年薪96w!真心建议大家冲一冲新兴领域,工资高前景好

国内科技巨头在人工智能生成内容(AIGC)领域竞争激烈,AI大模型影响市值与人才市场。知乎知学堂提供免费AI大模型公开课,覆盖技术历程、训练方法、应用场景及实战技巧,帮助程序员应对变革,提升收入和职业发展。

“大模型狂热”从未停止

国内巨头战队华为、百度、阿里在AIGC的厮杀中

从通用大模型渗透到各垂类应用市场

就连中国创投资本也独宠AIGC企业

百度、科大讯飞市值分别增加27亿和45亿美元

这导致AI人才缺口大、价格贵

不少企业开出百万年薪挖掘大模型人才!!

作为程序员,

如何抢占先机,享受AI技术带来的红利?!

📢知乎知学堂邀你加入:

 行业前沿资源——AI大模型公开课 

已为本号粉丝开通免费领取权限

预计24小时后关闭通道!速进!


AI大模型-重塑程序员核心竞争力

(不限年龄!不限岗位!IT人都可学习!)

学习目标

掌握AI大模型技术,成为超级个体

直播内容‍‍

  • 大模型的发展历程与训练方法

  • 解析AI技术应用场景

  • 如何用LangChain、Fine-tuning 定制你的专属大模型应用

  • 借助大模型技术提高收入的可能性

    ……‍‍

直播方式‍‍

2天直播+直播互动答疑!

报名方式

扫码领直播,即可免费学习!

不管你是开发、测试、算法、产品、数据、架构、安全、运维……只要想接触AI大模型,在这里都有收获!

 或者你遇到了以下问题:

公司降本增效,先裁程序员祭旗,每日战战兢兢

每天疲于会议撕X,只能加班写代码

工作遇到瓶颈,需要翻身机会

想靠AI大模型创业,不知从何入手

……

那这节课你一定要来听!

因为,程序员才是能从AI浪潮中赚取红利的!

 🔥即将开播 

立即扫码,即可免费预约

进入直播,大佬直播在线答疑!

55a91a73039800c2fb49e797edac989d.gif

1b45ba93e1037065a9bbf1d91866e15f.jpeg

本期名额有限

高度起始于速度(手慢无!!)

01 圈内大佬,强强联合!

本次公开课由行业专家团队领衔研发:

  • 前不久「GitHub全球第一的大模型相关开源项目ChatALL」的创作者——孙志岗老师

  • 曾设计出世界排名第一的算法,一直探索变化、掌握变化,站在技术革新浪潮最前沿的‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍——崔超老师

  • 前Visa研究科学家——Rein Y.Ye

53dd48178555933ad5203aaae8776ccf.jpeg

02

 不只前沿技术,更有赚钱方向!

本次公开课:不只分享前沿技术知识,更有人才需求、市场趋势分析,带你从自身情况出发,突破瓶颈!无论是职场晋升加薪,还是用技术赚钱,都将有超多收获!

c2bbfd9f466587fc456d401827498676.png

03

 解析技术应用场景,弯道超车!

听大佬讲解AI对商业逻辑的改变,对个人职业发展的影响!如何利用AI大模型,快速交付业务价值,实现职业“弯道超车”,抓住高薪机会

AI编程如何正确使用?能真正解决什么问题?2节直播课,为你展示如何利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用!解析AI技术应用场景,用实战经验落地AI技术。

da9245675c253ce1079d416848149583.png

*LangChain项目主页图-图源于网络

🔥 即将开播!

立即扫码,即可免费预约

0944ef44cff9aa94a8d43d1e55b43161.jpeg

直播答疑环节:可直接和大佬对话!

有任何疑惑,可在直播间提问!

高度起始于速度(手慢无!!)

⬇戳”阅读原文“,数量有限,速来领!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值