ai软件教程培训班 第1篇
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成都AI软件培训班：
1、绘图软件AI ：熟练使用工业标准的绘图软件AI，可以使你在图标设计、图形绘制、包装、宣传页、多媒体、游戏界面、L0G0、VI等的制图方面更加方便;
2、掌握AI的应用范围，区分位图和矢量图，AI的工作界面;
3、基本绘图工具：矩形工具、椭圆工具、圆角矩形工具、多边形工具、星形工具、闪耀工具、选择工具等;
4、填色与轮廓色的设置：颜色选择板，色板选择板，色板库，画笔选择板，笔画面板，画笔面板和画笔库，变换选项板，对齐选项板等;
6、[对象/路径]、[对象/复合路径]、[对象/转换]菜单等;
7、实际经典案例的分析;掌握AI使用技巧;
8、综合实战：图标、插画、卡通、包装、标志、海报、宣传页、画册等项目。
★学习环境
★学校优势
1.免费试听，满意报
2.入学，就业还款
3.就业，轻松入职
4.项目教学，总监解疑
5.一次入学，学会为止
6.全部面授，小班教学
ai软件教程培训班 第2篇
AI算法深入研究能力AI算法深入研究能力指算法实用性、先进性、可拓展性，让学员掌握算法模型举一反三的技能。
AI算法业务流处理能力AI算法业务流处理能力指通过企业实战场景、业务流，对AI技术实战训练，解决实战业务流问题。
技术栈SeleniumRequestsJs
技术栈XpathMysqlESFilter
技术栈CounterSeabornOpencvTensorboardJiebaPillow
技术栈LossSelectionEntropyLossAdam SGD
技术栈Cross ValidationModelPredictTrain Test Split
技术栈PytorchTensorflowKerasSklearn
技术栈AcuracyRecalPrecisionF1
技术栈DjangoFlaskDockerTensorflow-Serving
技术栈AbtestUnitestAPItest
在线医生问答机器人是NLP在医疗领域的应用之一，帮助人们解决基本的医疗知识问答。项目涉及主流的AI技术，包括迁移和微调BERT模型解决句子连贯性判断、BiLSTM+CRF解决医疗命名实体识别、使用自监督语料进行实体审核等，对涉猎的算法模型进行深度解析。同时，整个项目具备完整的业务流程，包括微信公众号的对接、对话管理存储、模型部署服务、图数据库操作等，以便训练的模型能真正投入使用，产生商业价值。
技术架构
课程实例：在线医生项目
微信公众号客户端
分布式模型部署与性能提升技巧
医疗领域知识图谱neo4j存储N度关系查询图数据管理医疗对话生成模型训练基于BERT的对话连贯性判断用户意图识别Bi-LSTM+CRF的命名实体识别多轮对话管理系统基于Redis的缓存基于Unit的规则生成器多轮对话控制机制
医疗数据清洗与数据处理流水线
ai软件教程培训班 第3篇
· 解决方案列表· 项目架构及数据采集· 命名实体识别· 对话系统· 项目架构· 多模型预测· 模型的迭代优化· 模型的上线部署与总结· 智能文本分类· 模型上线
1、医疗领域NER解决方案；2、对话主题相关解决方案；3、微信端服务部署解决方案；4、对话管理系统与A结合解决方案；5、抽取式文本摘要解决方案；6、生成式文本摘要解决方案；7、自主训练词向量解决方案；8、解码方案的优化解决方案；9、数据增强优化解决方案；10、大规模快速文本分类解决方案；11、多模型井行预测解决方案；12、分布式模型训练解决方案；13、多标签知识图谱构建解决方案。
1、掌握自然语言处理项目，完成文本摘要或传智大脑项目2、掌握自然语言处理项目，完成智能文本分类或知识图谱项目3、掌握运用NLP核心算法解决实际场景关系抽取的问题
ai软件教程培训班 第4篇
· 深度学习基础· BP神经网络· 经典神经同络结构（CNN&RNN）· 深度学习多框架对比· 深度学习正则化和算法优化· 深度学习Pytorch框架· NLP任务和开发流程· 文本预处理· RNN及变体原理与实战· Transformer原理与实战· Attention机制原理与实战· 传统序列模型· 迁移学习实战
1、pytorch工具处理神经网络涉及的关键点；2、掌握神经网络基础知识；3、掌握反向传播原理；4、了解深度学习正则化与算法优化；5、掌握NLP领域前沿的技术解决方案；6、了解NLP应用场景；7、掌握NLP相关知识的原理和实现；8、掌握传统序列模型的基本原理和使用；9、掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案；10、能够使用pytorch搭建神经网络；11、构建基本的语言翻译系统模型；12、构建基本的文本生成系统模型；13、构建基本的文本分类器模型；14、使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别；15、使用fasttext进行快速的文本分类；16、胜任多数企业的NLP工程师的职位。
掌握深度学习基础及神经网络经典算法；掌握热门的PyTorch技术，完成自然语言处理基础算法，诸如RNN、LSTM、GRU等技术。
ai软件教程培训班 第5篇
· 机器学习简介· K近邻算法· 线性回归· 逻辑回归· 决策树· 聚类算法· 集成学习· 机器学习进阶算法· 用户画像案例· 电商运营数据建模分析案例
1、掌握机器学习算法基本原理；2、掌握使用机器学习模型训练的基本流程；3、掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用；4、熟练使用机器学习相关算法进行预测分析；5、掌握数据分析常用思维方法；6、掌握不同业务场景下的指标体系搭建；7、熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示；8、熟练运用常用数据分析模型解决业务问题。
掌握机器学习基本概念，利用多场景案例强化机器学习建模。
ai软件教程培训班 第6篇
特定目标车辆跟踪Siamese系列模型的解决方案SORT/DeepSORT算法多目标车辆跟踪解决方案
建立交通流系统状态和观测状态的解决方案车辆检测、计数和分类解决方案
图像去畸变的解决方案实时车道线检测的解决方案
实时采集摄像头人脸视频的解决方案利用深度学习方法进行人脸属性提取的解决方案
动态图像人脸定位的解决方案利用深度神经网络进行人脸实时识别跟踪的解决方案
医学影像格式转换的解决方案肺部实质形态分割的解决方案
利用深度学习模型进行肺结节检测及分割的解决方案可疑病灶区域标记及预诊断的解决方案
基于多模型级联学习的场景识别解决方案浅CNN模型和深CNN模型集成学习
mlp模型组合预判场景解决方案在线图片识别-商品检测项目（CV）
基于端到端算法的目标检测解决方案模型训练中数据增强的解决方案
基于Label Image的图像标注的解决方案知识图谱的双画像关系存储解决方案
动态/静态标签的AI属性方案实时响应的AI金字塔召回方案
wide-deep模型的排序模型方案医疗领域NER解决方案
对话主题相关解决方案微信端服务部署解决方案
对话管理系统与AI结合解决方案大规模快速文本分类解决方案
多模型并行预测解决方案分布式模型训练解决方案
多标签知识图谱构建解决方案基于Flume+Kafka的实时数据采集解决方案
基于词频、词向量的文章画像抽取解决方案离线定时任务多路召回的解决方案
wide&deep深度神经网络模型的排序方案双通道redis&hbase的实时请求服务解决方案
推荐系统冷启动解决方案中文分词和向量化的解决方案
基于神经网络端到端的解决方案语言模型调优与注意力机制优化的方案
模型训练流水线模型并行预测服务模型热更新微服务分布式模型训练自动参数调优Fasttext模型全面解析应用Transformer迁移学习深入实践ResNet主干视觉网络剖析强化学习与对抗网络解读大型模型压缩与知识蒸馏探索对抗网络系列算法论文复现……
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