【课程简介】
涵盖 AI 基础知识、环境搭建、数据处理,以及图像、文本、语音和多模态领域的实战技术,帮助学习者掌握人工智能应用开发的理论与实践技能。
核心内容:AI基础知识、深度学习框架应用(如PyTorch)、项目实战(图像分类、语音识别等)
学习成果:掌握AI基本概念和工具使用方法。独立完成简单AI项目(如手写数字分类)
体系完整
融合理论基础与多领域实践,涵盖AI全流程知识
实战性强
含大量图像、文本、语音等实战案例,提升动手能力。
聚焦前沿
紧跟大模型、多模态等前沿技术,把握行业趋势。
开源主导
依托丰富开源资源,降低学习成本,加速开发进程。
【课程目标】
构建系统知识体系
掌握人工智能基础概念,理解神经网络及相关机制,区分回归、分类任务。
提升实践操作能力
搭建 Python 开发环境,掌握开发工具使用处理数据并通过多领域实战提升实操与开发能力。
紧跟前沿技术趋势
深入了解大语言模型、多模态技术等人工智能前沿领域的发展现状、应用场景和未来趋势。
积累经验提升就业竞争力
完成实战项目打造作品集,增强在人工智能领域的就业竞争力。
【课程大纲】
AI基础知识:
模块简介:系统梳理人工智能的发展历程,详细对比机器学习与深度学习的差异,深入讲解深度学习基础、Pytorch 框架、神经网络原理,以及模型训练预测相关知识明确回归和分类任务的概念,阐释epoch、batch_size、lr 等关键参数。
目标收益:帮助学习者构建坚实的AI 理论基础,使其清晰把握人工智能的发展脉络和核心技术要点,能够理解和运用深度学习相关知识进行模型分析与构建,为后续实践操作奠定理论基石。
环境搭建Python基础:
模块简介:聚焦Python、Conda、Pycharm、Vscode 等工具的安装方法,同时介绍显卡驱动、Cudnn、docker 的安装与入门使用技巧,打造适合 AI 开发的基础环境。
目标收益:学习者能够独立搭建完整的 AI 开发环境,熟练掌握Python 编程基础和常用开发工具的使用,为进行复杂的 AI 项目实践提供环境和技术支持,提升自主学习和实践的能力。
数据处理:
模块简介:深入探索开源数据平台的使用,系统讲解训练数据的构建方法,明确训练集、验证集、测试集的划分原则,同时介绍数据shuffle、归一化、增强、清洗等处理技术,以及应对数据分布不平衡的策略。
目标收益:学习者将掌握数据处理的全流程技术,能够根据项目需求获取、处理和优化数据,提高数据质量,为训练高效、准确的 Al 模型提供有力确保,增强在数据驱动的AI项目中的实践能力。
文本篇:
模块简介:讲解文本数据处理、表示技术,开展文本分类实战,剖析 LLM大语言模型并进行实战训练。
掌握文本处理技术,运用大语言模型开发文本应用,了解行业动态,提升技术与创新能力。
语音篇:
模块简介:介绍语音识别原理、算法,展示开源和商用接口,以科大讯飞项目为例实战。
目标收益:理解语音识别技术,使用开源模型和商用接口开发语音项目,具备开发相关系统和工具的能力。
图像篇:
模块简介:围绕图像数据处理,涵盖多种任务,介绍概念、方法和实战案例。
目标收益:掌握图像 AI 应用技术,独立完成图像项目开发,积累经验,提升专业技能。
多模态:
模块简介:阐释多模态技术原理、前景和场景,讲解文生图等技术,提供多个实战样例。
目标收益:掌握多模态前沿知识和应用方法,开发创新项目,提升技术实力和创新思维。
【环境展示】
走廊环境
环境展示
【机构简介】
清徕智能专注于人工智能技术应用与人才培养,核心团队来自清华大学北京大学等高等院校,具备深厚的AI技术背景与产业经验。
清徕智能是中国软件行业协会认证的人工智能开发工程师认证机构,致力于链接企业、学员、培训机构,提供培训、认证、资源对接一体化服务。