?什么是X-GPT
X-GPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具,它能夠通 過理解和學習人類的語言來進行對話,還能根據(jù)聊天的上下文進行互動,真正像人類一樣來聊天交流,甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼,寫論文等任務(wù)。
結(jié)合X-GPT的底層技術(shù)邏輯,有媒體曾列出了中短期內(nèi)其潛在產(chǎn)業(yè)化方向:歸納性的文字類工作、代碼開發(fā)相關(guān)工作、圖像生成領(lǐng)域、智能客服類工作,是更強大的任務(wù)完成工具。
隨著科技的發(fā)展,人工智能的應(yīng)用越來越廣,也成了當前熱門的就業(yè)方向... ...
?X-GPT人工智能 職場熱門就業(yè)方向
就業(yè)缺口大:國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的《人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書2020》顯示,目前中國人工智能人才缺口達30萬。
應(yīng)用領(lǐng)域廣:在農(nóng)業(yè)、通信、醫(yī)療、社會治安、交通領(lǐng)域、服務(wù)業(yè)金融行業(yè)、大數(shù)據(jù)處理等方面,人工智能擁有廣泛的應(yīng)用。
國家政策扶持:相關(guān)管理部門發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出到2030年使中國人工智能理論技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng) 先水平。
?X-GPT人工智能行業(yè)薪資現(xiàn)狀
獵聘大數(shù)據(jù)發(fā)布的X-GPT相關(guān)領(lǐng)域就業(yè)洞察報告顯示
與X-GPT密切相關(guān)的一個分支領(lǐng)域一一預(yù)訓(xùn)練模型、對話機器人和AIGC的人才需求量增速呈現(xiàn)明顯的上升態(tài)勢,AIGC領(lǐng)域新發(fā)職位同比增長了42.51%,預(yù)訓(xùn)練模型相關(guān)崗位同比增長20.37%,崗位平均年薪均超30萬。
?人工智能發(fā)展道路及X-GPT人工智能課程培養(yǎng)目標
課程培養(yǎng)目標:課程側(cè)重于目前人工智能領(lǐng)域未來需求量較大的X-GPT AI應(yīng)用工程師級別的人才培養(yǎng)
?X-GPT人工智能課程學習階段
課程采用必學+選修的方式, 采用 易、中、難 循序漸近的方式設(shè)計全部課程內(nèi)容,每一階段,針不同數(shù)據(jù)企業(yè)崗位用人要求設(shè)計。適配不同層次, 不同需求、不同學歷,不同專業(yè) 的學員需求。
?哪些人適合學習X-GPT人工智能課程
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技術(shù)熱門:融合X-GPT技術(shù)。時下熱門技術(shù)未來發(fā)展方向,助你好前途。
內(nèi)容系統(tǒng):課程內(nèi)容系統(tǒng)全面。九大階段、十三大AI企業(yè)熱門技術(shù),緊扣時下主流熱點的AI技術(shù)(文字、圖像、語音、視頻),如:機器視覺、NLP自然語言處理、語音識別。
案例豐富:整體課涉及經(jīng)典AI應(yīng)用有:智能推薦、圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識別、情感分析、文檔智能分類、輿情分析、語音轉(zhuǎn)文字、文字轉(zhuǎn)語音、精準營銷、問答機器人等。
涉及熱點場景:整體課涉及經(jīng)典AI應(yīng)用有:智能推薦、圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識別、情感分析、文檔智能分類、輿情分析、語音轉(zhuǎn)文字、文字轉(zhuǎn)語音、精準營銷、問答機器人等。
技術(shù)前沿:包括大量未來AI即將流行的技術(shù),如:半監(jiān)督學習/遷移學習/強化學習/知識圖譜/邊緣計算/嵌入式人工智能等。
加入AI工程化內(nèi)容:加入深度學習模型部署、深度學習分布式部署及大數(shù)據(jù)環(huán)境下的AI模型部署及封裝Restful接口+flask服務(wù)+WebUI調(diào)用的工程項目實現(xiàn)案例。
配置專門服務(wù)器:人工智能+大數(shù)據(jù),適應(yīng)企業(yè)更高需求。配置專門的深度學習 GPU 服務(wù)器,全真GPU深度學習模型訓(xùn)練環(huán)境搭建。
?課程大綱
?模塊一:機器學習入門
人工智能掃盲 & 機器學習入門、機器學習基礎(chǔ) - 數(shù)理統(tǒng)計必知必會、機器學習基礎(chǔ) - 數(shù)學必知必會、X-GPT掃盲課程(X-GPT 簡介、行業(yè)應(yīng)用、環(huán)境搭建與上手體驗)?模塊二:機器學核 心
數(shù)據(jù)預(yù)備、清洗與特征工程、分類算法原理與實現(xiàn)、聚類與關(guān)聯(lián)算法原理與實現(xiàn)、協(xié)同過濾原理與實戰(zhàn)、機器學習框架:scikit-learn、集成學習– 多算法融合、文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法、項目實戰(zhàn)、如何訓(xùn)練X-GPT(X-GPT專業(yè)提示詞編寫技巧、方法與實戰(zhàn))、如何訓(xùn)練X-GPT讓它成為你的貼身學習助理、實戰(zhàn):X-GPT+ Ai 機器學習實現(xiàn)預(yù)測模型搭建與評估?模塊三:深度學習
深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、實戰(zhàn)深度學習框架_PyTorch、pytorch深度學習框架實戰(zhàn)-01:智能垃圾分類項目、pytorch深度學習框架實戰(zhàn)-02: 攜程酒店評論情感分析智能系統(tǒng)、pytorch深度學習框架實戰(zhàn)-03: 基于seq2seq模型實現(xiàn)的智能機器翻譯平臺、實戰(zhàn)深度學習框架_Tensorflow & Keras、項目實戰(zhàn):使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm的新聞文本分類模型、半監(jiān)督學習、Ai 編程神器——Google Copilot 入門、Ai 編程神器—— Google Copilot 實戰(zhàn)、當X-GPT遇到深度學習:升級成為深度學習高手?模塊四:深度學習在視覺 領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用
圖像識別與處理基礎(chǔ)、深度學習在機器視覺領(lǐng)域(CV)的實戰(zhàn)應(yīng)用、CV項目實訓(xùn) 01:yolov3目標檢測算法在人臉檢測領(lǐng)域的應(yīng)用實戰(zhàn)、CV項目實訓(xùn) 02:使用 Tensorflow2.X 搭建 MaskRcnn 實例分割模型、項目實戰(zhàn):X-GPT+CV實現(xiàn)計算機視覺處理任務(wù)
?模塊五:NLP 智能交互
深度學習在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用、nlp項目實訓(xùn)-01:國家電網(wǎng)智能投訴分類系統(tǒng)(基于Word2Vec+LR 和TextRCNN模型實現(xiàn))、nlp項目實訓(xùn)-02:醫(yī)療命名實體識別(BiLstm+Crf模型,構(gòu)建糖尿病知識圖譜)、項目實戰(zhàn):X-GPT+NLP實現(xiàn)自然語言處理任務(wù)
?模塊六:企業(yè)級知識圖譜 的構(gòu)建及其實戰(zhàn)應(yīng)用
企業(yè)級知識圖譜的構(gòu)建及其實戰(zhàn)應(yīng)用、項目實戰(zhàn):基于neo4j圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)武器知識圖譜、遷移學習、強化學習、如何讓X-GPT幫你美化簡歷與項目描述
?模塊七:語音識別技術(shù)算理與算法實戰(zhàn)應(yīng)用
語音識別技術(shù)原理與算法實現(xiàn) (研發(fā)中)、利用深度學習算法構(gòu)建語音識別應(yīng)用 (研發(fā)中)、如何讓X-GPT成為你的專職AI面試官
?模塊八:人工智能前沿技術(shù)——邊緣計算與(嵌入式)人工智能
邊緣計算的概念、技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用 (研發(fā)中)、Embedding(嵌入式)人工智能 (研發(fā)中)
?模塊九:大數(shù)據(jù)+人工智能分布式部署實戰(zhàn)應(yīng)用
大數(shù)據(jù)+機器學習、AI 工程應(yīng)用-1:使用tensorflow-serving部署tensorflow算法模型、AI 工程應(yīng)用-2:使用Torchserver部署PyTorch算法模型、AI 工程應(yīng)用-3:使用 tensorrt 部署深度學習模型、AI 工程應(yīng)用-4:使用spark-scala調(diào)用tensorflow2.0訓(xùn)練好的模型、X-GPT賦能面試,讓你成為“面霸”、X-GPT 遠不于此,進入職場后的 X-GPT的“七十二”種玩法
?課程實戰(zhàn)項目
AI 項目一:智能垃圾分類項目
項目簡介:自 2019年7月 1日起,隨著《上海市生活垃圾管理條例》正式實施,垃圾分類工作在全國由點到面逐步推開。垃圾分類可以Z大限度的實現(xiàn)垃圾資源利用,減少垃圾處置量,改善生存環(huán)境質(zhì)量,降低垃圾對于地下水的污染。由于垃圾分類條例剛開始實施,很多居民還沒有足夠強的垃 圾分類意識,生活中垃圾分類并沒能得到很好的落實。因此垃圾收集站依然有很強的垃圾自動分類需求。本次項目主要使用垃圾分類數(shù)據(jù)集,通 過pytorch框架來完成數(shù)據(jù)集分割、圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建、模型訓(xùn)練、模型推理預(yù)測等任務(wù)。
?項目目標
通 過本次實驗,希望學員能夠掌握如何通 過Pytorch訓(xùn)練圖像分類模型,內(nèi)容包括但不限于:
① 使用文件處理方式分割數(shù)據(jù)集(train、 valid、 test)
② 構(gòu)造Dataset
③ 使用pytorch搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
④ 編寫代碼實現(xiàn)模型訓(xùn)練過程
⑤ 編寫代碼實現(xiàn)模型推理過程
?為什么選擇我們
課程優(yōu)勢:課程融入全新X-GPT技術(shù)元素
經(jīng)驗豐富:專注IT培訓(xùn)多年2004年-今師資團隊:學掌門總監(jiān)級導(dǎo)師領(lǐng)銜授課
就業(yè)成果:近年來每年可輸送10000+職業(yè)IT人才學員入職眾多招聘合作企業(yè)
合作面廣:為多家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)培養(yǎng)了眾多IT技術(shù)團隊
高新技術(shù)企業(yè):股票代碼836392
?關(guān)于我們
成都博為峰培訓(xùn)致力于打造個性化職業(yè)技能培訓(xùn)學習平臺,秉承“讓適合的人,選擇適合的時間、適合的地點、適合的老師,學適合品類的課程”的理念,致力于為更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人提供個性化的職業(yè)技能提升方案,在商業(yè)不斷創(chuàng)新、技術(shù)不斷迭代和機遇不斷涌現(xiàn)的時代里,能夠持續(xù)提升職場競爭力,達成職業(yè)奮斗目標,實現(xiàn)人生價值,成為自己想成為的人,做自己想做的事,擁抱更美好的職業(yè)未來。
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