創造條件。

      項目架構

      1、淺CNN模型粗分場景
      2、深CNN模型集成學習細分場景
      3、MLP模型預判的深度級聯學習模型

      黑馬頭條推薦系統

      黑馬頭條推薦系統屬于機器學習與深度學習推薦應用項目,類似今日頭條、掘金等推薦。用戶可以通過黑馬頭條APP獲取個性化推薦技術文章的效果。

      項目架構

      1、Hadoop分布式文件存儲和計算
      2、Sqoop大規模數據遷移
      3、Lambda架構
      4、Flume數據采集
      5、Kafka消息隊列
      6、Spark機器學習
      7、用戶特征工程
      8、TFIDF、TextRank文本特征工程
      9、多路召回策略
      10、Wide&Deep深度學習模型

      CT圖像肺結節自動檢測項目

      本項目可針對X光胸片的肺部結節自動檢測,在CT圖像上進行智能肺結節檢測。結合計算機視覺技術和深度學習網絡,AI能夠自動完成對可疑病灶區域的標記和預診斷,提高醫生工作效率,降低誤診率和漏診率。

      項目架構

      1、R-CNN系列目標檢測
      2、3D-CNN模型
      3、DNN網絡提取語義特征
      4、圖像分割
      5、格式轉換
      6、算法優化

      小智同學-聊天機器人

      小智聊天機器人,使用了自然語言處理的技術,實現人機對話。實現的是一個類似智能客服的系統,實現了閑聊功能和問答功能,在App上提供了入口,能夠和機器人閑聊和編程相關的問題。

      項目架構

      1、jieba分詞
      2、skip-gram模型
      3、CBOW模型
      4、詞嵌入原理word_embedding
      5、神經網絡RNN-LSTM-GRU
      6、Seq2Seq模型完整搭建和訓練
      7、astText+Attention注意力機制

      在線圖片識別-商品檢測

      在線商品檢測項目是一個基于圖像方向的一個目標檢測的項目。類似的項目應用如淘寶拍立淘等。該項目結合當前CV領域常用工具、深度學習、目標檢測算法、微信小程序對接、百度機器人對接等技術,能夠為用戶或者消費者拍攝的照片、視頻中存在的目標做出標記與類別判斷。

      項目特色

      1、YOLO系列模型
      2、SSD模型
      3、數據增強
      4、TensorFlow serving
      5、多GPU訓練及模型部署
      6、LabelImage圖像標注

      咨詢獲取完整項目信息

      05

      技術大牛傾力研發
      專職沉淀AI新技術

      40+解決方案

      10+技術棧

      咨詢了解詳情

      06

      聚力名企共建課程
      整合優質技術資源

      制定人工智能人才培養方案

      達成 AI 項目資源深度合作

      咨詢了解詳情

      大廠實戰講師團隊
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