从AI零基础入门，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型
引领行业的知识体系+工业级多领域综合项目+资深专业讲师团+全方位贴心服务
拥有新AI能力人才少，入行正当时薪资持续攀高互联网岗位薪资缩减，但AI人才
仍炙手可热，薪资连续逆势攀升就业多前景好国家政策、技术发展、市场需求多重
推动各行各业产品大量需要融合AI能力无论入行/转行，都能从入门、进阶、应用，顺滑掌握硬核就业技能应届毕业生计算机专业，想学热门IT技术
求，抢先掌握，助力升职加薪。资深AI讲师团，精打细磨，重磅推出引领行业的AI2.0人才培养体系专注人工智能
让你入行/转行事半功倍，弯道超车AI 行业认知基本输入输出程序逻辑结构序列函数模块文件与文件夹操作面向对象编程软件界面制作数据读写预处理线性代数微分概率解锁
成就掌握搭建Python环境，学会用Python操作摄像头、进行数学运算、实现数据分析，掌握AI 核心数学知识，理解 python和数据 在AI 中应用，
为后续学习奠定基础。机器学习模型与评估神经网络与反向传播算法卷积神经网络参数初始化激活函数标准化方法学习率与最优化方法正则化方法解锁
成就深入掌握机器学习与深度学习模型的原理与优化学习方法，为后续课程内容学习打造坚实的专业知识。数据获取与整理数据标注数据增强方法数据增强开源库解锁
成就深入了解并且掌握常见的数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法，这是构建完整的AI项目开发中的第一步，完善学习者的工程化
思维能力。AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶Tensor的操作DataLoader与Dataset损失函数与优化器模型保存与加载正则化模型创建与nn.Module数据集加载解锁
成就深入掌握PyTorch深度学习框架，搭积木一样搭出自己想要的网络，从最基础的数据读取，到网络结构，到优化器和损失函数，把握每一处
细节，为日后修改网络打下奠定基石。AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战经典CNN模型Transformer模型卷积注意力模型多分支模型Vision Transformer模型高效分组卷积模型解锁
成就掌握以CNN和Transformer为代表的底层深度学习模型，Bwin必赢APP为后续计算机视觉，自然语言处理，推荐系统的各领域应用打造核心算法基底。AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域图像分类目标检测语义分割视频分析ResNet图像分类YOLO车辆检测Unet道路分割3DCNN视频动作分析解锁
成就深入掌握几大计算机视觉领域核心方向的算法，全流程掌握直播&自动驾驶&视频分析等领域中的典型项目实践。AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等生成对抗网络扩散模型Stable DiffusionControlNetDCGAN图像生成StyleGAN人脸图像生成Stable Diffusion文本图像生成ControlNet图像编辑解锁
成就深入掌握当前火热的AIGC相关的技术，掌握文生图代表性模型以及基于提示词与图像引导的可控图像编辑技术。NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战NLP主要任务模型开发与设计分词与词嵌入阅读理解深入理解transformer模型文本分类命名实体识别文本生成BERT模型具体结构、代码解读GPT模型具体结构、代码解读不同预训练模型任务和结构差异T5模型具体结构、代码解读Few-shot与in-context learningTokenization语言模型与不同架构差异lora等大模型高效参数微调大模型推理优化框架，模型剪枝与量化等大模型Agent框架介绍大模型分布式预训练与deepspeed框架大模型指令微调：COT，Instruct tuning强化学习与RLHF：奖励模型、PPO算法核心讲解大模型评估与效果优化方案介绍深入NLP预训练模型深入LLM模型设计解锁
成就系统的掌握通过NLP模型进行文本理解和文本生成理论基础、实践技巧；掌握核心NLP问题的解决方法；系统掌握大语言模型的历史由来、
理论基础、训练方法、调优方法和发展趋势；系统的学习对话机器人、搜索和推荐系统的搭建方案。9如何快速读学术论文需要强化的编程能力如何丰富项目实践经验面试常见专业知识提供面试成功率的技巧解锁
成就了解公司对AI算法工业者的能力要求，掌握更高效率的学术前沿知识获取方法，提高项目完整度与面试成功率。丰富的小实战项目全程贯穿，巩固所学，稳步提升实操能力工业级多领域综合项目，深度对标企业核心业务模型
从技术到落地实战，让你轻松应对多重工作任务项目1：人脸表情识别项目技术：自定义轻量级模型，自己搜集数据集项目收获：将掌握如何收集并整理数据集，如何自定义轻量级
基于图像与视频的表情识别框架项目2：智慧城市中生活用品多标签图像识别项目技术：自定义模型，PASCAL数据集项目收获：掌握多标签图像分类识别的典型方法，并学会对模
型进行可视化分析项目3：人脸面部与头发分割项目技术：自定义模型，CelebaHQ数据集项目收获：将掌握从零搭建一个语义分割模型，使用CelebaHQ
数据集训练一个高精度人脸面部各区域分割模型项目4：自动驾驶中的可行驶路面分割项目技术：UNet模型，CityScape数据集项目收获：掌握Unet模型的搭建与训练，使用CityScape数据集
训练一个车辆可行驶路面分割模型项目5：自动驾驶开放道路车辆检测项目技术：YOLO v5模型，CityScape数据集项目收获：掌握YOLO v5模型的搭建与训练，使用CityScape
数据集训练一个车辆检测模型项目6：DCGAN人脸嘴唇图像生成项目技术：DCGAN模型，自建人脸表情数据集项目收获：掌握从头搭建DCGAN模型，使用自建数据完成图像
文生图管道的使用与参数调优项目8： 3DCNN模型视频动作识别项目技术：3DCNN模型，UCF101数据集项目收获：学习从头搭建3DCNN模型，使用UCF-101数据集完
成视频动作识别模型的训练与测试项目9：从0到1实现智能对话机器人项目技术：大模型对话训练、大模型agent框架适用、大模型知识问答、文本索引技术项目收获：实现最新的基于大模型的对话系统，掌握大模型的
实际落地经验项目10：垂直领域搜索推荐关键算法实战项目技术：query理解技术、海量item召回技术、item排序技术项目收获：熟悉和实现搜索推荐系统中主要的算法模块知名技术专家授课，精准干货+专业解答，为你的学习保驾护航言有三资深人工
智能工程师《有三AI公众号》作者曾就职360、陌陌、阿里云MVP、华为云MVP，
项目经验。出版深度学习相关书籍若干本。LeoAI 知名讲师《有三AI公众号》作者具有丰富的线上和线下教学经验。IEEE ACCESS
有5项发明专利，2项实用新型专利，2项软著小Dream哥AI 架构师《有三AI公众号》作者曾就职高通、平安，具有多年实战和教学经验。
本周学习人工智能相关基础及其应用，包括人工智能的概念，背后的发展历史，典型研究方法与学科，就业市场与前景。
Python是人工智能编程语言，本周将手把手带领大家，从如何安装Pyhon开始，到写出第一个程序，掌握Python的输入输出、程序的流程控制、序列相关知识，函数，模块，文件与文件夹操作和面向对象编程。
在人工智能中，经常需要读取数据，本周将会教大家如何用python处理文本文档、excel表格、图片以及视频。还有如何绘制出折线图、条形图等常用图形，方便大家科研作图。最后带着大家做属于自己的软件界面，方便作品的展示。
数学是人工智能的基础，本周围绕人工智能、尤其是深度学习中经常遇到的数学知识进行展开，通过简单易懂的案例，帮大家回顾线性代数、微积分以及概率论的相关知识。
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本周学习深度学习之数据使用的相关内容，使学生了解并且掌握数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法等内容，对imgaug数据增强库进行了解。
PyTorch是目前最火的深度学习框架，本周将从如何配置Pytorch环境开始，掌握一些基本的知识，包括张量、层结构、网络结构搭建、优化器及损失函数，学会数据读取与增强。
本周学习如何对Pytorch模型进行训练，会涉及的内容有，损失函数、优化器、权重保存与加载、迁移学习策略等知识，并介绍如何使用Tensorboard进行训练数据的可视化。
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本周学习Transformer基础，包括Transformer模型各个模块的结构细节以及代码实现。
本周学习典型的Vision Transformer模型，包括基础ViT模型以及高效率的ViT模型。
本周学习深度学习之图像分类的相关理论与实践内容，带领学生进行以下实战内容：从零完成人脸表情识别、生活用品多标签图像分类。
本周学习深度学习之目标检测的相关理论与实践内容，，包括One-stage算法-YOLO系列详解、带领学生进行YOLO v5车牌检测实战
本周学习深度学习之语义分割的相关理论与实践内容，带领学生进SimpleNet人脸分割实战
本周学习深度学习之视频分类的相关理论与实践内容，包括3D模型与双流模型、带领学生进行3DCNN模型视频分类实战
本周针对自动驾驶领域中的核心感知算法，带领学生进行道路分割与车牌识别实战
本周学习生成对抗网络模型的相关理论与实践内容，带领学生进行GAN模型图像生成实战
本周学习AIGC领域中基于扩散模型的图像生成与编辑最新前沿技术，并实战ControlNet的交互式图像生成与编辑。
通过介绍自然语言处理的历史、发展和基本任务以及自然语言处理最基础的分词、词向量，学习到自然语言处理解决什么问题以及解决问题最基本的方法。
通过介绍自然语言处理中主要的特征抽取器LSTM、CNN以及Transformer，掌握NLP中文本特征抽取的流程与主要方法
通过介绍BERT、GPT等预训练模型及其实战，掌握NLP中主流的预训练模型的结构，用法和差异，以及在实际场景中如何应用
通过学习AI大语言模型的预训练和微调理论，掌握大语言模型的分布式训练方法；通过学习最新的大模型agent思想及框架，掌握大模型落地应用的方法；
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通过学习搜索和推荐技术，了解NLP技术在搜索和推荐中的应用。了解LLM对搜索和推荐技术影响，并通过实战，学习如何将大语言模型应用到搜索和推荐系统中去。
本周给大家进行AI工程师入行与面试相关的指导，了解公司对AI算法工业者的能力要求，掌握更高效率的学术前沿知识获取方法，提高项目完整度与面试成功率。
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