階段2： 試題知識點自動標註 第8周 - 第14周
cv課程大綱
階段3： 數學公式自動識別 第17周 – 第23周
加v領取資料 加v備註【 後廠ai 】
詞向量與文字表徵
詞向量的基本原理
nagative sampling
hierarchical softmax 等優化方法
文字高階表徵方法
詞向量的高階用法
emlo, bert，gpt，
transfomer等的原理以及特徵
自動摘要原理及其方法
seq2seq序列模型
文字自動摘要模型
基於abstractive的自動摘要方法
extractive自動摘要方法
自動摘要的最佳實踐方式
主題模型與文字自動分段
基於keywords, extractive 的自動摘要生成最佳實踐
基於 seq2seq 的 abstractive自動摘要生成方式
知識圖譜與知識推理
知識圖譜的構建方法
實體與關係提取
基於knowledge-graph與entity-extractive進行基本的邏輯推理
一階邏輯
一階邏輯與自動推理基礎
基於first-order-logic一階邏輯的自動邏輯推理系統
端到端的完整實現
從資料來源到最終結果 end-to-end完成問答自動摘要的實踐方法
文字分類的最佳與前沿實踐
文字分類問題中前沿模型的對比分析
textcnn, dcnn
han, entnet
week9
細粒度文字分類
層級hiereachy classification 文字分類模型
week10
增強學習
增強學習的背景（reinforcement learning）dynamic programming
tabular methods
q-learning
增強學習在文字分析中的應用
policy gradient
詞向量+強化學習進行文字分類的實踐
遷移學習
transfer learning
parameter freezing
bert預訓練模型
整合學習方法
feature engining特徵工程
ensemble learning多模型融合技術在文字分類問題中應用
2019.12.8-2019.12.15
試題知識點自動標註工程專案模型選擇、**實現、模型部署應用
語音識別基礎
語音識別的數學原理及傅利葉變換
spectorgram
香濃抽樣的原理
fft, dft,bayes
語音識別模型
聲學模型的發展歷程概述
各種模型類別的詳細講解
傳統模型
ctc模型
端到端實現語音識別
end-to-end模型
encoder 模型
decoder模型
語音識別與文字分析中的語言模型及其高階應用
語言模型的原理
語言模型的高階原理
lda主題模型
fsa文字生成與降噪
生成文字
文字糾錯
**，靜音識別，燥音過濾
語音識別文字生成端到端實現
基於語音識別技術生成文字
應用最先進的nlp技術進行文字分段
自動對各分段進行主題抽取
神經網路與目標檢測
cross entropy
softmax
svm影象分類
pyramid classification
yolo
影象分割的原理與初步
邊緣檢測
image segmentation的原理及方法
localization
semantic segmentation
week5 to week6
mask-rcnn
rcnn模型的原理
mask-rcnn模型的原理
backbone model
rpn網路
從零到一實現mask-rcnn
綜合實戰：從零到一實現無人駕駛道路識別
week9 to week10
mage caption
image caption的原理cnn, rnn , lstm進行image caption的原理和方法實踐
week11 to week 12
與上週內容一致，繼續延伸
video caption 識別內容識別
video caption的原理
video caption與image caption的原理
week15 to week16
ocr的基本原理
光學數字檢測(ocr)的基本原理
east(efficient accurate scene text detector)
net網路及其原理
ocr如何識別數學符號？
語言模型與自動糾錯
語言模型（language model）在ocr中的應用語法樹（syntax）與計算機語言編譯原理（compier），latex語言的語法編譯原理
從影象到latex文法
使用深度神經網路，對識別出來的資料問題，翻譯為latex語言
形式語言自動糾錯
使用序列模型對結果進行自動糾錯（auto correction）
綜合訓練：從零到一，實現數學公式的自動識別
人工智慧學習之路
1人工智慧基礎 高等數學必須會 資料分析 概率倫 gai lv lun 線性代數及矩陣 凸優化 tu you hua 微積分 wei ji feng 古典模型 逼近輪 牛頓法 梯度下降 python 高階應用 容器 容器淺拷貝和深拷貝 高階函式 lambda表示式 約瑟夫環問題 模組和高階包 時間庫...
開啟人工智慧轉型之路
當我啃完了andrew ng 吳恩達教授 的機器學習以及deeplearn.ai課程之後，頓時神清 氣爽覺得自己已經踏上了人工智慧這條道上，也不再是菜鳥了最起碼已經入門了。於是我決定挑戰一下kaggle，胡亂的瀏覽了一番，發現自己懵逼了，看著題目不知從何下手。於是我看別人的 學不了解的機器學習框架，...
大資料一體化 邁向人工智慧的必由之路
本文講的是大資料一體化 邁向人工智慧的必由之路 it168 雲計算 近日，由北京供銷大資料集團 sinobbd 舉辦的 加快大資料中心一體化程序 2017北京峰會 在京召開。創新工場及人工智慧工程院 科藍軟體 testin雲測 中國銀行資料中心 清華大學經濟管理學院等知名企業和機構的 掌舵人 紛紛到...