全新GPT-4o mini发布!大模型杀疯了!

OpenAI再进化!

全新GPT-4o mini发布,多模态AI更强大,在5月中旬,OpenAI向世界揭开了GPT-4o的神秘面纱,这个全能的多模态巨人站在了GPT-4的肩膀上,将人工智能的边界推向了新的高度!

不难看出,AI大模型已是大势所趋!

掌握大模型多模态LangChainFine-tuning技术的程序员、势必是未来更抢手、更具竞争力的AI技术人才!

为了让大家更好的抓紧大模型机遇,特邀本号粉丝专享——《进阶-AI大模型全栈工程师》

不限年龄!不限岗位!IT人都可学习!

无论你是正处在瓶颈期的开发、前端、后端,还是想转行AI赛道的传统测试、运维、产品等岗位研发,都能帮你打通职业转型,快速开启高薪之路👇👇

↓↓↓

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

  • 深度学习指令工程、Transformer、

    LangChain、Fine-tuning等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   

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「AI技术原理+应用场景+职业发展

从0-1进阶AI大模型技术

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01

圈内大佬强强联合!

想入局AI,一个懂行的大佬带你,能少走很多弯路!

课程由AI领域行业专家团队研发,大模型领域大佬——孙志岗、崔超老师领衔主讲!

  • 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

  • 知乎大模型研发组成员、Coverhero 创始人之一 ——Eva老师

  • 前Visa研究科学家——Rein Y.Ye

多年IT行业研发、算法经验,手把手教授大语言模型的算法原理与应用技术!

带你成为ChatGPT浪潮中的「超级个体」!

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02

技术原理+应用场景,超详细!

GPT4编程是什么样子?能够解决什么问题?

课程为你展示如何利用指令工程、Transformer、LangChain等技术训练大模型!从GPT到最火的开源模型,让你从容面对AI技术革新!

你会看到,一个个人开发者可以以怎样的力量撬动AI原生应用的全栈开发!

  • 提示词工程:同一个LLM,提示词不一样生成的内容也会不一样,甚至会有很大的差别,教你如何写提示词,以及,如何将Prompt用在代码里。

  • LangChain技术:可以利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用,通过输入自己的知识库来“定制化”自己的大语言模型。

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03

解析AI发展,助力“弯道超车”!

听大佬讲解AI对商业逻辑的改变,带你分析未来前景+职业发展

如今Google、百度、腾讯等等巨头互联网公司,无不在布局人工智能技术和市场,甚至还有100-130k·24的高薪,挖掘AI大模型人才!

课程教你利用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!

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与其焦虑……不如成为「掌握AI大模型的技术人」

毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

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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这一高效工具,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!
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