• 双师流动课堂·学习进度自由把控
  • 系统人才画像·学习效果实时监测
  • 海量题库自测·查缺补漏针对强化
  • AI智能模拟面试·提前预演面试押题
  • AI智能助教答疑·24小时在线随问随答
  • 企业真实项目实战·所学即所用
  • 技术创新是推动人工智能发展的核心动力
人工智能太难,听不懂学不会 知识碎片化,不成体系 简历上项目经历少 实战资源少,实操经验不足 学习目标不清晰,不知道要学什么 学的太基础,就业面窄

人工智能,AI时代的必修课

随着AI时代到来,人工智能成为热门技术方向之一。飞速发展的行业使人才需求越来越大,薪资随之 水涨船高。但由于技术更新快,教育资源有所滞后,真正符合市场需求的人才培养仍面临巨大挑战。

  • 高质量人才缺口大
  • 市场需求大
  • 热门技术薪资高
  • 急需优质教育资源
  • 为迎合人工智能行业飞速发展,市场存在许多“快餐式”人才培养,而具备体系技术能力的人才高度稀缺。
    • “快餐式”人才特点

      基础性技术岗位

      可替代、可复制

      机械执行,缺乏开发思维

      晋升难,行业局限性

    • 高素质人才特点

      具备完整的开发思维

      开发能力可迁移,无行业限制

      符合市场人才需求标准

      职场晋升快

适学人群

拒绝做“可复制”技术人才

打破行业壁垒,培养技术人才“可迁移能力

理论+实战,5大阶段层层递进,培养AI开发思维

理论打底,实战巩固,打造真正掌握人工智能技术的人才
  • 基础理论
  • 基础开发
  • 深度开发
  • 视觉实战
  • 模型实战

耗时5年研发人工智能在线实验平台,打造身临其境实战环境

采用创新教学模式,将理论知识变得直观生动,同时为理论知识的应用提供了项目开发与实践的学习系统
组件化拖拽式编程
结果实时展示
组件参数交互
代码自动生成
机器视觉3D场景
NLP/语音3D场景
智能分拣综合场景
大模型AIGC综合场景
自动驾驶综合场景

元宇宙人工智能在线平台优势

一次性解决人工智能学习3大难题
算法难

采用“可视化算法”教学模式,将算法过程封装,动态解析代码,按搭积木式组合让用户可视化理 解算法原理,构建整体思维,深入学习。

以深度学习的本质为例,通过传统学习方式学习一般需要2~3天,但使用人工智能在线实验平台只需要半天。

编程难

采用“代码自动生成”教学模式,Python代码自动生成,根据封装好的组件自主学习代码,代码资源可以迁移到硬件平台或虚拟场景中验证。

应用场景难

采用“3D应用场景案例实战”教学模式。逻辑与算法可接入系统里预设的3D场景中,实现可视化交 互体验,打造人工智能沉浸式实操环境。

3D仿真交互式综合项目

沉浸虚拟仿真实验环境,互动学习深化知识理解与技能提升,激发学习热情与创新思维
  • 工业流水线智能分拣

    预设工业流水线场景,将待分拣物品输送到分拣系统,可以自行设计规则和算法,将物品分配到正确的下件系统,训练规则和算法越优,越能够实现高速、准确、自动化的分拣处理。

  • 自动驾驶

    预设自动驾驶的道路场景,感知与识别环境信息与道路信息,完成决策与规划算法部署,通过类PID算法控制车辆姿态进行自主导航与智能交互。

  • 从零开始手写GPT

    深入挖掘从transformer到大模型的历史变迁及技术栈的迁移,带领大家从零开始搭建GPT大模型网络,基于此学习各开源大模型的部署与微调。

结果导向,对标岗位JD精准教学,学完直接落地高端岗位

从入门到精通:AI岗位学习全攻略
  • AI全栈工程师
  • python开发工程师
    增加自动化办公能力
  • 图像处理工程师
    机器学习工程师
  • 自然语言处理算法工程师
    语音识别算法工程师
    深度学习算法工程师
    计算机视觉工程师
  • 数据标注员
    大模型算法工程师
    大模型训练与微调工程师
    AI终端部署工程师
    • 人工智能引入与
      课程整体介绍
    • Python
      高级技巧
    • 数据
      结构
    • 人工智能的
      微积分基础
    • 基于传统视觉的简单的
      车道线检测与自动驾驶
    • Python的
      基础语法
    • 线性代数与
      Python第三方库
    • Git
      教程
    • 图像认知
      与OpenCV
    • 机器学习算法原理
      与实践-入门
    • 语音场景
      与认识声音
    • NLP-循环
      神经网络
    • 卷积
      神经网络
    • 机器学习算法原理
      与实践-深化
    • Transformer
    • 视觉经典
      神经网络与复现
    • 深度学习
      基础与实践
    • 概率论
      与统计
    • 生成式
      人工智能
    • 数据集
      标注与制作
    • 工业流水线
      产品实时检测
    • 目标分割的
      原理与实战
    • 大模型的
      RAG、微调与Agent
    • PyQT
      课程
    • 工业流水线
      产品分类
    • 垃圾分拣
      实时监测
    • 大模型的
      部署与上线
    • 算法的
      NPU终端移植

21年资源积累,打造人工智能行业标杆