計算機視覺的深度學習實踐【課程時長】3天（6小時/天）【課程簡介】在所有人工智能的應用方向上，計算機視覺/機器視覺圖像處理的落地應用最為成熟，近兩年的技術(shù)發(fā)展是最為迅猛。以互聯(lián)網(wǎng)巨頭為代表的企業(yè)正在開展如：基于識別的智能機器人，無人駕駛，人臉識別、圖像搜索，圖像處理，游戲界面等；專門從事視覺、圖像處理的新興公司正在發(fā)力于人臉識別，檢測，跟蹤，安防等領(lǐng)域。只有對計算機視覺這個領(lǐng)域有了一個初步的全面了解才能在這些領(lǐng)域進行研究，一步步深入下去。【課程目標】計算機視覺領(lǐng)域的重點研究問題。由淺入深得 講解數(shù)字圖像的存儲、預處理、特征提取，以及在深度學習興起之前計算機視覺領(lǐng)域所取得的成就。專門介紹深度學習

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強化學習與深度強化學習【課程時長】3天（6小時/天）【課程簡介】強化學習是當前最熱門的研究方向之一，廣泛應用于機器人學、電子競技等領(lǐng)域。本課程系統(tǒng)性的介紹了強化學習（深度強化學習）的基本理論和關(guān)鍵算法，包括：馬爾科夫決策過程、動態(tài)規(guī)劃法、蒙特卡羅法、時間差分法、值函數(shù)逼近法，策略梯度法等；以及該領(lǐng)域的最新前沿發(fā)展，包括：DQN及其變種、信賴域系方法、ActorCritic類方法、多Agent深度強化學習等；同時也介紹大量的實際案例，包括深度強化學習中最著名的工程應用：Alpha Go?！菊n程對象】計算機相關(guān)專業(yè)本科；或理工科本科，具備初步的IT基礎(chǔ)知識的人員第一天 強化學習第一課 強化學習綜述

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大語言模型技術(shù)原理與實踐【課程簡介】本課程旨在通過實際案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相關(guān)大語言模型的具體應用場景及實踐技巧，從而幫助學習者深入了解和掌握大語言模型的概念和更廣泛的應用，深入理解其工作方式，包括其基礎(chǔ)知識、核心算法和實現(xiàn)方式，掌握其在各行業(yè)領(lǐng)域中的應用情況等。該課程適合于對大語言模型技術(shù)感興趣的學習者，從初學者到進階者均可受益。經(jīng)過本課程的學習，獲得相關(guān)技術(shù)實戰(zhàn)經(jīng)驗，通過一系列的實踐案例提高利用大模型解決實際問題能力?！菊n程時長】3天（6小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言。【課程大綱】（培訓內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時間內(nèi)容

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多模態(tài)大模型原理與實踐提綱培訓需要解決的問題移動云盤緊跟前沿技術(shù)用AI全面重塑云盤“采傳存處用”場景，探索對文本、圖片、筆記、視頻、音頻等數(shù)字內(nèi)容的智能化賦能。通過本次培訓，拓展對多模態(tài)AI應用領(lǐng)域的視野，幫助團隊聚焦AI賦能創(chuàng)新突破，提升對資產(chǎn)管理AI服務的技術(shù)認知與理解，更好地助力業(yè)務智能化業(yè)務建設。培訓要求已開展兩期的大語言模型培訓，在此基礎(chǔ)上開展一期多模塊方面結(jié)合大語言模型的通用生成類技能培訓。培訓課程重點內(nèi)容：①CLIP、SD；②結(jié)合中移的用戶資產(chǎn)對“視頻生成，音頻生成和音頻總結(jié)”部分可以進行前瞻性的技術(shù)分析和研討；③希望結(jié)合公司業(yè)務來講解?；A(chǔ)知識部分可不講或略講，文生視頻技術(shù)目前

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機器學習、深度學習與強化學習【課程時長】5天（6小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言?！菊n程大綱】（培訓內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整）時間內(nèi)容案例實踐與練習Day1上午準備工作準備工作決策樹準備工作（1）概念與術(shù)語Python（Anaconda）的安裝Pycharm的安裝與使用Jupyter Notebook的安裝與使用Tensorflow與pytorch的安裝Opencv、Sklearn工具包的運用決策樹（2）分類和預測熵減過程貪心法ID3與C4.5其他改進方法決策樹剪枝案例實踐：Anaconda安裝Pip install的技巧TensorflowGPU的安裝pytorc

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機器學習與深度學習培訓【課程時長】6天（6小時/天）【課程簡介】人工智能的浪潮正在席卷全球，各種培訓課程應運而生，但真正能讓學員系統(tǒng)、全面掌握知識點，并且能學以致用的實戰(zhàn)課程并不多見。本課程包含機器學習、深度學習的重要概念及常用算法（決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、貝葉斯網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、隱馬爾科夫模型、遺傳算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能領(lǐng)域當前的熱點。通過6天的系統(tǒng)學習、案例講解和動手實踐，讓學員能初步邁入機器學習和深度學習的知識殿堂。【課程收益】掌握數(shù)據(jù)挖掘與機器學習基本知識；掌握數(shù)據(jù)挖掘與機器學習進階知識；掌握深度學習的理論與實踐；掌握Python開發(fā)技能；掌握深度學習

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