课程

• NLP自然语言处理算法及案例

  学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解。掌握分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、文本生成、聊天机器人等;课程基于时下比较流行的深度学习框架-PyTorch，其中更涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量。

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  开发经理

• 图像识别算法及案例

  在智能机器人、无人驾驶车和无人飞行器等领域，计算机视觉都充当了重要的角色，提供丰富的技术支持。通过学习，你将掌握人脸识别、物体检测/追踪、图像分类、场景解析等计算机视觉核心技能。除此之外，你也可以将项目中的研究作品丰富到个人简历中，提高职场核心竞争力。

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  架构师

• 深度学习进阶

  课程强调兴趣培养与动手操作；内容以目前比较前沿的技术以及丰富的案例为主，以理论讲解为根。分享内容为介绍当下比较流行的技术架构：比如联邦学习、蒸馏学习、机器学习、深度学习的模型理论和代码实践、对抗网络等。

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  工程师

• 大模型底层原理深度剖析解密

  课程介绍大模型底层关键技术、底层架构原理以及核心框架技术，通过对大语言模型体系化的讲解和实战演练，帮助学员深入深度揭秘大模型技术内幕，为企业培养数智化人。
  【课程收益】
  1、梳理大语言模型知识体系，帮助学员了解中外前沿科技、方法工具和业内最佳实践；
  2、通过案例讲解，帮助学员掌握大模型的底层原理和企业级智能应用架构设计；
  3、帮助单位完善数字化人才梯队培养，助力企业快速度融入数智化变革浪潮；

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  工程师

• 大模型底层原理与企业级应用实战课程

  课程介绍提示词工程、企业应用场景、底层关键技术、底层架构、预训练技术、微调技术以及业界企业级最佳实践，通过对大语言模型体系化的讲解和实战演练，帮助学员学会理解大模型底层原理、关键技术、应用场景并这掌握企业级应用实践，为企业培养数字化人才梯队。

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  工程师

• 机器学习与深度学习案例实战全攻略

  本课程将围绕机器学习和深度学习展开，课程强调兴趣培养与动手操作；内容以目前比较前沿的技术以及丰富的案例为主，以理论讲解为根，以案例演示为主。讲解机器学习、深度学习的模型理论和代码实践，从根本上解决如何使用模型；课程安排中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。通过一个项目讲解模型选择、调优、模型部署等内容。

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  工程师

大会议题