课程详情

▣什么是X-GPT

X-GPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通 过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。

结合X-GPT的底层技术逻辑，有媒体曾列出了中短期内其潜在产业化方向：归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作，是更强大的任务完成工具。

随着科技的发展，人工智能的应用越来越广，也成了当前热门的就业方向... ...

▣X-GPT人工智能 职场热门就业方向

就业缺口大：国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》显示，目前中国人工智能人才缺口达30万。

应用领域广：在农业、通信、医疗、社会治安、交通领域、服务业金融行业、大数据处理等方面，人工智能拥有广泛的应用。

国家政策扶持：相关管理部门发布《新一代人工智能发展规划》指出到2030年使中国人工智能理论技术与应用总体达到世界领 先水平。

▣X-GPT人工智能行业薪资现状

猎聘大数据发布的X-GPT相关领域就业洞察报告显示

与X-GPT密切相关的一个分支领域一一预训练模型、对话机器人和AIGC的人才需求量增速呈现明显的上升态势，AIGC领域新发职位同比增长了42.51%，预训练模型相关岗位同比增长20.37%，岗位平均年薪均超30万。

▣X-GPT人工智能算法全栈学习路径

▣人工智能发展道路及X-GPT人工智能课程培养目标

课程培养目标：课程侧重于目前人工智能领域未来需求量较大的X-GPT AI应用工程师级别的人才培养

▣X-GPT人工智能课程学习阶段

课程采用必学+选修的方式， 采用 易、中、难 循序渐近的方式设计全部课程内容，每一阶段，针不同数据企业岗位用人要求设计。适配不同层次， 不同需求、不同学历，不同专业 的学员需求。

▣哪些人适合学习X-GPT人工智能课程

▣课程亮点

技术热门：融合X-GPT技术。时下热门技术未来发展方向，助你好前途。

内容系统：课程内容系统全面。九大阶段、十三大AI企业热门技术，紧扣时下主流热点的AI技术（文字、图像、语音、视频），如：机器视觉、NLP自然语言处理、语音识别。

案例丰富：整体课涉及经典AI应用有：智能推荐、图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、情感分析、文档智能分类、舆情分析、语音转文字、文字转语音、精准营销、问答机器人等。

涉及热点场景：整体课涉及经典AI应用有：智能推荐、图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、情感分析、文档智能分类、舆情分析、语音转文字、文字转语音、精准营销、问答机器人等。

技术前沿：包括大量未来AI即将流行的技术，如：半监督学习/迁移学习/强化学习/知识图谱/边缘计算/嵌入式人工智能等。

加入AI工程化内容：加入深度学习模型部署、深度学习分布式部署及大数据环境下的AI模型部署及封装Restful接口+flask服务+WebUI调用的工程项目实现案例。

配置专门服务器：人工智能+大数据，适应企业更高需求。配置专门的深度学习 GPU 服务器，全真GPU深度学习模型训练环境搭建。

▣课程大纲

◊模块一：机器学习入门

人工智能扫盲 & 机器学习入门、机器学习基础 - 数理统计必知必会、机器学习基础 - 数学必知必会、X-GPT扫盲课程（X-GPT 简介、行业应用、环境搭建与上手体验）

◊模块二：机器学核 心

数据预备、清洗与特征工程、分类算法原理与实现、聚类与关联算法原理与实现、协同过滤原理与实战、机器学习框架：scikit-learn、集成学习– 多算法融合、文本与图像数据挖掘方法、项目实战、如何训练X-GPT（X-GPT专业提示词编写技巧、方法与实战）、如何训练X-GPT让它成为你的贴身学习助理、实战：X-GPT+ Ai 机器学习实现预测模型搭建与评估

◊模块三：深度学习

深度学习与神经网络、实战深度学习框架_PyTorch、pytorch深度学习框架实战-01：智能垃圾分类项目、pytorch深度学习框架实战-02： 携程酒店评论情感分析智能系统、pytorch深度学习框架实战-03： 基于seq2seq模型实现的智能机器翻译平台、实战深度学习框架_Tensorflow & Keras、项目实战：使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm的新闻文本分类模型、半监督学习、Ai 编程神器——Google Copilot 入门、Ai 编程神器—— Google Copilot 实战、当X-GPT遇到深度学习：升级成为深度学习高手

◊模块四：深度学习在视觉 领域的实战应用

图像识别与处理基础、深度学习在机器视觉领域（CV）的实战应用、CV项目实训 01：yolov3目标检测算法在人脸检测领域的应用实战、CV项目实训 02：使用 Tensorflow2.X 搭建 MaskRcnn 实例分割模型、项目实战：X-GPT+CV实现计算机视觉处理任务

◊模块五：NLP 智能交互

深度学习在自然语言处理（NLP）领域的实战应用、nlp项目实训-01：国家电网智能投诉分类系统（基于Word2Vec+LR 和TextRCNN模型实现）、nlp项目实训-02：医疗命名实体识别（BiLstm+Crf模型，构建糖尿病知识图谱）、项目实战：X-GPT+NLP实现自然语言处理任务

◊模块六：企业级知识图谱 的构建及其实战应用

企业级知识图谱的构建及其实战应用、项目实战：基于neo4j图数据库实现武器知识图谱、迁移学习、强化学习、如何让X-GPT帮你美化简历与项目描述

◊模块七：语音识别技术算理与算法实战应用

语音识别技术原理与算法实现 （研发中）、利用深度学习算法构建语音识别应用 （研发中）、如何让X-GPT成为你的专职AI面试官

◊模块八：人工智能前沿技术——边缘计算与（嵌入式）人工智能

边缘计算的概念、技术与行业应用 （研发中）、Embedding（嵌入式）人工智能 （研发中）

◊模块九：大数据+人工智能分布式部署实战应用

大数据+机器学习、AI 工程应用-1：使用tensorflow-serving部署tensorflow算法模型、AI 工程应用-2：使用Torchserver部署PyTorch算法模型、AI 工程应用-3：使用 tensorrt 部署深度学习模型、AI 工程应用-4：使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型、X-GPT赋能面试，让你成为“面霸”、X-GPT 远不于此，进入职场后的 X-GPT的“七十二”种玩法

▣课程实战项目

AI 项目一：智能垃圾分类项目

项目简介：自 2019年7月 1日起，随着《上海市生活垃圾管理条例》正式实施，垃圾分类工作在全国由点到面逐步推开。垃圾分类可以Z大限度的实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境质量，降低垃圾对于地下水的污染。由于垃圾分类条例刚开始实施，很多居民还没有足够强的垃 圾分类意识，生活中垃圾分类并没能得到很好的落实。因此垃圾收集站依然有很强的垃圾自动分类需求。本次项目主要使用垃圾分类数据集，通 过pytorch框架来完成数据集分割、图像数据集构建、卷积神经网络模型搭建、模型训练、模型推理预测等任务。

▣项目目标

通 过本次实验，希望学员能够掌握如何通 过Pytorch训练图像分类模型，内容包括但不限于：

① 使用文件处理方式分割数据集（train、 valid、 test）

② 构造Dataset

③ 使用pytorch搭建卷积神经网络模型

④ 编写代码实现模型训练过程

⑤ 编写代码实现模型推理过程

▣为什么选择我们

课程优势：课程融入全新X-GPT技术元素

经验丰富：专注IT培训多年2004年-今

师资团队：学掌门总监级导师领衔授课

就业成果：近年来每年可输送10000＋职业IT人才学员入职众多招聘合作企业

合作面广：为多家互联网企业培养了众多IT技术团队

高新技术企业：股票代码836392

▣关于我们

成都博为峰培训致力于打造个性化职业技能培训学习平台，秉承“让适合的人，选择适合的时间、适合的地点、适合的老师，学适合品类的课程”的理念，致力于为更多的应届毕业生和职场新人提供个性化的职业技能提升方案，在商业不断创新、技术不断迭代和机遇不断涌现的时代里，能够持续提升职场竞争力，达成职业奋斗目标，实现人生价值，成为自己想成为的人，做自己想做的事，拥抱更美好的职业未来。