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028-67343886
人工智能算法工程师(高级)
本项目课程是《人工智能算法工程师(高级)》职业能力培训的系列课程。课程适合从事人工智能算法工作的人员或者人工智能专业毕业学生。学习完本课程,并通过考试,将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能算法工程师(高级)》职业能力证书。
2人报考
5 分
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第1章:人脸图像检测(一)
课时1:人脸图像检测(一)-1
00:44:35
课时2:人脸图像检测(一)-2
00:51:26
课时3:人脸图像检测(一)-3
00:48:32
课时4:人脸图像检测(一)-4
00:54:53
第2章:人脸图像检测(二)
课时5:人脸图像检测(二)-1
00:49:16
课时6:人脸图像检测(二)-2
00:45:59
课时7:人脸图像检测(二)-3
00:46:05
课时8:人脸图像检测(二)-4
01:07:04
第3章:人脸图像检测(三)
课时9:人脸图像检测(三)-1
00:46:20
课时10:人脸图像检测(三)-2
00:43:48
课时11:人脸图像检测(三)-3
00:49:06
课时12:人脸图像检测(三)-4
00:51:47
第4章:人脸识别函数设计(一)
课时13:人脸识别函数设计(一)-1
00:49:44
课时14:人脸识别函数设计(一)-2
00:44:10
课时15:人脸识别函数设计(一)-3
00:44:41
课时16:人脸识别函数设计(一)-4
00:57:44
第5章:人脸识别函数设计(二)
课时17:人脸识别函数设计(二)-1
00:46:06
课时18:人脸识别函数设计(二)-2
00:50:28
课时19:人脸识别函数设计(二)-3
00:45:03
课时20:人脸识别函数设计(二)-4
00:45:31
第6章:人脸识别流程
课时21:人脸识别流程-1
00:47:56
课时22:人脸识别流程-2
00:48:01
第7章:YOLO系列多目标识别(一)
课时23:YOLO系列多目标识别(一)-1
00:48:58
课时24:YOLO系列多目标识别(一)-2
00:48:48
课时25:YOLO系列多目标识别(一)-3
00:46:12
课时26:YOLO系列多目标识别(一)-4
00:48:35
第8章:YOLO系列多目标识别(二)
课时27:YOLO系列多目标识别(二)-1
00:46:55
课时28:YOLO系列多目标识别(二)-2
00:48:37
课时29:YOLO系列多目标识别(二)-3
00:43:42
课时30:YOLO系列多目标识别(二)-4
00:45:33
第9章:YOLO系列多目标识别(三)
课时31:YOLO系列多目标识别(三)-1
00:51:58
课时32:YOLO系列多目标识别(三)-2
00:45:28
课时33:YOLO系列多目标识别(三)-3
00:45:45
课时34:YOLO系列多目标识别(三)-4
00:47:03
第10章:YOLO系列多目标识别(四)
课时35:YOLO系列多目标识别(四)-1
00:46:32
课时36:YOLO系列多目标识别(四)-2
00:47:04
课时37:YOLO系列多目标识别(四)-3
00:46:08
课时38:YOLO系列多目标识别(四)-4
00:47:56
第11章:自编码生成模型
课时39:自编码生成模型-1
00:46:31
课时40:自编码生成模型-2
00:50:08
课时41:自编码生成模型-3
00:47:35
课时42:自编码生成模型-4
00:41:27
第12章:VAE生成模型
课时43:VAE生成模型-1
00:46:26
课时44:VAE生成模型-2
00:46:58
课时45:VAE生成模型-3
00:46:45
课时46:VAE生成模型-4
00:48:48
第13章:GAN生成模型
课时47:GAN生成模型-1
00:46:50
课时48:GAN生成模型-2
00:46:18
课时49:GAN生成模型-3
00:45:51
课时50:GAN生成模型-4
01:02:41
第14章:Unet系列图像分割(一)
课时51:Unet系列图像分割(一)-1
00:46:24
课时52:Unet系列图像分割(一)-2
00:46:58
课时53:Unet系列图像分割(一)-3
00:46:37
第15章:Unet系列图像分割(二)
课时54:Unet系列图像分割(二)-1
00:46:01
课时55:Unet系列图像分割(二)-2
00:46:07
课时56:Unet系列图像分割(二)-3
00:50:36
第16章:Unet系列图像分割(三)
课时57:Unet系列图像分割(三)-1
00:46:08
课时58:Unet系列图像分割(三)-2
00:57:40
课时59:Unet系列图像分割(三)-3
00:47:19
课时60:Unet系列图像分割(三)-4
00:46:52
第17章:语音识别技术(一)
课时61:语音识别技术(一)-1
00:45:17
课时62:语音识别技术(一)-2
00:45:19
课时63:语音识别技术(一)-3
00:46:12
第18章:语音识别技术(二)
课时64:语音识别技术(二)-1
00:48:22
课时65:语音识别技术(二)-2
00:48:06
课时66:语音识别技术(二)-3
00:46:40
第19章:GPT文本生成模型(一)
课时67:GPT文本生成模型(一)-1
00:46:37
课时68:GPT文本生成模型(一)-2
00:47:38
课时69:GPT文本生成模型(一)-3
00:45:48
课时70:GPT文本生成模型(一)-4
00:45:38
第20章:GPT文本生成模型(二)
课时71:GPT文本生成模型(二)-1
00:45:19
课时72:GPT文本生成模型(二)-2
00:46:52
课时73:GPT文本生成模型(二)-3
00:47:39
课时74:GPT文本生成模型(二)-4
01:04:54
第21章:强化学习(一)
课时75:强化学习(一)-1
00:45:27
课时76:强化学习(一)-2
00:48:28
课时77:强化学习(一)-3
00:45:30
第22章:强化学习(二)
课时78:强化学习(二)-1
00:45:25
课时79:强化学习(二)-2
00:46:06
课时80:强化学习(二)-3
00:46:36
第23章:TensorFlow架构
课时81:TensorFlow架构-1
00:47:22
课时82:TensorFlow架构-2
00:47:28
课时83:TensorFlow架构-3
00:48:42
课时84:TensorFlow架构-4
00:46:24
第24章:人工智能算法工程师(高级)考前辅导
课时85:人工智能算法工程师(高级)考前辅导-1
01:55:37
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大风起兮
2025-03-13 回复 5
所属课时:人脸图像检测(一)-1
人脸识别通常分为三个核心步骤:人脸侦测(检测)→ 特征提取 → 特征对比。 ... 阅读全文

186****2553
2025-03-12 回复 5
所属课时:人脸图像检测(二)-2
NMS介绍 ... 阅读全文

大风起兮
2025-03-13 回复 0
NMS完整流程示例
1、输入:检测到的候选框列表(每个框含坐标和置信度)。
2、排序:按置信度降序排列候选框 → [框A(0.98), 框B(0.95), 框C(0.90), 框D(0.85)]。
3、第一轮处理:
保留框A,计算其与框B、C、D的IOU。
若框B与框A的IOU=0.6(超过阈值0.3),则删除框B;框C、D的IOU。
4、第二轮处理:
剩余框为C(0.90)、D(0.85),取出框C,计算其与框D的IOU。
若IOU=0.2(未超阈值),则保留框C和D。
5、输出:最终保留框A、C、D(若D与C无重叠)。

186****2553
2025-04-13 回复 1
所属课时:人脸图像检测(一)-4
MTCNN人脸识别易错知识点 ... 阅读全文

157****8576
2025-04-16 回复 0
所属课时:人脸图像检测(一)-3
MTCNN是解决`单类多目标的`能够联合其他网络做高要求的`检测追踪`! ... 阅读全文

157****8576
2025-04-16 回复 0
所属课时:人脸图像检测(一)-2
# 从你的面试说起。。。一面:人事二面:技术三面:老板 三个环节1)各司其职 互不干扰 2)串联在一起、第一个环节完了才能进行第二个环节。思考两个问题?#### 一、企业为什么要对求职者进行三次面试?能不能只进行一次?不行。面试不专业,(换言之就是算法精度不够)#### 二、思考如何使用面试的方法来解决网络过深、效率过低的问题。### MTCNN理解网络 ` 并行训练、串行使用` proposal ... 阅读全文

157****8576
2025-04-16 回复 0
所属课时:人脸图像检测(一)-1
## MTCNN(检测)识别不等于检测人脸识别的步骤:1人脸侦测;2特征提取(不能直接比,需要特征);看得见的特征--低维度的特征(eg:统计学算法15年前 哪个位置就是眼睛(眼镜))深度学习我们不知道没办法解释【最后就是一个大的矩阵,数字,去表示特征,最后比较特征也就是拿矩阵和矩阵比,比什么?比向量、矩阵】--高维度的特征3特征对比! ... 阅读全文
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页
课程介绍
课程目录
课程评价
课程笔记
高校人工智能学科共建

人工智能算法定制

人工智能算法工程师培训

人工智能证书考试

人工智能项目合作

人工智能课程证书合作

企业人工智能技术内训

高校人工智能实验室共建

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