被百度AI官方认证的大学,到底是什么水平

基于网关实现不同网段S7-1200 CPU的通信方法 在A网段的计算机上ping B网段的计算机:在A网段的计算机上使用ping命令,向B网段的计算机发送数据包。在B网段的计算机上ping A网段的计算机:同样地,在B网段的计算机上使用ping命令,向A网段的计算机发送数据包。数据包也会经过路由器进行转发,最终到达A网段的计算机。配置路由器:在路由器上配置两个网段的IP地址和子网掩码,并设置路由表,使得路由器可以将A网段和B网段之间的数据进行转发。确定两个网络之间的路由器:假设需要将A网段和B网段进行通信,需要在A、B两个网段之间设置一台路由器。 阅读详情

北京西二旗有一个能影响中国互联网发展的十字路口——后厂村路,百度、腾讯、新浪、网易、滴滴等众多一线互联网大厂都坐落在此。

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8月26日,在百度、微软、阿里巴巴、滴滴以及创新工场等一线大厂的共同助力下,后厂理工学院正式成立,共同研发了人工智能、大数据、云计算和边缘计算等前沿实战型体系化课程,并在发布会上联合推出了首批实战“厂课”。

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后厂理工学院首批合作课程发布,原百度教育事业部总经理张高博士加入开课吧,担任开课吧总裁,并任职后厂理工学院院长

旨在以互联网一线大厂真实的复杂项目做课程实训,培养泛互联网领域技术开发、应用和管理等高端人才。

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左起:微软亚洲研究院学术合作部中国区总监马歆、阿里巴巴阿里云大学总经理王晓婓、开课吧总裁后厂理工学院院长张高博士、百度AI生态部总经理喻友平、滴滴企业科协秘书长、滴滴AI赋能社会共创平台秘书长吴国斌博士PMP、创新工场CTO人工智能工程院执行院长王咏刚

《资深AI工程师培养计划》是后厂理工学院与百度联合发布的人才培养计划,也是后厂理工学院重磅推出的首门课程。

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本课程实践训练项目由百度精选6大项目,其复杂程度和难度都是常见实践项目的数倍,旨在筛选和培养出更具有实战能力的高阶工程师。

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<<<滑动查看NLP3大项目简介>>>

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领取完整课程安排及教学大纲

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后厂理工学院与百度达成深度合作,张高(左)喻友平(右)

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百度AI生态部总经理喻友平

后厂理工学院携手百度飞桨集结逾50人精英教研团队,历经200天,花费数百万,将6大项目开发为实践课程,拆解成24个纳米知识点和对应应用案例,让学员知其然亦知其所以然,并真正得到宝贵的实战经验。

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传统教学案例与后厂理工学院百度AI项目案例价值对比

后厂理工学院导师团队均为业界资深专家,百度联合课程将由人工智能算法专家高民权老师带队授课。与强者共事,才能更快的成就自我。

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后厂理工学院教学案例实践导师团队

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本期百度飞桨资深AI工程师部分导师

Boss直聘、拉勾网、智联招聘等多家就业招聘企业同后厂理工学院达成合作,为毕业生提供优先推荐服务,绝不让薪资就业成为难住学员的问题。

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Boss直聘创始人、CEO赵鹏宣布为学员提供优先推荐

据Boss直聘数据统计,人工智能成为平均薪资最高的行业

百度飞桨首次与后厂理工学院合作,也旨在为百度AI在各种实践领域的应用积累和挑选一批宝贵的实践性人才,百度也承诺为优秀学员提供招聘绿色通道。

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慧科创始人、董事长方业昌博士发布了为泛互联网从业者涨薪1个亿的“1亿涨薪计划”

后厂理工学院成立伊始,更是直接承诺首批就业金牌班学员进不了大厂全额退款。

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提供导师直播+录播留存+线上实训+班主任督导,更有教师团队在线答疑、实践作业批改反馈以及项目小组竞技PK

全程提供百度AI Studio实践平台以及GPU算力卡,人手充沛的工业级顶级NVIDIA Tesla V100计算资源,三大国内外主流机器学习框架PaddlePaddle+Tensorflow+ PyTorch一次性全部掌握。

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学员修满学分毕业后将获得后厂理工学院与百度联合颁发的结业证书,学习过程记录及成绩永久可查,一线大厂认可

入学资格

  • 高等院校计算机相关专业硕士以上学历的学生(接受具备突出个人能力的本科生);

  • 想要突破职业瓶颈进入AI行业的IT从业者;

  • 至少熟悉一门编程语言,能够使用 Python 完成入学编程自测题;

  • 有良好的英语阅读能力及数学能力;

  • 每周能投入6个小时以上的学习时间。

符合以上入学资格的学员

扫描下方二维码领取入学自测题

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本期资深AI工程师百度联合培养计划,开设NLP/CV两个方向,每个方向仅招生99人,截止小编发稿名额不足20个!

入学学费

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试点课程部分学员就业去向,就业率达80%

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截至小编发稿名额不足20个!

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试点课程学员评价,学员好评率达96%

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<<<左右滑动查看更多>>>

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注:

  1. 报名时需要手机接收验证信息,在海外不能接收信息的同学请将个人信息发送至course@computing-intelligence.com

  2. 准到上显示的报名人数为预报名人数,并非最终通过测试参加课程的学员人数

YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、高效涨点改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入SHSA单头自注意力模块,减少冗余的多头注意力,轻量化改进,助力目标检测和图像分类任务高效涨点 本文提出了一种改进YOLOv13模型的新方法——SHSA(单头自注意力)模块,用于提升目标检测任务的计算效率和推理速度。SHSA通过简化多头注意力机制为单头结构,显著减少了计算冗余和内存占用。实验表明,该模块在保持精度的同时,在GPU、CPU和移动设备上分别实现了3.3倍、8.1倍和2.4倍的加速效果。文章详细介绍了SHSA的结构原理、核心代码实现方法,以及如何集成到YOLOv13的配置文件中。这种改进特别适合资源受限设备,为实时目标检测提供了更优的速度-精度平衡方案。 阅读详情

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程序员乔戈里
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