排列5走势图

课程大纲简介

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排列5走势图JIHUODANGQIANSHICHANGGONGXUZHUANGKUANG,QIANXIN3NIANYANFALEXINGYERENKEDEAISUANFAJINGPINKECHENG,WEIKEYANYUANSUO、QIYE、GAOXIAOPEIYANGLEAIGUGANRENCAI

课程适合人群
本科及以上高校毕业生

计算机和软件相关专业
数学和统计学相关专业
主要针对大三、大四、硕士、博士阶段
的学生,有数学和编程基础
IT研发进阶

PHP/移动端开发/C++/Java
有研发经验,代码能力较强,学习后薪
资较高
研发管理技术拓展

架构师/CTO/某领域
的技术大牛/大学老师
已经是研发和技术大牛,需要结合自己
领域学习人工智能算法,提升技术广度
和深度
零基础想转行的人群

看好人工智能未来发展和趋势,想进入
这个行业,有为了工作也有为了兴趣,
学习了人工智能后可与传统行业结合赋
课程特色
就业范围广
学员分布在200多个行业
课程覆盖主流AI技术
通俗易懂的方式
讲授复杂的AI技术问题
线上线下融合教学模式
独创AI可视化模块开发工具
让复杂神经网络so easy
课程大纲
前置课程
PRE CURRICULUM
环境搭建
Python环境搭建
Python深度学习环境搭建
C++环境搭建
C++深度学习环境搭建
语言
Python快速入门
C++快速入门
版本管理
Git入门和使用
学习目标:能让学生在正课前快速进入学习状态,了解AI所需要的基础知识
第一阶段
STAGE ONE
公开课
科普人工智能
——  
AI的分类、AI能解决的问题
工作流程
科普工作流程
——  
数据处理、模型搭建、模型部署、硬件选型
科普工作范围
——  
AI的工作范围
场景应用
图像领域
——  
图像识别案例分析、图像跟踪案例分析、图像分割案例分析、图像生成案例分析、图像超分辨率案例分析、图像去噪案例分析
自然语义领域
——  
文本生成案例分析、文本摘要案例分析、文本分类案例分析、文本实体提取案例分析、问答模型案例分析
语音领域
——  
语音识别案例分析、文本转语音案例分析、声纹识别案例分析、语音唤醒案例分析、语言支付案例分析
自动化领域
——  
棋牌/游戏案例分析、机器人案例分析、群控案例分析、智能规划案例分析
其他
——  
3D重构案例分析、换脸案例分析
技术方案
AI产品技术方案
——  
AI产品技术方案格式、AI产品技术方案编写
学习目标:详细了解人工智能的整套体系,应用领域,行业,一开始就对人工智能整套体系有个明确的认知,带着应用问题进入技术知识的学习。
第二阶段
THE SECOND STAGE
数学
高数
——  
初等函数、复合函数、数列、极限、导数、微分与积分、极值和最值、梯度下降法
项目:梯度下降解决与非问题
线性代数
——  
线性代数基本概念、行列式、矩阵、矩阵运算、最小二乘法、矩阵的初等变换、线性方程组的解、矩阵特征值、向量的线性相关性、特征方程与相似变换
概率统计
——  
事件、事件运算、古典概率、条件概率、联合概率、边缘概率、全概率、期望和方差、贝叶斯公式、分布:常用分布/高斯分布详解、参数估计:极大似然估计
项目:垃圾邮件分类
信息论
——  
交叉熵、相对熵、KL散度、相对熵与交叉熵的关系
学习目标:理解数学知识体系在深度学习中的应用,可以读懂深度学习中常用的数学函数公式,能够用Python编程实现常用的数学算法。
Numpy
基本操作
——  
张量创建、张量基本运算、张量形状操作
PIL/Matplotlib
基本绘图操作
——  
基本绘图操作
学习目标:掌握常用框架对图像的基本操作,理解图像与矩阵的含义
OpenCV
读写
——  
图像读写、视频读取、摄像头读取、RTSP读取
像素操作
——  
像素操作、通道分离与合并、像素算术运算(加、减、混合、位操作)
几何操作
——  
仿射变换、透视变换、膨胀/腐蚀/开/闭/顶帽/黑帽、画点/线/矩形/圆/椭圆/多边形/文字
颜色空间
——  
RGB/RGBA/GRAY/HSV/YUV颜色空间讲解、颜色空间的相互转换、YUV颜色空间操作
项目:文字提取
滤波
——  
滤波解释、卷积滤波、低通滤波:均值滤波/高斯滤波/双边滤波/中值滤波、锐化:拉普拉斯锐化/USM锐化、梯度:Sobel,Scharr和Laplacian
阀值操作
——  
OTSU、简单阀值、自适应阀值
边缘提取
——  
Canny操作
项目:CT图像边缘提取
轮廓
——  
轮廓提取、轮廓近似、凸包、轮廓属性、对象提取、轮廓匹配
项目:综合前面知识进行车牌提取
模板匹配
——  
模板匹配
图像金字塔
——  
高斯金字塔、拉普拉斯金字塔
项目:用苹果和橘子创造一种新水果
霍夫变换
——  
霍夫变换原理、寻找直线、寻找圆
分水岭算法
——  
分水岭算法原理
项目:CBCT分割
傅里叶变换
——  
傅里叶变换原理、傅里叶变换与逆变换、频域滤波
项目:放大视频中睡觉小孩的呼吸
特征提取
——  
理解特征、Harris角点提取/亚像素级精确角点、Shi-Tomasi角点检测、SIFT算法、SURF算法、FAST算法、BRIEF算法、ORB算法
特征匹配
——  
Brute-Force 匹配、FLANN 匹配器、使用特征匹配和单应性查找对象
视频分析
——  
Meanshift均值漂移算法、Camshift算法、背景减除、光流
检测与跟踪
——  
CSTR/KCF/Booting/MIL/TLD/MOSSE
学习目标:掌握对图像的基本处理方法,为深度学习的数据预处理和后处理做准备
机器学习
回归
——  
线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归/LASSO回归、最小二乘法
贝叶斯/朴素贝叶斯
——  
贝叶斯/朴素贝叶斯
EM算法
——  
EM算法
最大熵模型
——  
最大熵模型
SVM
——  
SVM
聚类算法
——  
Kmeans、Knn、层次聚类、谱聚类
决策树
——  
决策树
集成学习
——  
随机森林、GBDT
主成分分析与数据降维
——  
PCA、SVD
图模型
——  
贝叶斯网络、HMM、条件随机场
学习目标:为深度学习的数据预处理和后处理做准备
数据预处理
数据标注
——  
数据标准工具应用
数据增强
——  
数据增强工具使用、自定义数据增强
学习目标:掌握常用数据格式的解析方式,对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等
深度学习
pytorch入门
——  
张量创建、张量基本运算
学习目标:熟练的使用PyTorch进行神经网络的搭建、训练和调参。
MLP全连接神经网络
——  
感知机模型、激活函数、全连接神经网络、MSE损失、反向传播算法(SGD/RmsPro/ADAM)
项目:MNIST手写数字分类
学习目标:深入了解神经网络,理解多层感知机的运行过程和原理,并能够搭建多层感知机模型。
模型评估
——  
混淆矩阵、Accuracy准确率、Precision精确率、Recall召回率、F1Score评价指标、PR曲线、ROC曲线、AUC、回归模型评估、聚类评估、MAP/Floats
学习目标:掌握测试网络性能的标准
Tensorboard可视化工具
——  
损失可视化、输入/输出可视化、参数分布可视化、梯度可视化、评估可视化
学习目标:为调参提供图形化参考
CNN卷积神经网络
——  
卷积过程、卷积尺寸与参数量计算、卷积网络、交叉熵损失、自定义数据读入
项目:cifar10分类识别
项目:单目标追踪
学习目标:最重要的神经网络,95%以上的深度学习模型都要用到他
RNN循环神经网络
——  
RNN讲解、梯度弥散问题、LSTM长短期记忆网络、GRU网络、SRU网络
项目:验证码识别
SEQ2SEQ
——  
SEQ2SEQ/CNN2SEQ结构、CTC损失、
项目:银行卡卡号识别
学习目标:可以处理所有的序列问题,如智能应答,智能翻译等,理解循环神经网络RNN和LSTM、GRU的运行过程和原理,能够搭建相关的循环神经网络模型训练和优化,解决商业中的一维信号或数据预测分析。
能解决的问题:OCR,一维信号处理、安全信号检测、产奶量预测分析,行为关键点识别
GAN生成式对抗网络
——  
反卷积/上采样、DCGAN深度卷积生成对抗网络、项目1:生成动画人脸、InfoGAN
项目2:条件控制生成手写数字
学习目标:让神经网络具备创造能力,理解生成式对抗神经网络和其变种网络的原理,可实现图像生成,语音生成等,具备一维、二维、三维图像的生成,补全,还原的相关项目能力。
能解决的问题:AR试衣生成衣服,景区文物图像还原,音乐歌曲生成、短视频生成,虚拟化妆镜
GNN图神经网络
——  
GCN图卷积、图嵌入
学习目标:了解下一代神经网路,让网络具备强大的知识融合,推理能力。
RL强化学习
——  
马可夫链、马科夫决策过程、马科夫随机过程、贝尔曼方程、Q学习、DQN
项目:像素小鸟
学习目标:掌握强化学习的思想,让AI具备决策和规划能力
能解决的问题:智能玩游戏,游戏平衡性分析,多设备联动配合,无人驾驶
第三阶段
THE THIRD STAGE
深度学习进阶
损失/训练优化
——  
正则化、Dropout、激活函数分析、参数初始化、梯度分析、困难样本训练/focal loss、特征解纠缠center loss、特征解纠缠arc loss、特征解纠缠trip loss、分布式训练
学习目标:掌握更高级的损失函数,能做出更优质的网络效果
网络结构设计
——  
容量/精度/性能 平衡关系、残差、1*1卷积/3*3卷积、DW卷积、batch normal、instance normal、layer normal、shuffle net、upsample/shuffle pixel、宽网络、常用网络结构进化与分析:Alex/Vgg/GoogleNet/ResNet/Inception/SqueezeNet/DenseNet/MobileNetV1-3/ShuffleNetV2
学习目标:掌握网络设计技巧,如何设计出性能更好,速度更快的神经网络
推理优化
——  
剪枝、蒸馏、量化、TensorRT
学习目标:让网络的性能支持一些性能较低物联网设备
模型部署
——  
C++部署、Android/IOS部署、HTTP部署
学习目标:训练好的模型应用在不同的设备环境
第四阶段
THE FOURTH STAGE
图像
图像识别:基于MTCNN和ArcNet的人脸识别项目
——  
图像跟踪算法思路、图像金字塔、重叠度IOU、NMS非极大值抑制、特征层到原图的映射、MTCNN算法流程、MTCNN网络结构、MTCNN训练样本、MTCNN网络的训练过程、MTCNN网络的使用过程、人脸识别的难点、Siamese network 孪生神经网络、距离衡量常用方法、余弦相似度和欧氏距离的等价性、Arc-SoftmaxLoss、人脸识别数据集
学习目标:人脸追踪主要应用的技术是MTCNN,人脸识别目前主要应用ArcNET网络,定位是用来对单目标的侦测和识别,其市场应用有人脸追踪识别、车辆追踪识别、无人机追踪识别等。在安防,门禁等上商业应用广泛。
能解决的问题:垃圾分类、工业缺陷检测、无损检测、医美面部纹理和斑识别、异物检测
目标检测:基于YOLO-v3的人车识别项目
——  
RCNN\fastRCNN\fasterRCNN\SSD\YOLO发展过程和原理、YOLO-v1、YOLO-v2、YOLO-v3版本差异、建议框设计、网络结构、YOLO-v3网络源码解析、COCO数据集、YOLO-v3网络的训练过程、YOLO-v3网络的使用过程、YOLO-V3代码实现、未来趋势:Free Anchor、应用YOLO-v3完成完整人车识别项目、项目答辩
学习目标:YOLOV3多物体追踪:目前行业应用最广泛的商业级多目标追踪模型,主要作用是对一个区域内的多种物体进行追踪。已经用于很多商业领域的案例,如人流,车流分析。YOLO的最大特点就是速度快、追踪位置准确。能够使用于实时监控和追踪目标。
能解决的问题:动作捕捉、机械零件检测、管道线路巡检、河流漂浮物识别,海洋浮冰识别、无人机的识别、道路巡检、智慧工地违规行为识别,无人驾驶
图像切割:基于U-NET切割物体
——  
FCN\DeepLib\MaskRCNN\U-NET发展过程和原理、语义分割、实例分割、全景分割、空洞卷积、全局金字塔池化、Mask R-CNN、下采样+上采样、多尺度特征融合:特征相加/特征拼接、获得像素级别的segement map、U-NET代码实现(完整图像分割项目)、项目答辩
学习目标:U-NET图像分割:主要用于迅速自动“抠图”,就行PS一样,但是PS需要人手动去把要抠取的图像边缘描绘出来,才能够抠取,应用领域广泛,比如基于人类行为的动作识别,可以用于体育运动、学生行为识别等等,或者基于医学影像的肿瘤分割,器官分割等等。
能解决的问题:金融图表分割,医疗影像分割,视频素材提取、卫星图像用地性质区分,游戏精彩时刻自动生成
自然语义
生成文章:用GPT2智能生成文章
——  
Seq2Seq模型在自然语义中的应用和问题、SEQ2SEQ注意力、词向量、word2vec、ELMo、EMLo原理介绍、EMLo总结、Transformers、多头注意力模型、单头注意力模型、位置编码、BPE编码、Mask LM、Fine-tuning过程、霍夫曼编码(Huffman Coding)、BERT、GPT2(代码实现)、GPT2答辩
学习目标:目前效果最好的NLP模型BERT和GPT-2,主要基于NLP自然语义处理技术,让机器学会理解人类文字语言中的含义。最终可以和人类进行文字语言对话。基于NLP技术的网络模型也可以在人类的“指引”下,独立写一些简单的文章,或者对文章进行翻译、写摘要等等,应用非常广泛,如智能客服,微软小冰等
能解决的问题:智能生成文章、智能生成歌词、游戏舆情分析,用药物疗效监控
我们的项目标准:
商业级别的实战项目。第一阶段:先掌握项目所需要的核心技术和网络。第二阶段:掌握项目商业全流程。
     1、数据寻找,数据标注,数据处理
     2、选择和实验多模型,再到模型参数调整。
     3、增加数据多样性,提升模型性能和精度。
     4、测试和部署,持续优化网络。
第五阶段
THE FIFTH STAGE
面试题讲解
opencv面试题讲解
机器学习面试题讲解
深度学习面试题讲解
简历指导
简历撰写
——  
技能和项目撰写
模拟面试
面试技巧
——  
自我介绍、技术和项目分解
学习目标:200家国内人工智能企业面试真题和扩展题型
后置课程
THE SIXTH STAGE
语言
Python
C++
框架
Tensorflow 2.0
学习目标:满足工作中的额外工程需求,后续增值小课的方向知识图谱,slam,3D点云,stylegan,神经网络芯片设计FPGA等
前置课程
第一阶段
第二阶段
第三阶段
第四阶段
第五阶段
后置课程