国家发展战略,行业前景可观 中美国家政策对比

规划上

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。

作为最大的发展中国家,中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。

战略上

在应用系统中,美国走的较远,已经开始将AI装备到军事领域

中国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破

差别上

美国一直处在人工智能基础研究的前沿,保持全球领先地位

中国在全球跻身第一梯队,但在基础算法和理论研究方面,与美国还有相当大的差距

人工智能到底有多火! 人工智能在各个领域的应用及案例

教育领域

1.拍照搜题

使用技术

将学习者的问题通过图像识别、语义识别等技术,结合学习者模型和知识图谱的领域模型,查询和生成相应答案

案例

学霸君、作业帮、学习宝

2.语音测评

使用技术

语音测评的技术核心是语音识别和语音测评算法

案例

凌声芯、英语流利说、科大讯飞

3.智能自适应学习

使用技术

大数据和智能技术在教育层面的深度应用

案例

天学网、乂学教育

医疗领域

1.影像辅助诊断

使用技术

图像识别和深度学习

案例

腾讯觅影、钛积木

2.药物开发

使用技术

计算机模拟、深度学习

案例

Atomwise、Pande实验室、博格健康

3.医疗机器人

使用技术

机器人,深度学习

案例

达芬奇机器人、骨骼机器人、眼科机器人和植发机器人

4.其他

使用技术

大数据、深度学习、图像识别

案例

IBMWatson肿瘤辅助治疗、BabylonHealt在线就诊AI系统、医疗实时分析平台AnalyticsMD

个人助理领域

1.智能音箱

使用技术

语音识别、远场拾音、语义分析等

案例

Echo智能音箱、Google Home音响、 微软的语音助手Cortana、叮咚智能音箱

2.智能客服

使用技术

语义识别、搜索引擎和人机交互、智能图像、智能语义、生物特征识别等

案例

微软、小i机器人,中科汇联,科大讯飞

3.陪护机器人

使用技术

语音交互、人脸识别、自主学习及自我健康评价

案例

NTT、 RIKEN、康力优蓝

交通领域

1.无人驾驶

使用技术

环境感知、标识识别、行为决策系统技术、车辆控制系统技术

案例

EGoogle、Tesla、百度 挪威公司Yara International和Kongsberg Gruppen开发了一艘无人驾驶船被称为海上特斯拉

2.智能感知和监管服务

使用技术

大数据与机器学习

案例

滴滴、uber、ofo

智能物流

仓储、库存管理、运输路径

使用技术

智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人

案例

京东无人机配送、菜鸟网络配送机器人小G、菜鸟AGV机器人

安防领域

实时分析视频内容、探测异常信息、风险预测

使用技术

视频结构化技术和大数据技术

案例

海康微视/大华股份/宇视格灵深瞳/旷视科技/商汤科技

金融领域

征信与风控、反欺诈、智能投顾、营销与客服、投资决策

使用技术

大数据、人脸识别、语音识别、指纹识别、虹膜识别、自然语言处理技术

案例

指纹付款,扫脸取款、招商银行摩羯智投、恒生电子、SentientTechnologies和Ayasdi

零售领域

预测需求、预期客户行为、优化和个性化客户体验

使用技术

机器视觉、深度学习、生物识别、生物支付、行为数据分析

案例

无人值守便利店AmazonGo、阿里无人超市、深蓝科技、缤果盒子

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最好的人工智能课程,没有之一
深度学习基础课程
课程大纲 实训项目 学习目标
数学基础回忆课 高数 导数、梯度、级数、一阶近似、二阶近似、傅立叶变换等。 学习Python基础知识,包括矩阵运算、文件读写、文本处理等。 掌握深度学习的相关理论知识;熟练使用shell、python等脚本语言,具备编程实现数据采集、处理的能力;熟悉深度学习开源框架,能够利用开源框架搭建深度学习网络及解决实际问题。
线性代数 标量、向量、矩阵、张量,矩阵运算;秩、迹、特征值、特征向量;线性空间、线性相关、正交化等。
概率 全概率、条件概率、贝叶斯;期望、方差、协方差;常见概率分布:高斯、波松、贝努利等。
随机过程:马尔可夫过程。
机器学习 机器学习基础知识 分类、回归,有监督学习、无监督学习,过拟合、欠拟合等。 Python编程实现机器学习基本算法;编写爬虫采集数据。
常用分类/回归方法 线性分类/回归、SVM、ANN
聚类 决策树、kmeans
参数估计 EM、最大似然估计、贝叶斯估计
特征优化 PCA,LDA
深度学习 神经网络基础 人工神经网络的基础知识,包括:感知机,前馈神经网络,激活函数,损失函数,softmax等 用Tensorflow搭建图像识别系统。
参数学习方法 BP、SGD、momentum等参数学习方法和技巧。
常用深度学习模型 DNN、RNN、LSTM、CNN的结构、学习方法及应用。
深度学习在语音、图像、NLP领域的应用 深度学习在语音、图像、NLP领域的应用。
Tensorflow Tensorflow基本结构、使用方法,用Tensorflow搭建自己的深度学习应用。
核心专业提高课程
课程大纲 实训项目 学习目标
语音 行业介绍,语音信号处理 智能语音领域的基本概念,语音信号的特点 搭建大词表连续语音识别基线系统并优化调整参数。 了解语音/图像/NLP领域的基本方法和工具,熟悉各个环节,能够使用相关的开源框架完成训练测试工作
特征提取、声学模型 语音信号的特征提取方法,声学模型的基础知识,声学模型训练方法。
语言模型、识别网络 语言模型、识别网络的基础知识,语言模型训练方法。
最优路径搜素、置信度 常用最优路径搜索算法(Viterbi,A*,Beam search等),置信度在语音识别中的应用及其计算方法。
端到端识别、前沿深度学习方法介绍 当前基于深度学习的语音识别常用方法。
图像 行业介绍,图像领域的基本概念 图像的基本概念与特点。 搭建图像识别基线系统并优化调整参数。
图像处理技术 图像处理常用方法(图像变换、去噪、增强、复原、编码、压缩、分割、边缘检测等)。
特征提取 纹理、颜色、形状、空间关系特征提取方法。
检测/识别/跟踪 传统的检测、识别、跟踪方法与深度学习中所应用的方法介绍。
深度学习 当前深度学习在图像领域的应用与技术要点。
NLP 行业介绍,NLP领域的基本概念和基本方法 分词,POS标注;相似度计算。 搭建自动客服基线系统并优化调整参数。
文本分类/聚类 各种文本分类聚类方法。
序列标注 专名识别、词性标注等典型问题及方法。
情感分析 情感分析规则,基于DNN的情感分析方法。
标签挖掘 用户画像标签,推荐标签,内容标签的基本方法。
深度学习 当前基于深度学习的NLP技术要点。
企业项目实战课程
课程大纲 实训项目 学习目标
基于企业实际应用的智能语音、图像/机器视觉、NLP项目三选一 系统框架 学习项目的系统框架设计。了解系统包含哪些模块,每个模块的功能及结构。对整个项目有个整体的了解和把握。 用于英语口语教学的语音对话系统。用于安防领域的目标自动检测与跟踪系统。用于餐饮行业的自动客服系统。 深入理解语音/图像/NLP三个研究方向任意一种,能够独立完成相关方向的系统优化工作。能够独立承担相应领域的算法研究和应用开发工作
核心模块 重点学习系统核心模块的实现方法及参数优化方法。深入理解影响系统性能的系统关键节点。
系统优化 通过实验优化系统核心模块的结构和参数,提高系统性能。
创新提高 针对现有系统,在某个关键点提出自己的改进方法,以提高系统性能。基于现有系统增加新的功能。
求职集训课程
课程大纲 实训项目 学习目标
简历优化、设计 简历撰写完善
名企笔试 名企笔试题特点 名企笔试题模拟 帮助学员顺利通过笔试环节
求职常见考点/算法精讲
名企高频笔试题精讲
名企面试 名企面试特点讲解 名企面试模拟训练 帮助学员顺利通过面试环节
最强王者带路,你还怕什么! 师资团队
吴延年 智能语音专业课讲师,大学英语四六级口语自动测评系统发明人
董明 清华大学博士,思昂教育创始人
祁均 清华大学硕士 华盛顿大学博士,研究方向为深度学习及深度强化学习
邓老师 图像和机器视觉专业课讲师,原百度研究院高级研究员
刘老师 NLP专业课讲师,腾讯前搜索研究员
田老师 清华大学博士,深鉴科技算法负责人
顾问团队
汪玉 北京深鉴科技有限公司创始人,清华大学副教授企业
杨华中 清华大学教授,长江学者
马列伟 华盛顿大学博士,蔓藤教育创始人,千人计划专家
姜萌 清华大学硕士,全羽教育创始人
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