人工智能太難，聽不懂學不會
知識碎片化，不成體系
簡歷上項目經歷少
實戰資源少，實操經驗不足
學習目標不清晰，不知道要學什么
學的太基礎，就業面窄
隨著AI時代到來，人工智能成為熱門技術方向之一。飛速發展的行業使人才需求越來越大，薪資隨之 水漲船高。但由于技術更新快，教育資源有所滯后，真正符合市場需求的人才培養仍面臨巨大挑戰。
“快餐式”人才特點
基礎性技術崗位
可替代、可復制
機械執行，缺乏開發思維
晉升難，行業局限性
高素質人才特點
具備完整的開發思維
開發能力可遷移，無行業限制
符合市場人才需求標準
職場晉升快
在校學生
專科/本科/研究生及以上
理工科相關專業背景， 且自身有計算機、數學 等專業基礎。
IT轉行
傳統互聯網崗位
職業到達瓶頸，初級程 序員可復制性高，無行 業市場競爭力。
能力提升
架構師/算法工程師/CTO
研發大牛，需要人工智能 算法與大數據，提升技術 廣度與深度。
興趣驅動
實踐意識/創新思維/熱愛人工智能
對人工智能感興趣，并 有一定的學習動力和自 主學習能力。
邊練邊學培養開發思維
應用場景中教學，案例融入知識點
注重方法論教學，培養開發思維
不同框架對比學習，就業面更廣
注重AI+，與其它技術融合
實戰主導配套充足資源
自研元宇宙實驗平臺
充足的實戰資源，拒絕紙上談兵
大型項目高仿真
課程直接配套實操平臺
從機器視覺角度，具像化解析圖像處理、特征提取的過 程，真正去理解和掌握機器視覺中的圖像認知
項目:批量制作畢業證、基于AI開放平臺的圖片識別
展開NLP循環神經網絡學習涉及的關鍵步驟，覆蓋從數據預處理到模型部署的整個過程，同時細化算法原理流程，最終達到可視化結構的區別與先進性的能力。
項目：從零開始手寫GPT
通過結合概率論，實現傳統機器學習的相關算法，并大量地通過組建算法呈現內在的實質與前后關系的聯系，為深度學習打下結實的基礎。
項目：房價線性回歸預測、鮑魚年齡預測、共享單車租賃預測、垃圾郵件分類、乳腺癌分類、糖尿病預測、鳶尾花分類、紅酒品質分類、足球水平聚類、用戶畫像聚類、葡萄干品質分類、蘑菇毒性分類
從Encoder-Decoder結構到注意力機制，從位置編碼到LN，分步驟、分知識點的拆分Transformer的具體結構，并且通過張量維度變化，實現Transformer原架構的搭建與認知。
項目：花卉分類、蜜蜂螞蟻分類、水果分類、中文手寫體識別
從可視化入手，解析卷積能夠更好識別的圖像的原因，結合池化，多通道卷積等，搭建卷積神經網絡的基礎認知與概念。
項目：手寫數字識別、人臉識別、貓狗識別、汽車分類、動物分類、人臉識別
虛擬仿真系統通過搭建經典神經網絡的結構，設置對應的卷積、池化、激活函數的參數以及張量大小，實現經典神經網絡的結構復現，并掌握其優勢。
項目：商品情感分類、風電功率預測、人名歸屬于國籍分類、小說續寫。
分析從2012年到目前的所有算法的共性結構，即MLP多層感知機。深挖深度學習不同算法的共性知識點，并展示數據特征、網絡特征、結果特征的可視化教學。
項目：游戲是否能吃雞預測、PM2.5預測
虛擬仿真系統預設了多個具有代表性的綜合項目，將理論知識與實際應用相結合，驗證整合知識點解決問題的能力，通過解決實際問題來深化對人工智能原理和方法的理解。打造以實踐導向的學習模式。
項目：工業流水線智能分揀、垃圾分類、自動駕駛、大模型部署
采用“可視化算法”教學模式，將算法過程封裝，動態解析代碼，按搭積木式組合讓用戶可視化理 解算法原理，構建整體思維，深入學習。
以深度學習的本質為例，通過傳統學習方式學習一般需要2～3天，但使用人工智能在線實驗平臺只需要半天。
采用“代碼自動生成”教學模式，Python代碼自動生成，根據封裝好的組件自主學習代碼，代碼資源可以遷移到硬件平臺或虛擬場景中驗證。
采用“3D應用場景案例實戰”教學模式。邏輯與算法可接入系統里預設的3D場景中，實現可視化交 互體驗，打造人工智能沉浸式實操環境。
預設工業流水線場景，將待分揀物品輸送到分揀系統，可以自行設計規則和算法，將物品分配到正確的下件系統，訓練規則和算法越優，越能夠實現高速、準確、自動化的分揀處理。
預設自動駕駛的道路場景，感知與識別環境信息與道路信息，完成決策與規劃算法部署，通過類PID算法控制車輛姿態進行自主導航與智能交互。
深入挖掘從transformer到大模型的歷史變遷及技術棧的遷移，帶領大家從零開始搭建GPT大模型網絡，基于此學習各開源大模型的部署與微調。
國家政策
企業投入
資本傾斜
