華清遠(yuǎn)見(jiàn)人工智能課程學(xué)什么？

在智能化時(shí)代背景下，華清遠(yuǎn)見(jiàn)人工智能課程以其獨(dú)特的“4大階段+3大框架并行+大型綜合實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)”的教學(xué)模式，全方位涵蓋人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景。

華清遠(yuǎn)見(jiàn)人工智能課程

4大階段+3大框架并行+大型綜合實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)

1.了解AI技術(shù)體系

AI認(rèn)知

人工智能介紹與發(fā)展

圖像-分類(lèi)場(chǎng)景與案例

圖像-檢測(cè)場(chǎng)景與案例

圖像-分割場(chǎng)景與案例

NLP-文本預(yù)處理場(chǎng)景與案例

NLP-生成式對(duì)話場(chǎng)景與案例

環(huán)境搭建

環(huán)境與引DE認(rèn)知與搭建

CPU/GPU/NPU環(huán)境熟悉

2.入門(mén)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

Python與庫(kù)

基本語(yǔ)法與使用

Numpy與矩陣

Pandas與數(shù)據(jù)處理

Matplotlib與繪圖設(shè)計(jì)

Pillow與圖像處理

隨機(jī)案例：繪制一顆愛(ài)心

隨機(jī)案例：成績(jī)分析和可視化

Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

運(yùn)行效率與時(shí)間復(fù)雜度

分類(lèi)與排序算法

樹(shù)與圖

隨機(jī)案例：成績(jī)排序可視化

Git使用與學(xué)習(xí)

搜索GitHub項(xiàng)目

基本Git操作

倉(cāng)庫(kù)與分支管理

隨機(jī)案例：創(chuàng)建自己的開(kāi)源項(xiàng)

3.系統(tǒng)知識(shí)體系

圖像認(rèn)知與OpenCV

灰度與二值化

圖像旋轉(zhuǎn)與縮放

圖像矯正與仿射變換

圖像噪點(diǎn)消除與濾波算法

圖像形態(tài)學(xué)變換

直方圖與均衡化

隨機(jī)案例：顏色識(shí)別、道路邊緣檢測(cè)、快遞二維碼識(shí)別

深度學(xué)習(xí)框架基礎(chǔ)

PyTorch

TensorFlow

PaddlePaddle

張量與矩陣

框架的自動(dòng)微分機(jī)制

計(jì)算圖

GPU的使用

隨機(jī)案例：加減乘

機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理實(shí)踐

機(jī)器學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)

Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

K近鄰算法

線性回歸

激活函數(shù)與非線性化

邏輯回歸

支持向量機(jī)

貝葉斯

聚類(lèi)算法

全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前向與反向過(guò)程

訓(xùn)川練過(guò)程可視化

優(yōu)化器與優(yōu)化方法

欠擬合與過(guò)擬合

模型效果評(píng)估

隨機(jī)案例：分開(kāi)兩個(gè)圓

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

計(jì)算機(jī)眼中的圖像

卷積為什么能識(shí)別圖像

池化為什么能增強(qiáng)特征

多通道卷積與偏置過(guò)程

經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

實(shí)戰(zhàn)：人臉識(shí)別

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

NLP的發(fā)展與技術(shù)棧

傳統(tǒng)的RNN

LSTM

Bi-LSTM

GRU

Transformer

ChatGPT的發(fā)展與技術(shù)棧

基礎(chǔ)與動(dòng)機(jī)

Transformer架構(gòu)

注意力機(jī)制

位置編碼

注意力掩碼

經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.大型項(xiàng)目進(jìn)階

PyQT開(kāi)發(fā)與實(shí)踐

安裝與配置

組件的介紹與使用

信號(hào)與槽函數(shù)

PyQT的線程與進(jìn)程

SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)

PyQtGraph數(shù)據(jù)可視化

大模型部署與微調(diào)

LLM大語(yǔ)言模型介紹

經(jīng)典大模型

大模型的微調(diào)方法

LLM中attention的優(yōu)化

nlp評(píng)價(jià)指標(biāo)

垃圾分類(lèi)系統(tǒng)(3D場(chǎng)景)

3D場(chǎng)景數(shù)據(jù)交互

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類(lèi)數(shù)據(jù)集制作

MobileNetV3的small與large

網(wǎng)絡(luò)fine-tuning

模型部署到場(chǎng)景

后端部署與前端檢測(cè)

工業(yè)流水線系統(tǒng)(3D場(chǎng)景)

3D場(chǎng)景數(shù)據(jù)交互

數(shù)據(jù)采集

目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)

目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

YOLO的發(fā)展與關(guān)鍵概念

數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類(lèi)數(shù)據(jù)集制作

網(wǎng)絡(luò)fine-tuning

模型部署到場(chǎng)景

后端部署與前端檢測(cè)

智能駕駛系統(tǒng)(3D場(chǎng)景)

交通監(jiān)控分析

車(chē)輛違停檢測(cè)

道路邊緣和車(chē)道標(biāo)線識(shí)別