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1、培养高水平人工智能创新人才和团队
2、加快高端人才智能人才引进力度
3、建设人工智能学科
传统教育改革，掀起全民“学Python”
不懂Phthon，你将成为人工智能时代的新文盲
1、小学：山东小学已将Python内容纳入教材
2、高中：浙江已将信息技术教材VB编程替换成python
3、计算机二级考试加入“python语言程序设计”科目
国家战略目标
达到人工智能竞争力主导地位
1、2020年人工智能和应用达到世界先进水平
2、2025年人工智能成为引导经济转型主要动力
3、2030年中国要成为世界主要人工智能创新中心
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就业范围更广 人才供不应求
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课程升级 名师面授 在线教学辅助
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基础班 阶段一
就业班 阶段一
就业班 阶段二
就业班 阶段三
就业班 阶段四
就业班 阶五
Python编程基础 基础班 阶段一
课时：15天
技术点：97
测验：2次
学习方式：线下面授
学习目标
1. 掌握Python开发环境基本配置
2. 掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用
3. 掌握字符串的基本操作
4. 初步建立面向对象的编程思维
5. 熟悉异常捕获的基本流程及使用方式
6. 掌握类和对象的基本使用方式
7. 掌握学生管理系统编写
主讲内容1：Python基础语法
基础语法是编程语言的第一课，打好基础才能更好的学习后面课程，帮学员从小白到入门
1.变量 /
2.标识符和关键字 /
3.输入和输出 /
4.数据类型转换 /
5.PEP8 编码规范 /
6.比较/关系运算符 /
7.if 语句语法格式 /
8.三目运算符 /
9.while语句语法格式 /
10.while 循环嵌套 /
11.break 和 continue /
12.while 循环案例 /
13.for循环 /
主讲内容2：容器类型
学习容器类型可以帮我们更好的理解数据的存储形式及存储策略，方面我们更好的管理并使用数据
1.字符串定义语法格式 /
2.字符串遍历(while) /
3.下标和切片 /
4.字符串常见操作 /
5.列表语法格式 /
6.列表的遍历(for) /
7.列表常见操作 /
8.列表嵌套 /
9.列表推导式 /
10.元组语法格式 /
11.单元素元组 /
12.元组操作 /
13.字典语法格式 /
14.字典常见操作 /
15.字典的遍历 /
16.公共函数 /
主讲内容3：函数
学会函数使我们可以高效的封装和使用功能，提高代码复用率，加强团队协作效率
1.函数概念和作用 /
2.函数定义、调用 /
3.不定长参数函数 /
4.函数的返回值 /
5.函数的说明文档 /
6.函数的嵌套调用 /
7.匿名函数 /
8.递归函数 /
9.可变和不可变类型 /
10.局部变量 /
11.全局变量 /
12.组包和拆包 /
13.引用 /
主讲内容4：文件读写
文件读写是学习Python语言必不可少的技能，该技能可以使我们更便捷的批量或者针对性处理文件，高效便捷，简单易学
1.文件介绍 /
2.文件的打开与关闭 /
3.文件的读写 /
4.文件、目录操作相关操作 /
5.文件/目录操作案例 /
6.os模块文件与目录相关操作 /
主讲内容5：面向对象
面向对象思想是初学者的一大难点，主要是培养自己的编程思维，化繁为简，将复杂的功能特性归类，并赋予一个特定的类或对象，掌握后会极大提高编程水平
1.面向对象介绍 /
2.类的定义和对象的创建 /
3.添加和获取对象属性、self 参数、init方法 /
4.私有方法和私有属性 /
5.继承 /
6.子类方法重写 /
7.类属性和实例属性 /
8.多态 /
9.类方法 /
10.实例方法 /
11.静态方法 /
主讲内容6：异常处理
异常是计算机语言中一种错误提示形式，有了异常就能极大避免程序出现不必要的错误，熟练使用异常并对其进行合理的处理，才能写出优质的代码
1.异常概念 /
2.捕获异常 /
3.异常的传递 /
4.自定义异常 /
5.异常穿透 /
主讲内容7：模块和包
学习完包和模块的相关知识，我们可以更方便更快捷的使用自己或其他人已经写好的工具代码，提高效率的同时，也更方便进行团队协作
1.模块介绍 /
2.模块的导入 /
3.包的概念 /
4.包的导入 /
5.模块中的 all /
6.模块中 name 的作用 /
Python高级和系统编程 就业班 阶段一
课时：15天
技术点：123
测验：2次
学习方式：线下面授
学习目标
1. 熟练使用Linux操作系统及相关命令
2. 掌握网络编程技术，能够实现网络通讯
3. 掌握开发中的多任务编程实现方式
4. 了解网络通讯协议及相关原理
5. 熟练使用Mysql完成数据的增删改查，并能与Python进行交互
6. 掌握Python中的高级语法及正则表达式
7. 了解前端开发流程及基础编程技巧
8. 掌握Web服务器的工作流程
9. 掌握数据结构和算法思想，具备编程解决问题的能力
主讲内容1：Python高级语法
熟练掌握闭包和装饰器可以简化代码编写， 熟练深拷贝和浅拷贝可以很好的理解python解释器底层对空间的使用方式
1.property属性 /
2.with语句 /
3.上下文管理器 /
4.闭包 /
5.通用装饰器 /
6.装饰带有参数的函数 /
7.装饰带有返回值的函数 /
8.装饰带有不定长参数的函数 /
9.多个装饰器 /
10.带有参数的装饰器 /
11.类装饰器 /
12.迭代器 /
13.生成器 /
14.深拷贝与浅拷贝 /
15.列表推导式 /
主讲内容2：Python常用标准库
解正则表达式， 可以很快的完成内容的匹配过程， 标准库的使用， 使得python使用更加简单快捷
1.sys模块 /
2.logging模块 /
3.re模块的使用 /
4.配个单个字符 /
5.匹配多个字符 /
6.匹配开头和结尾 /
7.匹配分组 /
8.正则表达式的演练 /
主讲内容3：数据结构与算法
算法的学习，巩固思维逻辑， 提高代码的执行效率，理解python解释器在性能上的优缺点
1.时间复杂度 /
2.空间复杂度 /
3.Python内置类型性能分析 /
4.顺序表 /
5.链表和链表的应用 /
6.队列：队列概念，队列的实现与应用，双端队列 /
7.排序和搜索算法：冒泡排序，选择排序，插入排序、快速排序，搜索，常见算法效率，散列表 /
8.叉树：树的引入，二叉树，二叉树的遍历，二叉树扩展 /
主讲内容4：Linux系统使用
操作系统命令行的学习， 加强对远程服务器的使用熟练度， 可以快速对接企业需求
1.Centos操作系统介绍与使用 /
2.Linux命令使用 /
3.查看目录命令， 切换目录命令， 绝对路径和相对路径 /
4.创建文件命令、删除文件命令、复制文件命令、移动文件命令 /
5.创建目录命名、删除目录命令、复制目录命名、移动目录命令 /
6.查看命令帮助 /
7.重定向命令 /
8.远程登录和远程拷贝 /
9.链接命令 /
10.文本搜索命令 /
11.压缩命令、解压缩命令 /
12.文件权限命令 /
13.用户、用户组操作 /
14.CentOS软件安装和软件卸载 /
主讲内容5：网络编程和HTTP协议
理解如何在网络中找到想要的唯一的主机和对接的应用软件及在网络中IP地址或端口号是如何分配的。理解网络请求的数据传输过程， 独立分析在网络中的信息传递， 解决数据传递过程中可能出现得异常情况
1.IP地址的介绍 /
2.端口和端口号的介绍 /
3.socket的介绍 /
4.基于TCP通信程序开发 /
5.HTTP协议介绍 /
6.HTTP通讯过程 /
7.URL /
8.请求报文 /
9.响应报文 /
10.send原理 /
11.recv原理 /
12.多任务TCP服务端编写 /
13.搭建静态web服务器案例 /
主讲内容6：多任务编程
掌握多任务的使用， 解决用户量大， 数据处理问题， 很好的对接企业高并发的解决
1.多任务介绍 /
2.进程的使用 /
3.获取进程编号 /
4.进程执行带有参数的任务 /
5.进程注意点 /
6.线程的使用 /
7.线程执行带有参数的任务 /
8.线程同步与互斥锁 /
9.死锁 /
主讲内容7：数据库编程
掌握数据库查询语句， 提取项目数据， 可以快速上手企业业务需求
1.数据类型和约束 /
2.where条件查询 /
3.排序 /
4.分页查询 /
5.聚合 /
6.分组查询 /
7.连接查询 /
8.子查询 /
9.数据库的设计三范式及连表查询 /
10.事务 /
11.索引 /
12.PyMysql的使用 /
机器学习 就业班 阶段二
课时：24天
技术点：143
测验：3次
学习方式：线下面授
学习目标
1. 掌握数据科学库的使用
2. 掌握数据基本处理的方法
3. 掌握机器学习中处理数据的方法
4. 理解机器学习基础算法原理
5. 理解机器学习进阶算法原理
6. 掌握集成学习算法原理
7. 对实际工作中收集到数据进行数据可视化、基本分析，提取有价值信息
8. 把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型
9. 实现针对不同问题，选择不同算法模型，同时在该模型的基础上，对该算法进行调优
主讲内容1：人工智能概述
初步认识人工智能包含范围，机器学习工作流程，训练模型评估模式，同时搭建好机器学习基础环境
1.人工智能概述 /
2.机器学习定义 /
3.机器学习工作流程 /
4.机器学习算法分类 /
5.回归问题 /
6.分类问题 /
7.算法模型评估 /
8.欠拟合 /
9.过拟合 /
10.准确率 /
11.MSE /
12.Azure机器学习平台实验 /
13.深度学习基本介绍 /
14.神经网络 /
15.感知机 /
16.机器学习基础环境安装与使用 /
主讲内容2：科学计算库
通过Matplotlib,Numpy,Pandas,Seaborn等科学计算库的介绍，学习人工智能中，数据的基本处理，可视化展示等过程
1.Matplotlib架构介绍 /
2.Matplotlib基本功能实现 /
3.Matplotlib实现多图显示 /
4.Matplotlib绘制各类图形 /
5.Numpy运算优势 /
6.数组的属性 /
7.数组的形状 /
8.Numpy实现数组基本操作 /
9.Numpy实现数组运算 /
10.偏导数 /
11.极限 /
12.矩阵求导 /
13.向量 /
14.矩阵交换律 /
15.矩阵乘法 /
16.矩阵求逆 /
17.伴随矩阵 /
18.pandas基本数据操作 /
19.DataFrame /
20.Series /
21.MultiIndex /
22.panel /
23.pandas画图 /
24.文件读取和存储（Excel，CSV，SQL，HDF，Json） /
25.缺失值处理 /
26.数据离散化 /
27.数据合并 /
28.交叉表和透视表 /
29.分组和聚合 /
30.单变量图形可视化 /
31.双变量图形可视化 /
32.多变量图形可视 /
33.化类别散点图 /
34.箱线图 /
35.小提琴图 /
36.点图 /
主讲内容3：sklearn及特征工程
介绍sklearn的基本使用，机器学习中特征工程处理方法，特征预处理、特征提取，特征降维适用环境已经实现方法
1.sklearn介绍 /
2.sklearn获取数据集 /
3.数据集属性介绍 /
4.数据集划分 /
5.留出法 /
6.留一法 /
7.KFold /
8.StratifiedKFold /
9.自助法 /
10.特征工程 /
11.特征预处理 /
12.归一化 /
13.标准化 /
14.特征提取 /
15.字典特征提取 /
16.文本特征提取 /
17.Tf-idf /
18.特征降维 /
19.特征选择 /
20.过滤式 /
21.方差选择法 /
22.斯皮尔曼相关系数 /
23.皮尔逊相关系数 /
24.低方差特征过滤 /
25.嵌入式 /
26.交叉验证 /
27.网格搜索 /
28.模型保存和加载 /
29.维灾难 /
主讲内容4：机器学习基础
初步认识机器学习经典算法，了解机器学习基础经典算原理，同时会使用sklearn库实现机器学习基础经典算法
1.KNN算法流程 /
2.欧式距离 /
3.曼哈顿距离 /
4.切比雪夫距离 /
5.闵氏距离 /
6.标准化欧式距离 /
7.余弦距离 /
8.汉明距离 /
9.杰卡德距离 /
10.马氏距离 /
11.数据的连续属性和离散属性 /
12.KNN中k值的选择 /
13.kd树 /
14.KNN算法优缺点介绍 /
15.线性回归概念和api与原理剖析 /
16.误差平方和 /
17.FGD /
18.SGD /
19.mini-batch /
20.SAG /
21.数据归一化 /
22.优化器的选择 /
23.Lasso回归 /
24.岭回归 /
25.Elastic Net /
26.early stopping /
27.判定边界 /
28.动态规划 /
29.sigmoid /
30.对数似然损失 /
31.混淆矩阵 /
32.精确率 /
33.召回率 /
34.F1-score /
35.ROC曲线 /
36.AUC指标 /
37.ROC曲线的绘制 /
38.imbalanced-learn /
39.随机过采样 /
40.SMOTE /
41.随机欠采样 /
42.决策树算法原理和api使用 /
43.划分选择 /
44.熵 /
45.信息增益 /
46.增益率 /
47.基尼指数 /
48.剪枝处理 /
49.预剪枝 /
50.后剪枝 /
51.ID3 /
52.CART /
53.条件熵和交叉熵连续与缺失值处理 /
54.多变量决策树 /
55.回归决策树基本流程 /
56.回归/分类决策树的区别 /
主讲内容5：机器学习进阶
掌握机器学习基础算法的基础上，进一步掌握机器学习进阶算法原理，能推导出朴素贝叶斯，支持向量机等算法，同时可以使用sklearn库实现
1.朴素贝叶斯原理和api函数 /
2.独立同分布 /
3.贝叶斯公式 /
4.拉普拉斯平滑系数 /
5.概率分布 /
6.多项式分布 /
7.高斯分布 /
8.条件概率 /
9.贝叶斯编程及A/B测试 /
10.SVM算法原理 /
11.感知机学习策略及算法收敛性 /
12.线性可分及异或不可分 /
13.对偶问题及KKT /
14.SMO算法 /
15.软间隔与正则化 /
16.支持向量回归 /
17.核函数：最简单的核函数距离 /
18.相似性函数 /
19.常用核函数（GBF和Gassian） /
20.核函数对比 /
21.聚类算法介绍 /
22.kmeans流程和质心 /
23.k-means评价指标及优化内部指标 /
24.外部指标 /
25.优化方法（二分kmeans /
26.kmeans++） /
27.SC系数/CH系数 /
28.极大似然估计 /
29.期望估计 /
30.极大化估计 /
31.Markov chain /
32.可见状态链 /
33.隐含状态链 /
34.HMM算法原理 /
35.前向后向算法 /
36.Viterbi算法 /
37.Baum-Welch /
38.MultinomialHMM /
主讲内容6：集成学习
熟悉集成学习中的bagging，boosting两大分支内容，同时掌握原理推导，掌握集成学习最新算法xgboost,lightGBM等内容，可以通过代码实现集成学习模型训练及调优
1.bagging和boosting介绍 /
2.随机森林 /
3.包外估计 /
4.无偏估计；boosting：离散型AdaBoost /
5.实数型AdaBoost /
6.GBDT /
7.残差拟合 /
8.集成学习进阶-xgboost /
9.xgboost目标函数推导 /
10.树的复杂度定义 /
11.xgboost回归树构建 /
12.xgboost与GBDT对比 /
13.通用参数 /
14.Booster参数介绍 /
15.lightGBM基本介绍 /
16.Histogram的决策树算法介绍 /
17.level-wise /
18.leaf-wise /
19.特征并行 /
20.数据并行 /
深度学习与图像与视觉处理（CV） 就业班 阶段三
课时：22天
技术点：153
测验：3次
学习方式：线下面授
学习目标
1. 熟悉深度学习主要及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用
2. 掌握深度学习在计算机视觉中的应用，包括但不限于分割检测识别等等
3. 掌握实际工作中深度学习的具体流程，数据及标注处理，建模训练，及模型部署应用等
4. 实现物体（人体，人脸，通用目标）检测，跟踪与识别，道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案
5. 能够对图像处理、人脸算法，或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优
6. 可胜任深度学习算法工程师，图像与计算机视觉算法工程师等，并持续优化与迭代算法
主讲内容1：神经网络与TensorFlow框架
该模块主要介绍tensorflow的基本使用方法，深度学习的基础知识，神经网络的构成，损失函数，优化方法等，及反向传播算法等内容
1.神经网络基础：神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化 /
2.反向传播原理：梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法 /
3.深度学习正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam /
4.实现多层神经网络案例 /
5.Tensorflow框架基础、张量、变量 /
6.Tensorflow高级API：数据读取tf.data、模型tf.keras等 /
主讲内容2：图像与视觉处理介绍
该模块主要介绍计算机视觉的定义，发展历史及应用场景
1.CNN：卷积的计算方法，多通道卷积，多卷积和卷积，池化层和全连接层 /
2.卷积网络结构：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNet、残差网络 /
3.目标分类实战案例：ImageNet分类 /
4.Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类 /
主讲内容3：目标分类和经典CV网络
该模块主要介绍卷积神经网络CNN，经典的网络架构，并通过分类案例介绍模型的实践方法
1.计算机视觉定义 /
2.计算机视觉发展历史；计算机视觉技术和应用场景 /
3.计算机视觉知识树和几大任务 /
主讲内容4：目标检测和经典CV网络
该模块主要介绍目标检测任务，常见数据集，及经典的两阶段和单阶段的目标检测算法，并通过目标检测案例介绍实践方法
1.CNN：卷积的计算方法，多通道卷积，多卷积和卷积，池化层和全连接层 /
2.卷积网络结构：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNet、残差网络 /
3.目标分类实战案例：ImageNet分类 /
4.Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类 /
主讲内容5：目标分割和经典CV网络
该模块介绍图像分割的基本任务，语义分割和实例分割，及常用的网络架构，并通过MaskRCNN完成图像的实例分割
1.目标分割任务类型、数据集 /
2.全卷积FCN网络：网络结构、跳级连接、语义分割评价标准、结果分析 /
3.U-Net：拼接特征向量 /
4.Dilated Convolutions：聚合多尺度的信息、context module /
5.SegNet：金字塔池化模块 /
6.Deeplab：串行部署 ASPP /
7.Mask-RCNN：结构介绍、ROI Align与Pooling对比、代价函数介绍、端到端联合训练 /
8.目标分割实战案例 /
主讲内容6：OpenCV库与图像处理基础
该模块主要介绍基本的图像处理方法，包括灰度变换，几何变换，形态学变换等内容
1.基本的OpenCV代码、IplImage数据结构、读写图像 /
2.基本的灰度变换函数 /
3.几何变换：翻转、剪裁、遮挡、图像算数、图像金字塔、OpenCV几何变换操作 /
4.形态学：形态学定义、连通性、二值操作、平滑、梯度、纹理分割及OpenCV实践 /
主讲内容7：OpenCV库与图像处理进阶
该模块主要介绍经典的边缘检测方法，常见的特征检测与描述方法及基础的视频处理方法
1.Pytorch介绍 /
2.张量概念 /
3.张量运算 /
4.反向传播 /
5.梯度 /
6.自动梯度 /
7.参数更新 /
8.数据加载器 /
9.迭代数据集 /
10.经典案例 /
11.对话系统简介 /
12.NLU简介 /
13.文本生成简介 /
14.机器翻译简介 /
15.智能客服介绍 /
16.机器人写作介绍 /
17.作文打分介绍 /
深度学习与自然语言处理（NLP） 就业班 阶段四
课时：22天
技术点：138
测验：3次
学习方式：线下面授
学习目标
1. pytorch工具处理神经网络涉及的关键点
2. 掌握NLP领域前沿的技术解决方案
3. 掌握NLP相关知识的原理和实现
4. 掌握传统序列模型的基本原理和使用
5. 掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案
6. 能够使用pytorch搭建神经网络
7. 构建基本的语言翻译系统模型
8. 构建基本的文本生成系统模型
9. 构建基本的文本分类器模型
10. 使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别
11. 使用fasttext进行快速的文本分类
12. 胜任多数企业的NLP工程师的职位
主讲内容1：Pytorch框架与NLP入门
该章节主要讲述当下的最主流的深度学习框架之一：pytorch，同时，借助pytorch基础知识使大家对NLP进行入门，了解NLP在整个人工智能市场的主要应用方向，如对话，翻译，分类，生成等，助力大家开启NLP学习之旅
1.神经网络基础：神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化 /
2.反向传播原理：梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法 /
3.深度学习正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam /
4.实现多层神经网络案例 /
5.Tensorflow框架基础、张量、变量 /
6.Tensorflow高级API：数据读取tf.data、模型tf.keras等 /
主讲内容2：文本预处理
该章节主要讲述NLP最基础的部分：对文本的预处理过程，这是所有文本任务训练前都需要进行的步骤，使得文本能够有效的被张量进行表示，最终输入到模型之中进行预测
1.文本处理的基本方法 /
2.文本张量表示方法 /
3.文本语料的数据分析 /
4.文本特征处理 /
5.数据增强方法 /
6.分词 /
7.词性标注 /
8.命名实体识别 /
9.one-hot编码 /
10.Word2vec /
11.Word Embedding /
12.标签数量分布 /
13.句子长度分布 /
14.词频统计与关键词词云 /
主讲内容3：RNN及变体
该章节主要讲述NLP中非常经典的RNN模型及其变体，LSTM，GRU，Bi-LSTM，Bi-GRU等，它们用于各种不同的文本处理场景，发挥自身的结构优势，已完成最终预测目标
1.传统RNN /
2.LSTM /
3.Bi-LSTM /
4.GRU /
5.Bi-GRU /
6.新闻分类案例 /
7.机器翻译案例 /
8.seq2seq /
9.遗忘门 /
10.输入门 /
11.细胞状态 /
12.输出门 /
13.更新门 /
14.重置门 /
主讲内容4：Transfomer原理
该章节主要讲述当下NLP中大型模型的基础组建：Transformer，它是BERT，ALBERT，XLNET等大型模型的基础，代表最先进的模型架构，同时也是Google BERT横扫所有NLP指标的秘诀，我们将学习它作为之后项目应用的基础
1.输入部分 /
2.输出部分 /
3.编码器部分 /
4.解码器部分 /
5.线性层 /
6.softmax层 /
7.注意力机制 /
8.多头注意力机制 /
9.前馈全连接层 /
10.规范化层 /
11.子层连接结构 /
12.语言模型 /
13.wikiText-2数据集 /
14.模型超参数 /
15.模型的训练 /
16.模型验证 /
主讲内容5：传统的序列模型
这是传统的NLP序列模型，它们代表了NLP发展的关键时代，早期的NLP依托这两种模型进行序列预测，虽然它们正在逐渐淡出历史舞台，现在我们仍要温习其原理，感受新的启发
1.HMM原理 /
2.HMM实现 /
3.HMM优劣势 /
4.CRF原理 /
5.CRF优劣势 /
6.CRF与HMM区别 /
7.CRF实现 /
8.HMM历CRF历史 /
9.HMM现状 /
10.CRF现状 /
主讲内容6：迁移学习
这是当下最关键的NLP应用方向，也是人工智能可见未来的发展方向，学习有关迁移学习的知识，将是最有价值的部分，之后几乎所有的项目都会围绕它来展开
1.fasttext工具 /
2.进行文本分类 /
3.CBOW模式 /
4.skip-gram模式 /
5.预训练模型 /
6.微调 /
7.微调脚本 /
8.训练词向量 /
9.模型调优 /
10.n-gram特征 /
11.CoLA 数据集 /
12.SST-2 数据集 /
13.MRPC 数据集 /
14.BERT /
15.GPT /
16.GPT-2 /
17.pytorch.hub /
人工智能项目-智能交通CV项目 就业班 阶五
课时：13天
技术点：150
测验：2次
学习方式：线下面授
学习目标
1. 利用卡尔曼滤波最优滤波方程对建立的交通流系统状态方程、观测方程
2. 采用背景差分法对在检测区的车辆进行检测和跟踪
3. 利用DGPS/DR组合车辆定位中各子系统的模型对车辆定位提高精度
4. 利用Haar Adaboost 自定义目标检测对过往的车辆进行检测、计数和分类
5. Haar Adaboos与粒子滤波技术
6. 车辆外形标注，识别，训练的工程化方法实践
7. 利用CV，CA,CTRA,CTRV等高级运动模型构造卡尔曼滤波实现车流跟踪
8. 基于迁移学习的其它类型识别模型训练
主讲内容1：Pytorch框架与NLP入门
该章节主要讲述当下的最主流的深度学习框架之一：pytorch，同时，借助pytorch基础知识使大家对NLP进行入门，了解NLP在整个人工智能市场的主要应用方向，如对话，翻译，分类，生成等，助力大家开启NLP学习之旅
1.神经网络基础：神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化 /
2.反向传播原理：梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法 /
3.深度学习正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam /
4.实现多层神经网络案例 /
5.Tensorflow框架基础、张量、变量 /
6.Tensorflow高级API：数据读取tf.data、模型tf.keras等 /
主讲内容2：文本预处理
该章节主要讲述NLP最基础的部分：对文本的预处理过程，这是所有文本任务训练前都需要进行的步骤，使得文本能够有效的被张量进行表示，最终输入到模型之中进行预测
1.文本处理的基本方法 /
2.文本张量表示方法 /
3.文本语料的数据分析 /
4.文本特征处理 /
5.数据增强方法 /
6.分词 /
7.词性标注 /
8.命名实体识别 /
9.one-hot编码 /
10.Word2vec /
11.Word Embedding /
12.标签数量分布 /
13.句子长度分布 /
14.词频统计与关键词词云 /
主讲内容3：RNN及变体
该章节主要讲述NLP中非常经典的RNN模型及其变体，LSTM，GRU，Bi-LSTM，Bi-GRU等，它们用于各种不同的文本处理场景，发挥自身的结构优势，已完成最终预测目标
1.传统RNN /
2.LSTM /
3.Bi-LSTM /
4.GRU /
5.Bi-GRU /
6.新闻分类案例 /
7.机器翻译案例 /
8.seq2seq /
9.遗忘门 /
10.输入门 /
11.细胞状态 /
12.输出门 /
13.更新门 /
14.重置门 /
主讲内容4：Transfomer原理
该章节主要讲述当下NLP中大型模型的基础组建：Transformer，它是BERT，ALBERT，XLNET等大型模型的基础，代表最先进的模型架构，同时也是Google BERT横扫所有NLP指标的秘诀，我们将学习它作为之后项目应用的基础
1.输入部分 /
2.输出部分 /
3.编码器部分 /
4.解码器部分 /
5.线性层 /
6.softmax层 /
7.注意力机制 /
8.多头注意力机制 /
9.前馈全连接层 /
10.规范化层 /
11.子层连接结构 /
12.语言模型 /
13.wikiText-2数据集 /
14.模型超参数 /
15.模型的训练 /
16.模型验证 /
主讲内容5：传统的序列模型
这是传统的NLP序列模型，它们代表了NLP发展的关键时代，早期的NLP依托这两种模型进行序列预测，虽然它们正在逐渐淡出历史舞台，现在我们仍要温习其原理，感受新的启发
1.HMM原理 /
2.HMM实现 /
3.HMM优劣势 /
4.CRF原理 /
5.CRF优劣势 /
6.CRF与HMM区别 /
7.CRF实现 /
8.HMM历CRF历史 /
9.HMM现状 /
10.CRF现状 /
主讲内容6：迁移学习
这是当下最关键的NLP应用方向，也是人工智能可见未来的发展方向，学习有关迁移学习的知识，将是最有价值的部分，之后几乎所有的项目都会围绕它来展开
1.fasttext工具 /
2.进行文本分类 /
3.CBOW模式 /
4.skip-gram模式 /
5.预训练模型 /
6.微调 /
7.微调脚本 /
8.训练词向量 /
9.模型调优 /
10.n-gram特征 /
11.CoLA 数据集 /
12.SST-2 数据集 /
13.MRPC 数据集 /
14.BERT /
15.GPT /
16.GPT-2 /
17.pytorch.hub /
八重服务支持 为您保驾护航
一次学习 终身服务
100%落实就业，不就业就退款
精品小班，因材施教
全程面授，手把手教学
软技能个人综合素质提升
教辅系统实时自测
就业老师一对一指导
学习效果全程监控
终身免费推荐就业
八大优势 助力无忧高薪就业
立即报名
师资团队配置 业内无可匹敌
金牌讲师云集，平均6年以上教学经验，技术是看家本领，热情是前进动力
刘海斌
Teacher
真正决定一个人成就的，不是天分，也不是运气，而是严格的自律和高强度的付出。面对日新月异，铺面而来的各种新技术，唯有不断学习，突破自己，才能最终迈向成功
王波
Teacher
有志者立长志，无志者常立志，永远追逐IT行业技术巅峰
王雪玲
Teacher
极客营最具影响力的微软女神
李扬
Teacher
深耕软件教育工作一线十几年如一日，深受学生喜爱。对技术的执著与追求像灯塔一般启迪着莘莘学子
胡红华
Teacher
后端、移动端、前端、产品、运维都已构建完整知识体系，具备独立工作能力
孙忠建
Teacher
态度、经验、能力，我要做的就是言传身教
祁东婷
Teacher
规格严格，功夫到家！ 带领大家用尖端IT技术谱写美好未来 !
李敏
Teacher
重视基础，循循善诱，抽丝剥茧的讲解，为你点亮技术生涯的明灯
何征天
Teacher
教育的关键在于因材施教，课堂中一方面要把控整体课堂进度，另外也要给不同水平程度的学生差异化对待
薛启明
Teacher
发掘学生的优势令其在学习中找到属于自身的优越感是我在教学中的重点
陈敏
Teacher
拥有项目管理经验、愿意深挖产品，善长与团队交流。授人以鱼不如授人以渔，如何学习比简单的学习技术更重要
马正刚
Teacher
深入理解各种语言和框架的原理，通吃从手机端到后端企业级到前端网页开发
张二女
Teacher
创新之路无止境，有志者事竞成，IT代码之路永不停歇！
董彬彬
Teacher
学习是快乐的，痛苦是暂时的，痛苦过后是更大的快乐。天将降大任于斯人，必先苦其心志
赵飞飞
Teacher
授课方式简介明了，直戳重点，善于引导学生自主思考，自主解决问题
王力
Teacher
龙生九子，子子不同，因材施教，方为师道
进名企，拿高薪，我们是认真的
学员高薪就业，是极客营的使命
班级
姓名
专业
学历
就职企业
就业薪资
岗位
56营
钟**
计算机科学与技术
本科
江苏****软件有限公司
7400
java开发工程师
56营
王*
信息管理与信息系统
本科
上海***航天信息有限公司
8500
java开发工程师
56营
秦**
计算机科学与技术
本科
上海**金融信息服务有限公司
7000
java开发工程师
56营
郑*
计算机科学与技术
本科
上海**软件系统有限公司
7800
java开发工程师
56营
陈**
计算机科学与技术
本科
科蓝
7000
java开发工程师
56营
孙**
计算机科学与技术
本科
江苏****软件有限公司
7200
java开发工程师
56营
耿**
计算机科学与技术
本科
苏州***上海分公司
8000
java开发工程师
56营
张**
数字媒体技术
本科
上海**金融信息服务有限公司
7000
java开发工程师
56营
廖**
计算机科学与技术
本科
上海**信息科技有限公司
7000
java开发工程师
56营
徐*
计算机科学与技术
本科
**股份
7000
java开发工程师
56营
周*
计算机科学与技术
本科
**信息科技有限公司
8000
java开发工程师
56营
都*
计算机科学与技术
本科
上海****金融信息技术有限公司
8500
java开发工程师
56营
储**
网络工程
本科
**智能机器
7500
java开发工程师
56营
姜*
计算机科学与技术
本科
江苏****软件有限公司
7000
java开发工程师
57营
张**
计算机科学与技术
本科
上海**信息技术有限公司
8000
前端工程师
57营
**
计算机科学与技术
本科
上海**网络科技有限公司
10000
WEB开发工程师
57营
冯*
计算机科学与技术
本科
上海**教育有限公司
8000
前端工程师
57营
朱**
计算机科学与技术
本科
无锡***信息科技有限公司
7000
前端工程师
57营
张**
计算机科学与技术
本科
上海****数据科技股份有限公司
10000
前端开发工程师
57营
杨**
计算机科学与技术
本科
上海**广告有限公司
12000
前端工程师
57营
沈**
计算机科学与技术
本科
上海**通信设备有限公司
9000
WEB前端
57营
葛**
数字媒体技术
本科
**集团
8800
前端工程师
57营
刘**
计算机应用与技术
大专
南京**网络科技有限公司
7000
前端工程师
57营
程**
电气自动化
大专
杭州***网络有限公司
8500
前端工程师
57营
宇**
计算机科学与技术
本科
CREATEC
8000
前端工程师
57营
汪**
计算机科学与技术
本科
合肥**网络科技有限公司
8000
前端工程师
57营
周*
计算机科学与技术
本科
上海**健康科技有限公司
8000
前端工程师
57营
徐**
计算机科学与技术
本科
上海**
9000
前端工程师
57营
葛**
计算机科学与技术
本科
上海**信息科技有限公司
10000
前端工程师
57营
韩**
计算机科学与技术
本科
上海**网络科技有限公司
9500
前端工程师
57营
黄*
信息管理与信息系统
本科
深圳市**网络科技有限公司
9000
前端工程师
76营
周**
食品科技学院
大专
江苏**信息科技有限公司
7000
前端开发
76营
徐***
计算机科学与技术
本科
上海***有限公司
7000
前端开发
76营
沈***
土木工程
本科
无锡***有限公司
7000
前端开发
76营
邢**
电气工程及其自动化
本科
***辉
6500
前端开发
76营
赵**
软件嵌入式开发
大专
上海**口岸有限公司
7600
前端开发
76营
王**
土木工程
专科
中**创
7000
前端开发
80营
贾**
计算机科学与技术
本科
****
8000
JAVA软件工程师
80营
汪*
计算机科学与技术
本科
无锡**
6500
JAVA软件工程师
80营
朱**
机械设计制造及其自动化
本科
无锡**科技
8000
JAVA软件工程师
80营
王**
计算机科学与技术
本科
无锡**
6500
JAVA软件工程师
80营
万**
计算机科学与技术
本科
上海***信息技术股份有限公司
6000
JAVA软件工程师
80营
朱**
公共事业管理
本科
****科技江苏有限公司
7000
JAVA软件工程师
80营
韦**
计算机科学与技术
本科
****股份有限公司
7500
JAVA软件工程师
80营
陈**
计算机科学与技术专业
本科
上海中**
6500
JAVA软件工程师
80营
解**
软件工程
本科
**能源
7000
前端开发
80营
卫**
社会工作
本科
江苏***业
5000
前端开发
80营
郑**
市场营销
大专
江苏**
6500
前端开发
80营
周*
传媒策划与管理
专科
无锡****
6000
前端开发
80营
许**
计算机网络
专科
无锡**科技
6500
前端开发
80营
张**
计算机科学与技术
本科
无锡***教
8000
前端开发
80营
姬**
生物工程
本科
上海**信息技术有限公司
10000
前端开发
80营
李**
机电设备维修与管理
专科
**信息
6200
前端开发
80营
曹**
信息管理与信息系统
本科
**科技有限公司
8000
前端开发
82营
王*
计算机科学与技术
本科
上海**网络科技有限公司
11000
前端开发
82营
谷**
计算机应用
大专
**时代（无锡）网络科技有限公司
6000
前端开发
82营
代**
计算机科学与技术
本科
上海**科技
8500
前端开发
82营
陈**
软件技术
专科
无锡**科技
7000
前端开发
82营
方**
计算机科学与技术
本科
上海**信息科技股份有限公司
12000
前端开发
82营
查*
计算机科学与技术
本科
上海**总部
13000
前端开发
82营
孙**
计算机科学与技术
本科
上海**信息技术有限公司
10200
前端开发
82营
杨*
计算机科学与技术
本科
上海**信息工程股份有限公司
11000
前端开发
82营
祝**
汽车检测与维修
大专
无锡**物联网科技有限公司
6000
前端开发
83营
吴**
酒店管理
本科
***科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
83营
周**
计算机科学与技术
本科
***科技股份有限公司
7000
JAVA软件工程师
83营
刘*
**信息工程
本科
无锡**智能装备股份有限公司
7000
JAVA软件工程师
83营
陈**
体育教育
本科
***软件股份有限公司
12000
JAVA软件工程师
83营
高**
报关与国际货运
专科
*****科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
83营
李**
信息工程
本科
***科技股份有限公司
6000
JAVA软件工程师
83营
许**
信息管理与信息系统
本科
***科技股份有限公司
7000
JAVA软件工程师
83营
方**
计算机科学与技术
本科
江苏**科技有限公司
6200
JAVA软件工程师
85营
华*
计算机科学与技术
本科
江苏**科技有限公司
7000
前端开发
85营
宋**
计算机科学与技术
本科
江苏**科技有限公司
7000
前端开发
85营
张*
物联网工程
本科
无锡****科技有限公司
6500
前端开发
85营
杨**
物联网工程
本科
江苏**科技有限公司
7000
前端开发
89营
朱**
计算机科学与技术
本科
杭州***
8000
JAVA软件工程师
89营
宋**
计算机科学与技术
本科
***科技股份有限公司
8500
JAVA软件工程师
89营
冯**
计算机科学与技术
学士
上海**网络系统有限公司
11000
JAVA软件工程师
89营
陆**
信息管理与信息系统
本科
杭州***客科技有限公司
8000
JAVA软件工程师
89营
吴*
计算机科学与技术
本科
上海***
8000
JAVA软件工程师
89营
蔡**
信息管理与信息系统
本科
安徽**信息科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
89营
陈**
信息管理与信息系统
本科
无锡**科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
89营
王*
信息管理与信息系统
本科
无锡**科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
89营
傅**
计算机科学与技术
本科
上海**网络系统有限公司
11000
JAVA软件工程师
89营
高*
网络工程
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
毕**
计算机科学与技术
本科
**技术
9000
JAVA软件工程师
89营
万*
计算机科学与技术
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
张**
信息管理与信息系统
本科
苏州**
7500
JAVA软件工程师
89营
成*
计算机科学与技术
本科
***科技股份有限公司
8500
JAVA软件工程师
89营
韦**
信息管理与信息系统
本科
****软件股份有限公司
7500
JAVA软件工程师
89营
王**
计算机科学与技术
本科
无锡**科技
7000
JAVA软件工程师
89营
刘**
计算机科学与技术
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
何**
计算机科学与技术
本科
上海**信息科技有限公司
8500
JAVA软件工程师
89营
陶*
计算机科学与技术
本科
****软件股份有限公司
8000
JAVA软件工程师
89营
许*
计算机科学与技术
本科
江苏**科技有限公司
7000
JAVA软件工程师
89营
徐*
计算机科学与技术
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
孙**
网络工程
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
叶*
网络工程
本科
**科技
8000
JAVA软件工程师
89营
吴*
计算机科学与技术
本科
安徽**
6000
JAVA软件工程师
89营
张*
计算机科学与技术
本科
南京**
8000
JAVA软件工程师
89营
周**
电气工程及其自动化
本科
南京**信息科技
6000
JAVA软件工程师
90营
匡*
计算机
本科
**酒店
10000
前端开发
90营
章**
计算机科学与技术
本科
上海**医疗科技有限公司
15000
前端开发
90营
苏**
计算机科学与技术
本科
**集团
10000
前端开发
90营
桂**
计算机科学与技术
本科
**信息科技
12000
前端开发
90营
徐*
信息管理与信息系统
本科
**科技
7000
前端开发
90营
熊**
信息管理与信息系统
本科
上海****网络游戏公司
11000
前端开发
90营
张**
计算机科学与技术
本科
**科技
10000
前端开发
90营
王*
信息管理与信息系统
无锡**科技
8000
前端开发
90营
徐**
信息管理与信息系统
本科
**城市
11500
前端开发
90营
范**
信息管理与信息系统
本科
**科技
13000
前端开发
90营
叶**
信息管理与信息系统
本科
无锡**
6430
前端开发
90营
潮**
信息管理与信息系统
本科
无锡**
8000
前端开发
90营
张**
信息管理与信息系统
无锡**科技
8000
前端开发
90营
许*
信息管理与信息系统
本科
安徽**信息科技
7000
前端开发
90营
邹*
信息管理与信息系统
上海**
10000
前端开发
90营
王**
信息管理与信息系统
本科
上海**
9000
前端开发
90营
胡**
计算机科学与技术
本科
无锡**
7500
前端开发
90营
沈**
机械设计制造
本科
江苏税软
6000
前端开发
90营
曹*
模具设计与制造
大专
**软件
6430
前端开发
90营
范*
电气自动化
大专
**
6500
前端开发
90营
郑*
航海技术
大专
**软件
6430
前端开发
90营
刘**
机电一体化
大专
**互动
6000
前端开发
90营
金*
测控技术与仪器
本科
**科技
6000
前端开发
90营
韩**
工商管理
本科
**软件
6430
前端开发
90营
冯**
软件工程
本科
****
6800
前端开发
90营
程*
通信技术
大专
无锡**软件开发有些公司
6500
前端开发
90营
李**
大专
无锡**
7000
前端开发
90营
蔡*
工商管理
本科
上海**软件技术有限公司
7000
前端开发
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