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机构:近屿智能发布时间:2025-01-13 17:07:57 热度:30
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近屿智能凭借其敏锐的市场洞察力和深厚的技术积累,精心策划并推出了《AIGC大模型应用工程师》、《AIGC多模态大模型应用工程师》及《AIGC多模态大模型产品经理》三大AIGC大模型课程。
课程适合零基础至进阶AI工程师学员,提供个性化课程设计,设定学习标准。从A3阶段开始有哈工大博导指导实战项目,结合真实案例提升技能。引入了PBL(Project Based Learning)教学模式,即以项目为基础的学习实践。学员将参与到真实的项目中,体验从项目启动到交付的完整流程,通过实战项目带教,帮助学员掌握专业技能。
授课教师均拥有来自多伦多大学、哈尔滨工业大学、南京大学、墨尔本大学等国内985院校以及世界高等学府的博士和硕士学位。教师团队不仅具备扎实的专业知识,还拥有丰富的教学经验和实践能力。
为学员提供的是专业级别的A800 AI显卡,这款显卡专为实战设计,相较于市场上的其他显卡,其实战价值更胜一筹。学员可以在专业老师的帮助下挑战各种复杂的AI任务,实现学习与实践的无缝对接。

先对人工智能有一个初步的了解,包括当前的发展趋势和关键技术。
学习AI的基本概念、理论、知识点,如机器学习、监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
掌握线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。
这些数学知识对于理解机器学习算法和深度学习模型至关重要。
Python是人工智能领域最常用的编程语言之一。学习Python的基础语法,包括变量、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程等。
熟悉常用的数据科学库,如Numpy(用于高效的数值运算)、Pandas(用于数据处理和分析)、Matplotlib(用于数据可视化)等。
在掌握了编程基础后,开始学习机器学习的各类算法。了解线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等基本概念和算法。
通过实际案例来加深理解,并尝试完成一些有趣的小项目。
在掌握了机器学习的基础知识后,开始学习深度学习。
学习神经网络的基本概念和结构,如感知机、多层感知机、CNN、RNN等。掌握反向传播算法、激活函数、损失函数等深度学习中的关键概念。
使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)来构建和训练神经网络。
在掌握了深度学习的基础知识后,可以开始探索自然语言处理(NLP)、计算机视觉等前沿技术。学习分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等NLP的基本技术。
学习图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等计算机视觉的基本技能。通过实践项目来巩固所学知识,并提升实际应用能力。

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