CV görsel mühendisi indüksiyon eğitimi yaz kursu
Yıllık yaz tatili geliyor Birçok genç ve yaşlı için, iki aylık tatil aynı zamanda iki ay içinde iş aramaya hazırlanacakları anlamına geliyor. Birçok öğrencinin yaz tatiline çoktan başladığına inanıyorum. Özgeçmişimi hazırladım, ancak çok az sayıda kampüs öğrenme deneyimi ve staj deneyimi karşısında, birçok aday arasında nasıl öne çıkabilirim? En iyi AI yapay zeka şirketlerine katılmaktan bahsetmiyorum bile.
Pek çok öğrencinin iş arama sorunlarını çözmek için AI MOOC Academy, Lei Feng.com ve Harbin Institute of Technology (Shenzhen) ile birlikte, öğrencilerin 2 ay içinde "teori" edinmelerine yardımcı olmayı umarak Shenzhen'de "CV Görsel Mühendisi İndüksiyon Eğitimi Yaz Kursu" düzenledi. Öğrenme, kurumsal stajlar ve iş görüşmeleri gibi önemli bağlantılar sadece CV doğrultusunda teorik öğrenmeyi geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda staj deneyimini de zenginleştirebilir.Aynı zamanda tanınmış AI şirketlerine katılma fırsatları da var.Bu yaz hakkında tereddüt ediyor musunuz? CV görsel mühendisi indüksiyon eğitimi yaz sınıfının son 20 yeri kayıt olmanızı bekliyor!
Kurumsal öğretim görevlisi
Temel kursların tümü, zengin öğretim deneyimine sahip Harbin Teknoloji Enstitüsü (Shenzhen) Bilgisayar Okulu fakültesi tarafından verilmektedir; pratik kurslar, öğretmek için yapay zeka endüstrisindeki kooperatif şirketlerden kıdemli mühendisler işe alır ve proje araştırma ve geliştirmede zengin deneyime sahiptir ve öğrencilerin öğrenebileceği büyük veri vakaları sağlayabilir.
Dao Zhichuang'ın CTO'su Zhiwei Xing, Harbin Teknoloji Enstitüsü'nden bir doktora öğrencisi. Bir zamanlar NVDIA Shenzhen'de çalıştı ve birden çok grafik kartının tasarım ve geliştirilmesinden sorumluydu.
Yiyuan Intelligent CEO'su Wu Bo, sırasıyla Tsinghua Üniversitesi ve Hong Kong Baptist Üniversitesi'nde okudu ve doktora sonrası eğitimini İngiltere'deki Leeds Üniversitesi'nde tamamladı.
Ders içeriği
Bölüm 1 AI'ya Giriş (toplam 120 ders saati)
1. Temel matematik (40 ders saati)
1. Doğrusal Cebir ve Matris Teorisi
-
Bilgi noktası 1: Vektör, matrise giriş, vektör normu, matris normu
-
Bilgi noktası 2: matris işlemi, belirleyici
-
Bilgi noktası 3: Koşul numarası, doğrusal alt uzay, matris ortogonalizasyonu, matris ters çevirme
2. Olasılık ve İstatistik
-
Bilgi noktası 1: Rastgele test, rastgele olayların ilişkisi ve hesaplanması
-
Bilgi noktası 2: olayın olasılığı, koşullu olasılık
-
Bilgi noktası 3: Bağımsızlık, bağımsız koşullar, ortak dallara giriş
3. Dışbükey optimizasyon
-
Bilgi noktası 1: Makine öğrenimi ve optimizasyon arasındaki ilişki, dışbükey kümeler ve dışbükey işlevlere giriş
-
Bilgi noktası 2: aşırı nokta, maksimum nokta, gradyan, yönlü türev
-
Bilgi noktası 3: Kısıtlama probleminin KKT durumu
2. Programlamanın temelleri (40 ders saati, bir programlama temeline sahip olunması önerilir, bu tür dersler, CV'de yaygın olarak kullanılan dil bilgisi noktalarına odaklanarak ders saatlerinin sıkıştırılmasını sağlar)
Python
-
Bilgi noktası 1: Temel dilbilgisi
-
Bilgi noktası 2: döngü, dizi, liste
-
3. bilgi noktası: Yuan atası, sözlük, işlev
-
Bilgi noktası 4: dosya işlemi, nesne yönelimli
-
Bilgi noktası 5: düzenli ifade
-
Bilgi noktası 6: Sıralama algoritması
-
Bilgi noktası 7: veri analizi ve görselleştirme uygulaması
3. Makine öğrenimi (40 ders saati)
1. Makine Öğreniminin İlkeleri
-
Bilgi noktası 1: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, gradyan inişi
-
Bilgi noktası 2: karar ağacı, rastgele orman, GBDT
-
Bilgi noktası 3: SVM ve veri sınıflandırması
-
Bilgi noktası 4: Özellik mühendisliği: veri temizleme, anormal nokta işleme, özellik çıkarma, seçim ve kombinasyon
-
Bilgi noktası 5: Lojistik regresyon Softmax SVM ve Naive Bayes'in özü
-
Bilgi noktası 6: karar ağacı, rastgele orman artırıcı model füzyon özü hızlı konuşma
2. Makine öğrenimi savaşı
-
Bilgi noktası 1: makine öğrenimi süreci, ön işleme, özellik mühendisliği
-
Bilgi noktası 2: Kaggle makine öğrenimi yarışmasında mühendislik işlemlerinin gerçek savaşını işleme özelliği
-
Bilgi noktası 3: Model değerlendirme kriterleri ve bazı makine öğrenimi denetimli algoritmalar
-
Bilgi noktası 4: sklearn arayüzü aşinalığı ve makine öğrenimi modelleme kılavuzu
-
Bilgi noktası 5: sklearn modelleme ve kullanım
-
Bilgi noktası 6: makine öğrenimi denetimli algoritma ve denetimsiz öğrenme
-
Bilgi noktası 7: entegre algoritma ve Xgboost / LightGBM
Bölüm 2 Bilgisayarla Görme Kuramı ve Uygulaması (toplam 110 ders saati)
1. Bilgisayarla Görme Temelleri (50 ders saati)
-
Görüntü Tanımlama
-
Hedef tespiti ve takibi
-
Resim parçalama
2. Derin öğrenme algoritması ve uygulaması (50 ders saati)
1. Derin Öğrenmenin İlkeleri
-
Bilgi noktası 1: Yapay Sinir Ağı (YSA)
-
Bilgi noktası 2: Derin Öğrenme (Derin Öğrenme) ve TensorFlow ve diğer çerçeveler
-
Bilgi noktası 3: Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
-
Bilgi noktası 4: Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
-
Bilgi noktası 5: Uzun ve kısa süreli bellek ağı (LSTM)
-
Bilgi noktası 6: döngüsel sinir ağı çeşitleri
-
Bilgi noktası 7 s: eq2swq modeli
2. Derin öğrenme savaşı
-
Bilgi noktası 1: Caffe gerçek görüntü sınıflandırması
-
Bilgi noktası 2: Tensorflow gerçek savaş görüntüsü stili dönüştürme uygulaması
-
Bilgi noktası 3: google widedeep modeli
3. Sinir ağı optimizasyon problemi ve kaynak kodu analizi (10 ders saati)
-
Belirli bir soruna uygun bir ağ nasıl seçilir
-
Sinir ağı parametreleri nasıl başlatılır
-
Hangi gradyan iniş yöntemini seçmeli
-
Derin öğrenme platformunun kod mimarisi
-
Hesaplamaları verimli bir şekilde uygulama (evrişimli katmanı örnek olarak alın)
Üçüncü Bölüm Kurumsal Projelerin Pratik Açıklaması (20 * 3 = 60 ders saati)
-
Enterprise A proje vaka analizi
-
Enterprise B proje vaka analizi
-
Enterprise C proje vaka analizi
Bölüm IV Kurumsal Staj (80 saat)
-
Kurumsal eğitim (kod spesifikasyonu)
-
Gerçek savaş yeteneği testi projelendir
-
Kurumsal proje uygulaması
-
Staj ekranı
Bölüm 5 Kişisel Gelişim (10 ders saati)
-
Optimizasyonu devam ettir
-
Görüşme yeteneği geliştirme
-
Kurumsal İşe Alım Fuarı
-
İş görüşmeleri için ilgili şirketleri tavsiye edin
Kursun öne çıkan özellikleri
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
