美多商城
大型B2C电子商务平台,包含用户中心、商品展示、购物车、订单、支付、评论、搜索等功能。
项目特色
1、采用前后端分离的技术
2、使用最热门的Django REST framework +VUE技术实现
3、采用数据库读写分离技术
4、使用FastDFS实现商品图片数据的存储
5、可掌握支付相关业务的实现
6、可掌握搜索相关技术的使用
小学—山东省小学信息技术六年级教材已加入Python内容,Python语言课程化将成为孩子学习的一种趋势;
高中—浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python确定进入浙江省信息技术高考,信息技术教材编程语言从VB替换为Python;
大学—教育部考试中心已发布全国计算机二级考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知。
谷歌开源机器学习框架:TensorFlow
开源社区主推学习框架:Scikit-learn
百度开源深度学习框架:Paddle
... ...
以上框架,均是由Python语言开发。不仅如此,Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。尤其是Python中的机器学习,实现了人工智能领域中大量的需求。
Python到底有多火?后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等,Python应用无处不在,搜索引擎Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网是使用Python技术建立……可见Python应用开发技术在各公司都有大规模使用,Python的发展前景是不可估量的。
《互联网人才趋势白皮书》显示,虽然大批IT从业人员转型Python开发,但人工智能与大数据高速发展带来的大基数人才缺口,Python工程师短期内依然难以补缺。根据统计数据显示,人才缺口超过100万,国内:豆瓣、搜狐、金山、通讯、盛大、网易、百度、阿里、土豆、新浪等,国外:谷歌、NASA、YouTube、Facebook、红帽等企业都在发布招聘需求。
拓展知识面,一站式快捷学习
实战型课程体系,铸就硬实力
深入详解开发流程/开发工具链
研发项目库,实战占比超70%
引入数据科学,衔接人工智能
多领域就业,职业选择更丰富
①产品规划
②需求讨论
③任务计划
④任务追踪
⑤会议计划
⑥领取任务进行编码
⑦代码托管
⑧代码检查
⑨自动化构建
⑩管理交付件/发布包
⑪自动化部署
⑫执行测试并反馈问题
⑬流水线管理
使用Web框架进行项目创建,
开发项目
对每个版本的代码进行管里,方便更新迭代
已经开发完的项目部署在网络
上,通过域名访问开发出来的web项目
对网站中的数据的进行存储,有持久存储和临时存储
对项目的代码质量进行检测,避免出现漏洞,保证项目正常运行
Pandas
Numpy
Scipy
Matplotlib
Seaborn
线性回归
逻辑回归
决策树
随机森林
GBDT
KMeans
风控数据挖掘
机器学习评分卡
金融反欺诈
推荐系统架构
协同过滤
CTR预估
·Python第一个程序
·条件控制语句和循环语句
·容器类型
·函数
·文件操作
1、掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力。
2、能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
1、能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
·Linux系统使用
·多任务编程
·网络编程
·HTTP协议,静态Web服务器
·MySQL数据库
·高级语法、正则表达式
·HTML+CSS+JS+Jquery
·Mini-Web服务器
·面向对象
·异常处理
·模块和包
1、能够熟练使用Linux操作系统;
2、掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;
5、掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
6、掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理;
7、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。
1、能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
2、能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
·Django框架
·项目:美多商城-前台
·项目:美多商城-MIS系统
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用;
2、可根据Web框架设计,开发对应的数据库;
3、可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务。
1、能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点;
2、根据实际问题设计出相应数据库表。
·Docker
·nginx
·shell
·美多商城自动化部署
·美多商城日志管理
·美多商城自动化测试
·美多商城接口测试
·美多商城性能监控
1、掌握Shell基本语法;2、掌握复杂Shell脚本开发;
3、具备配置自动化及日志分析能力; 4、能够熟练使用Docker容器;
5、掌握selenium基本使用; 6、掌握UnitTest框架; 7、能够熟练使用request模块;
8、具备接口测试和接口测试框架开发能力; 9、掌握locust的使用。
1、具备一定的编程思维;2、能够熟练编写复杂Shell脚本;
3、能使用ELK实现企业级日志分析; 4、能够实现企业项目的部署;
5、web项目自动化测试。
·Flask框架
·黑马头条项目
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用; 2、掌握常见的性能优化技术;
3、缓存服务器的操作和设计;4、异步任务的实现。
1、高并发全功能的Web网站开发; 2、提升数据处理响应速度,灵活运用缓存。
·数据采集基础
·数据提取
·反爬处理
·数据存储
·scrapy框架
·Python数据科学库
·机器学习
·金融风控
·数据仓库
·SQL强化
·推荐算法
1、 熟练掌握Pandas、HQL、Spark;
2、 熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、聚类等建模方法;
3、 熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析、关联分析等统计方法。
1、 胜任相关的数据分析工作,对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;
2、 搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案;
3、 配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务;
4、 通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
·性能压力测试
·elasticsearch
·beats
·kibana
·logstash
·kafka
·elasctic apm
·测试监控
1、 掌握elastic stack技术栈的使用,并能够理解其底层原理
2、掌握性能压力测试开发技能,并具备压测平台开发的能力
1、 能够根据实际具体的业务场景,进行日志和指标的收集、处理、分析;
2、能够根据实际具体的业务场景,实现日志监控、服务组件监控、系统监控、网络监控、集群监控,形成完整的监控体系;
能够根据实际具体的业务场景,对web应用进行链路监控和追踪
3、能够根据实际具体的业务场景,开发压测平台,对web服务进行性能测试
4、对web应用的性能和可用性进行监控和管理,发现和定位性能瓶颈和故障,以保证应用达到预期的服务水平及最终用户体验
·自动化运维平台需求分析与设计
·基础系统搭建和登录功能
·系统管理功能
·CMDB系统
·监控系统
·自动化部署系统
·项目上线部署
1、掌握流行的Angular前端开发框架及基于蚂蚁金服Antd的UI框架——NG-ALAIN;
2、掌握基于LDAP的统一用户登录管理的设计和开发;
3、掌握对象级用户、组权限管理方案的设计和开发;
4、掌握请求日志及操作日志的审计管理的设计和开发;
5、掌握支持混合云的大型企业级CMDB系统的设计和开发;
6、掌握基于LDAP的服务器登录权限管控的设计和开发;
7、掌握通过Supervisor的XML RPC,以及远程管理所有服务器的Supervisor及其托管的进程;
8、能够使用分布式对象存储ceph来存储项目的数据;
9、掌握Zabbix监控系统的集成开发;
10、能够Ansible产品体系进行批量执行及自动化任务系统的开发;
11、具备能够进行CI/CD全流程开发的能力。
1、解决企业内部多系统的用户管理问题;
2、解决企业IT资产配置管理混乱问题;
3、解决企业服务器登录权限管理难的问题;
4、关联集成Zabbix监控系统,能够及时实时的查看服务器监控资源;
5、开发自动化管理系统,方便的批量执行和造化任务部署,并且操作历史可追溯;
6、实现CI/CD整套流程自动化,提升开发、测试、运维协作效率。
·安全基础
·防火墙与系统认证
·SQL安全
1、掌握sql注入原理及防范
2、掌握基本安全体系和安全策略
能够根据实际具体的业务场景,实施相关安全措施
精选热门项目
课时实践操练
行业项目技术
大型B2C电子商务平台,包含用户中心、商品展示、购物车、订单、支付、评论、搜索等功能。
1、采用前后端分离的技术
2、使用最热门的Django REST framework +VUE技术实现
3、采用数据库读写分离技术
4、使用FastDFS实现商品图片数据的存储
5、可掌握支付相关业务的实现
6、可掌握搜索相关技术的使用
黑马文学是专注于电子书阅读的客户端,本着帮助用户“多看书、多交朋友”的宗旨,以不断满足用户需求、为世界各地的用户提供更好的中文阅读产品为己任,立志给广大消费者提供更好的阅读体验。
1、采用jwt认证方式,实现整套认证方案
2、分类页面中采用智能推荐分类书籍
3、参考阅读软件中的书架,增加随机推荐书籍
4、采用Elasticsearch搜索引擎,加入高匹配和推荐的内容
5、增加夜间设置,方便用户夜间看书的
天天生鲜围绕着老百姓餐桌的生鲜B2C电商平台。以品质生活为目标,服务每一个家庭,覆盖了水果蔬菜、海鲜肉禽、牛奶零食等全品类。为每一位用户带来放心的食材、实惠的价格和品质的服务。
1、采用前后端不分离分离的技术
2、解决下单并发问题
3、使用ORM框架操作数据
4、使用阿里云发送短线
5、可掌握支付相关业务的实现
6、可掌握搜索相关技术的使用
7、使用阿里云oss对象存储
爱家租房项目是一个生活类的移动O2O项目,提供一个方便房屋短租供需双方交易的平台。通过本项目,学员可以掌握完整的企业项目开发流程。同时,项目中采用Web前端与后端完全分离的技术,可以让学员掌握后端对接不同前端产品的开发方法。在项目开发中,学员分别从后端开发工程师和前端开发工程师两个角度开发产品,可以加深学生对Web应用的理解,巩固前面所学的前端知识。
1、采用前后端分离模式,前端使用art-template模板引擎
2、采用Flask作为后端开发框架
3、采用云通讯发送短信
4、采用七牛对象存储服务作为图片存储
5、采用支付宝支付
6、采用jQuery+AJAX实现页面局部刷新
7、采用Jinja2模板实现服务器端渲染
8、采用Redis做缓存
9、采用Celery异步任务方案
新经资讯网是一个新闻资讯类门户网站,为用户提供优质的新闻资讯内容。项目使用前后端不分离方式实现,后端采用Python Web开发框架Flask,前端使用jQuery + AJAX技术。系统前台主要由首页、新闻详情 页、新闻评论、用户个人页等功能组成。系统后台主要包含新闻录入、新闻管理、数据统计等功能。
1、前端采用jQuery+AJAX实现页面局部刷新
2、采用Flask作为后端开发框架
3、采用Jinja2模板实现服务器端渲染
4、采用云通讯发送短信
5、采用Redis做缓存
6、采用七牛对象存储服务作为图片存储
本项目是提供IT职业在线课程的学习平台,为即将和已经加入IT领域的技术人才提供在线学习服务。用户通过录播学习掌握IT技能。项目包括门户、学习中心、评论系统、教学管理中心、系统管理中心等平台构成,为学员提供学习服务。
1、RabbitMQ消息队列
2、Logstash+ElasticSearch全文检索
3、基于JWT的用户认证
4、FastDFS+GridFS分布式文件系统
5、Nuxt.js服务端渲染
6、Celery Beat+FFmpeg+Nginx+Video.js+ HLS视频处理及点播技术方案
7、大文件断点续传技术WebUploader
8、Celery Beat+MQ完成分布式事务控制解决方案
本项目是一款提供中高端健康管理机构整体解决方案的移动端终端产品,提供可以接入微信小程序和移动端的客户端后端,以及具有菜单权限管理功能管理端后端。
1、采用Django+mysql+redis经典技术栈
2、客户端实现体检预约和体检报告查询模块功能
3、后台管理端实现会员列表、体检报告上传、经营统计、体检预约管理、体检套餐管理、管理员权限管理等功能
4、使用DRF实现REST API和ORM解决方案
5、在后台管理端,使用RBAC权限管理设计,配合JWT实现权限认证
6、接入微信公众平台,使用户可以通过公众号进入使用
7、静态文件使用第三方对象存储
8、在客户端,接入短信验证码功能,配合JWT实现登录认证
9、自定义字体配合echarts做统计数据展示
10、实现通过Excel模板文件下载上传,并读取内容使配置生效
律师在线是一个法律咨询移动端web平台。开发整体分为两大模块,律师端开发、用户端开发。项目中使用前后端分离的模式,后端Flask实训,数据存储采用redis、mysql实现,部署环境是基于ubuntu 16.04系统,使用Gunicorn + Nginx进行布署。功能上项目涉及在线提问,在线咨询(GeventWebSocket),后台管理系统等模块。前端使用Nodejs实现静态服务器,Websocket实现即时聊天。
1、使用Websocket即时聊天
2、多点登录限制
3、Nodejs、微信小程序
4、数据库操作使用ORM, 原生sql语句混合来实现
5、Celery异步任务队列
6、GeventWebSocket消息推送
7、Gunicorn,Nginx项目部署
黑马头条项目是一款汇集科技资讯、技术文章和问答交流的用户移动终端产品。黑马头条提供用户移动App端、自媒体PC Web端和系统MIS PC Web端三大应用,让用户轻松获取最新资讯,发布资讯文章。
1、使用Flask-RESTful实现REST API
2、灵活使用SQLAlchemy的数据库ORM解决方案
3、采用企业的Gitflow工作流开发
4、采用企业级的缓存方案
5、使用gRPC与推荐系统和AI系统对接
6、采用Elasticsearch搜索引擎
7、使用socket.io实现即时通讯
8、使用APScheduler实现定时任务
9、使用RabbitMQ消息队列
10、引入极验行为验证
十次方是一个中文IT技术交流平台,致力于为中国软件开发者提供知识传播、在线学习、职业发展等全生命周期服务。包含精品问答、技术论坛、公司招聘、资源下载等产品服务,提供原创、优质、完整内容的专业IT技术开发社区。
1、采用前后端分离的技术
2、使用最热门的Django REST framework技术实现
3、使用docker+nginx进行部署
4、采用七牛对象存储服务作为图片存储
5、可掌握搜索相关技术的使用
Web开发工程师
Python开发工程师
数据分析工程师
自动化运维工程师
自动化测试工程师
算法工程师
数据挖掘工程师
网络爬虫工程师
制定AI培训新标准
培养AI专精型人才
多领域多行业项目
打造AI核心竞争力
覆盖AI职业全技能
助力学员高端就业
技术大牛倾力研发
专职沉淀AI新技术
课程设置科学合理
适合AI技术初学者
聚力名企共建课程
整合优质技术资源
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。
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,对涉猎的全部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。
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
科学计算库,特征工程, 十大经典算法,主流应用领域,推荐系统,主流框架人工智能框架TensorFlow、Pytorch。
图像分类,目标检测和追踪,图像语义分割,场景文字识别,图像生成,人体关键点检测及标签识别,视频分类。
分词,命名实体识别,词性标注、句法分析、语义理解、信息抽取、机器翻译、文本摘要、问答系统、阅读理解。
进化学习、分布式机器学习、强化学习、立体视觉与SLAM、点云处理、对称权重与深度置信网络、模型可解释性,模型压缩,迁移学习,终身学习,元学习。
深度学习算
法工程师
推荐系统
工程师
机器学习算法
工程师
知识图谱
工程师
图像与视觉
处理工程师
数据挖掘
工程师
自然语言处
理工程师
数据分析
工程师
·Python第一个程序
·条件控制语句和循环语句
·容器类型
·函数
·文件操作
1、掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力。
1、能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。
·Python高级语法
·Python常用标准库
·数据结构与算法
·Linux系统使用
·网络编程
·多任务编程
·Web基础应用:HTTP协议
·Web基础应用:前端基础
·AI开发Web应用:Django框架
·面向对象
·异常处理
·模块和包
1、能够熟练使用Linux操作系统;
2、掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;
4、能够进行Python与MySQL之间的数据交互;
5、掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
6、掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理;
7、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
·常用科学计算库的使用
·数学基础知识及基于科学计算库的实现
·数据预处理与特征工程
·决策树
·SVM支持向量机
·朴素贝叶斯
·聚类算法
·集成学习
·马尔可夫链蒙特卡罗方法
·图模型
·高斯过程
·机器学习项目实训
1、掌握数据科学库的使用;
2、掌握数据基本处理的方法;
3、掌握机器学习中处理数据的方法;
4、理解经典的机器学习算法原理;
5、掌握机器学习中工作的具体流程。
1、把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型;
2、实现针对不同问题,选择不同算法模型,同时在该模型的基础上,对该算法进行调优。
·神经网络
·TensorFlow框架
·图像与视觉处理介绍
·目标分类和经典CV网络
·目标检测和经典CV网络
·目标分割和经典CV网络
·OpenCV库与图像处理基础
·OpenCV库与图像处理进阶
·cv综合案例实训
1、熟悉深度学习主要及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用;
2、掌握深度学习在计算机视觉中的应用,包括但不限于分割检测识别等;
3、掌握实际工作中深度学习的具体流程,数据及标注处理,建模训练,及模型部署应用等。
1、可实现物体(人体,人脸,通用目标)检测,跟踪与识别,道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案;
2、能够对图像处理、人脸算法,或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优。
·pytorch工具与神经网络基础
·自然语言处理NLP介绍
·自然语言处理NLP开发HelloWorld案例
·文本预处理
·RNN及变体
·Transfomer
·传统的序列模型
·非序列模型解决文本问题
1、掌握pytorch的安装和使用;2、掌握NLP领域前沿的技术解决方案;
3、掌握NLP相关知识的原理和实现; 4、掌握传统序列模型的基本原理和使用;
5、掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案。
1、能够使用pytorch搭建神经网络;2、构建基本的语言翻译系统模型;
3、构建基本的文本生成系统模型;4、构建基本的文本分类器模型;
5、使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别; 6、使用fasttext进行快速的文本分类。
·智能交通CV项目
·实时人脸检测CV项目
·智能文本分类NLP项目
·在线医生NLP项目
·场景识别CV项目
·泛娱乐推荐项目(CV+推荐)
1、掌握大规模语料下AI模型快速进行文本分类的全流程;
2、掌握多模型并行训练与多模型部署预测的全流程;
3、掌握垂直领域AI对话系统的基本工程实现;
4、掌握使用迁移学习方法进行句子审核及其句子主题相关问题的实现;
5、掌握复杂场景下AI模型实时进行目标检测并跟踪的全流程;
6、掌握利用AI模型进行人脸定位,检测,识别,匹配的工程实现方法;
7、掌握多模型级联实现场景识别并进行模型部署的全流程。
1、通过项目对机器学习、NLP、CV领域知识点综合应用;
2、通过项目综合提升AI算法业务流搭建能力;
3、通过项目综合提升AI算法实用性、先进性、可拓展性经验提升。
·自编码器
·对称权重与深度置信网络
·进化学习
·分布式机器学习
·强化学习
·数据结构和算法强化
·数据结构强化
·动态规划初步
·贪心算法
·数据结构与算法的Python实现
·计算机视觉CV强化
·立体视觉与SLAM
·点云处理
1、理解算法和模型的分布式实现及加速原理;
2、深入理解常用算法,模式识别,概率统计、最优化等算法原理及应用;
3、基于3D点云数据,进行配准、分割和特征识别等算法开发,建立3D点云图处理的算法模型。
1、跟进行业最新深度学习算法相关先进技术,研究并应用的学习算法,持续提升模型的精准性和鲁棒性;
2、深入理解算法和模型调优方式及优缺点;
3、综合运用经典SLAM技术,多视角几何基础理论以及三维重建方法进行业务实践。
自然语言处理方向01 NLP案例6+
02 小智同学聊天机器人项目
03基于Transformer的语音识别项目
推荐系统方向01 大数据推荐系统基础专业课
02 黑马头条推荐系统项目
03 泛娱乐推荐系统项目
图像与视觉处理方向01 CV案例6+
02 场景识别项目
03 在线商品检测项目
数据处理方向01 Python爬虫基础
02 爬虫热点项目库
03 爬虫高薪课
04 数据分析基础课和案例
Web开发方向01 Web-Django框架基础课
02 Web-Flask框架基础课
03 美多商场项目
04 黑马头条web项目
05 manbetx体育云课堂项目
智能问答
AI医疗
智慧城市
自动驾驶
姿态识别
智能质检
供需预测
路线规划
险情检测
人脸识别
精准营销
语义分析
场景识别
推荐系统
股价预测
量化分析
AI项目
覆盖领域
本项目利用深度学习技术,跟踪路面实时车辆通行状况,并逐帧记录不同行车道车流量数目。车辆自动计数系统由计数系统、图像抓拍系统、实时监控录像系统组成,可在视频看出每个车辆的连续帧路径。
1、Siamese系列模型
2、yoloV3目标检测
3、SORT/DeepSORT算法
4、卡尔曼滤波目标位置优化
5、匈牙利算法目标匹配
6、相机校正方法
本项目可通过摄像头实时采集视频人脸数据,也可批量图片输入自动化识别人脸;本项目对视频可实现人脸的跟踪,并标注姓名、性别、情绪(开心、生气、自然)等信息;能对进入视频的陌生人报警。
1、EigenFace
2、LBPH
3、双属性图
4、动态人脸定位
5、活体检测
6、柔性模型技术
7、Gabor系数特征匹配
8、隐马尔科夫模型的图像分割
在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。该项目结合医学知识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术,旨在降低首医成本,为患者提供基本医学诊断意见服务。
1、Neo4j图数据库
2、命名实体审核/识别模型训练与预测+
3、句子主题相关模型训练与部署
4、系统联调与测试
5、论文复现
中文标签化系统是NLP基础任务的综合系统,同时又是NLP应用的基础设施。根据文本信息,给出对应的预定义标签将能够有效的支持用户画像,推荐系统等。同时,对于高阶NLP任务,如对话,翻译,寓意蕴含等在语料分类上将有很大的帮助。
1、标签词汇知识图谱
2、特征工程
3、fasttext模型
4、多模型训练与预测
5、AI业务流调试
6、Django后端服务搭建
推荐系统的在当下的火爆程度毋庸置疑,个性化推荐的需求也是每一个toC产品应该实现的目标。本项目推荐系统策略与图像与视觉处理相结合,深度解决互联网产业的推荐业务场景。
1、知识图谱构建双画像
2、多召回策略
3、召回金字塔
4、基于人脸
5、场景
6、表情推荐方案
场景识别是视频内容结构化的重要基础。场景信息是影视剧、短视频推荐的重要依据;通过场景识别把视频按照场景片段分割,为广告与视频场景原生贴合创造条件。
1、浅CNN模型粗分场景
2、深CNN模型集成学习细分场景
3、MLP模型预判的深度级联学习模型
黑马头条推荐系统属于机器学习与深度学习推荐应用项目,类似今日头条、掘金等推荐。用户可以通过黑马头条APP获取个性化推荐技术文章的效果。
1、Hadoop分布式文件存储和计算
2、Sqoop大规模数据迁移
3、Lambda架构
4、Flume数据采集
5、Kafka消息队列
6、Spark机器学习
7、用户特征工程
8、TFIDF、TextRank文本特征工程
9、多路召回策略
10、Wide&Deep深度学习模型
本项目可针对X光胸片的肺部结节自动检测,在CT图像上进行智能肺结节检测。结合计算机视觉技术和深度学习网络,AI能够自动完成对可疑病灶区域的标记和预诊断,提高医生工作效率,降低误诊率和漏诊率。
1、R-CNN系列目标检测
2、3D-CNN模型
3、DNN网络提取语义特征
4、图像分割
5、格式转换
6、算法优化
小智聊天机器人,使用了自然语言处理的技术,实现人机对话。实现的是一个类似智能客服的系统,实现了闲聊功能和问答功能,在App上提供了入口,能够和机器人闲聊和编程相关的问题。
1、jieba分词
2、skip-gram模型
3、CBOW模型
4、词嵌入原理word_embedding
5、神经网络RNN-LSTM-GRU
6、Seq2Seq模型完整搭建和训练
7、astText+Attention注意力机制
在线商品检测项目是一个基于图像方向的一个目标检测的项目。类似的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目结合当前CV领域常用工具、深度学习、目标检测算法、微信小程序对接、百度机器人对接等技术,能够为用户或者消费者拍摄的照片、视频中存在的目标做出标记与类别判断。
1、YOLO系列模型
2、SSD模型
3、数据增强
4、TensorFlow serving
5、多GPU训练及模型部署
6、LabelImage图像标注
AI技术大牛
AI从业经验
技术研讨
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……
双方将共同制定和推广“人工智能”人才标准及人才培养方案,并根据各自的优势共同进行课程设计和优化,旨在培养更专业的人工智能领域人才。
双方将通过平台建设、课程研发、人才培养及产品创新,围绕人工智能数据科学、图像与视觉处理、自然语言处理等领域开展更多深度合作。
北京大学电子与通信工程硕士, 多年开发经验,熟悉web后端,移动端, 大数据, 机器学习等技术, 精通java Python等常用开发语言,在多家软件公司担任高级工程师, 项目经理, 有新浪微博,中新网新闻发布系统等多个大型项目经验。
毕业于山东大学,计算机硕士。具有10年项目开发、项目管理经验,任事业部技术总监,长期一线项目经理。主持开发过的项目涉及银行、政府等应用领域。多年企业内训培训师,讲课深入浅出,深受学生和企业员工的好评。
大连理工大学计算机硕士毕业,专注于机器学习,操作系统,推荐,深度学习领域。曾就职于人工智能创业公司,百度公司,任算法高级工程师。对CV,NLP,风控,强化学习,C++,Python等领域技术有深入研究和项目经验。为人幽默喜气,深受学生欢迎。
10年Linux平台互联网开发经验,业界资深讲师。精通Linux内核开发、内核系统移植、ARM SOC体系结构设计、C/C++、Python、Javascript、LISP、ARM/X86汇编等编程语言,全栈工程师对计算机原理从上到下融会贯通。
十年Linux平台软、硬件开发经验,五年教学经验。拥有美国Intel多核多线程认证, ARM认证工程师资格证(AAE和AAME)。曾参与上海建设银行项目Unix安全及解决方案,263网络集团的大型企业邮箱系统开发。精通Linux内核驱动开发、C/C++、Python开发。
多年软件开发经验和丰富的教学经验,先后在多家公司担任团队技术负责人。熟悉Python、C、Objective-C、Swift等编程语言,带领团队开发出《利安社区》《荣华果园》《爱遇》《WinShop》等。授课风趣幽默,善于引导学生主动思考问题。
多年研发经验和教学经验。精通Linux操作系统各种应用开发,精通C/C++、Python语言编程,对GTK+、Qt等图形界面编程有深入研究,精通网络编程,交换机、路由器、TCP/IP协议栈等。拥有丰富授课及培训技巧,讲课幽默生动有趣,深入浅出。
硕士研究生学历,具有多年的编程工作经验。研究生期间主要研究算法优化,熟悉常用算法模型底层原理。做过数据挖掘,推荐系统等相关工作。专注于人工智能、机器学习、深度学习相关方面的应用研究。授课幽默风趣,注重学员反馈吸收。
计算机专业毕业,多年IT教育培训及多年开发经验,精通Python、C、OC、Swift等编程语言,主导过多个项目开发,社交、新闻、购物等APP和后端领域,注重移动端与后台接口交互体验。授课思路清晰明了,通俗易懂。
人工智能方向博士,微软AI课程导师; 曾任职于多家世界500强公司及无人机行业领先企业的研发部门;授课经验丰富,精准把握方向, 知识体系完备;开拓的国际视野,具有亚欧大陆、南北美洲等30余个国家的访学阅历。
统计学硕士,10年以上医疗行业软件研发与算法设计经验,担任算法工程师+高级软件工程师,精通Python ,opencv,c++,php,react-native等,主要从事人脸检测,物体识别并建立相关医疗模型,具有医疗核心期刊发表过相应文章经历。
多年开发与IT教学经验,精通Python、MySQL、HTML、CSS、JavaScript等编程语言。技术纯熟,项目经验丰富。授课风趣幽默,以不同的授课风格打破代码课程对学生的常规束缚,引导不同基础的学生日有所长。
课前明确学习目标
学员全程围绕学习目标开展学习
根据个人知识掌握
推荐对应学习建议
随时随地在系统中提出
问题并获得解答
学习成果通过可视化BI报表展现
学习情况了然于胸
随堂纠错测评
确保学习的薄弱点有效补救
低起点、高终点的练习路径
提升知识应用能力
阶段性评估
明确学习薄弱点
专人制定专项学习计划
确保每一名学员不掉队