人工智能AI進階年度鉆石會員
人工智能趨勢
  人工智能是當前乃至未來時代熱門的技術之一，已在全球范圍內掀起了研究與學習熱潮。人工智能連續(xù)四年成為大學最熱門專業(yè)?。。?課程知識體系完備，從簡明的python語言開始，到機器學習，再到AI的兩大應用方向：計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP），幾乎包含了當下AI就業(yè)市場的全部需求。同時，課程學習曲線設計平滑，根據(jù)學習者對知識的消化吸收情況，循序漸進增強自身的AI技能。

學完收獲：

能夠熟練掌握Python開發(fā)的通用技術和框架，具備人工智能領域內機器學習，深度學習，計算機視覺和自然語言處理業(yè)務分析及開發(fā)的能力，同時培養(yǎng)學生使用AI算法構建業(yè)務流的能力和針對特定算法進行實用化、拓展化的再創(chuàng)新能力，從而足以勝任算法工程師等相關AI職位。百萬年薪不是夢?。?！
實戰(zhàn)項目：
實時人臉識別檢測項目
本項目可通過攝像頭實時采集視頻人臉數(shù)據(jù)，也可批量圖片輸入自動化識別人臉；本項目對視頻可實現(xiàn)人臉的跟蹤，并標注姓名、性別、情緒（開心、生氣、自然）等信息并能對進入視頻的陌生人報警，通過對人眼狀態(tài)的監(jiān)測對疲勞駕駛發(fā)出警報，并能通過對深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，進行活體檢測。
智能文本分類系統(tǒng)
智能文本分類系統(tǒng)是一款toB類型的應用, 解決泛娛樂領域公司內部對文本分類的需求, 用以支持推薦系統(tǒng), 精準營銷系統(tǒng)等, 它能夠將各類非結構化文本進行精確分類，打上一個或多個適合的標簽.從系統(tǒng)本身角度: 系統(tǒng)內包含很多NLP基礎任務的處理，比如分詞任務，命名實體識別任務等，又是機器翻譯，文本生成工作的基礎。因此，智能文本分類任務是學習NLP的必經(jīng)之路。
項目亮點
     1.搭建多模型訓練服務,保證在訓練過程中,進行資源監(jiān)控和分配,得以高效率在有限資源內進行模型訓練。
2.搭建多線程并行預測服務,為了滿足性能要求,這里我們將利用多線程的方式,并對每一個獲得結果做最         后綜合處理。
3.圖譜權重更新,隨著模型的預測完成,將使用預測概率更新在該路徑權重,最后根據(jù)權重計算規(guī)則,
獲得最后結果。
4.使用n-gram特征工程,來捕捉詞序對結果的影響。
5.使用fasttext模型,適應在語料變化大,模型數(shù)量規(guī)模大,模型上下線頻繁的場景。

智慧交通
汽車的日益普及在給人們帶來極大便利的同時，也導致了擁堵的交通路況，以及更為頻發(fā)的交通事故。智能交通技術已成為推動現(xiàn)代技術交通技術發(fā)展的重要力量，智能交通不僅能夠提供實時的交通路況信息，幫助交通管理者規(guī)劃管理策略，而且還能優(yōu)化出行者的出行策略。還可以減輕交通道路的堵塞情況，降低交通事故的發(fā)生概率，提高道路運行的安全系數(shù)。智慧交通項目利用深度學習技術，跟蹤路面實時車輛通行狀況，并逐幀記錄不同行車道車流量數(shù)目。車輛自動計數(shù)系統(tǒng)由計數(shù)系統(tǒng)、圖像抓拍系統(tǒng)、實時監(jiān)控錄像系統(tǒng)組成，可在視頻看出每個車輛的連續(xù)幀路徑。該項目可拓展性強，可根據(jù)企業(yè)業(yè)務，外接計費結算系統(tǒng)、LED顯示系統(tǒng)、語音播報系統(tǒng)、供電防雷系統(tǒng)等
項目展示：智慧交通技術架構圖
項目亮點:
1. 基于醫(yī)療知識圖譜的實體檢索技術。
2. 基于bert遷移學習的命名實體審核技術
3. 基于BiLSTM+CRF的命名實體識別技術
4. 基于微信公眾號和flask的模型部署服務

計算機視覺案例實戰(zhàn)
市場價值:
綜合運用計算機視覺及圖像處理相關技術，并將其用于企業(yè)業(yè)務場景及工業(yè)檢測如場景識別，手勢姿態(tài)識別，畫風遷移及生成，人體姿態(tài)估計等多方應用案例，通過案例實踐，能夠熟悉深度學習主要及前沿網(wǎng)絡模型的架構原理及在實際業(yè)務場景中的應用，結合實踐掌握深度學習在計算機視覺中的應用。
學習內容:
1.視頻中場景識別案例

通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)場景識別，與傳統(tǒng)的人工特征SIFT, HOG形成鮮明對比，通過訓練模型，提取圖片中的特征，組合出更的特征，最終實現(xiàn)場景識別，是前沿的場景識別方法，通過本案例，可牢固掌握Deep Learning的網(wǎng)絡結構、數(shù)據(jù)集增強方法，掌握CNN提取圖像特征和組合特征的特點并學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提高模型容量和降低模型過擬合的方法。