
当代软件工程师:如何面向人工智能时代的挑战?
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欢迎来到“当代软件工程师:如何面向人工智能时代的挑战”课程!在这个精心策划的课程中,我们邀请您踏上一段探索人工智能(AI)奥秘的旅程。无论您是编程新手还是资深开发者,本课程都将带您系统地了解和应用人工智能技术,让您在职业生涯中脱颖而出。
卓凡学院
老师既是算法领域资深专家,也是公司创始人,拥有13年一线软件设计和算法研发经验的资深架构师,曾在IBM、中铁等知名公司积累了丰富的行业经验。专业涉及C++、Java、JavaScript等多种开发语言,深谙算法设计、Java源码、分布式系统等领域。主导过多个大型系统的核心算法模块研发工作,包括云端ERP自动化模块、KH盈亏算法平台、BB-MOP核心算法模块等,成功解锁了多项挑战性项目,为公司技术发展提供了关键支持,多次获得年度优秀员工奖。
在算法和人工智能领域,老师具备深入的实践技能和教学经验。教学风格严谨系统、切近实战、富有耐心。
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自然语言的智慧:NLP与文本挖掘
自然语言的智慧涉及到多个领域,其中包括自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和文本挖掘(Text Mining)。这两个领域在处理和理解人类语言方面发挥着关键作用,对于从文本数据中提取信息、分析情感、实现语音识别等任务至关重要。原创 2024-03-22 15:27:52 · 53 阅读 · 0 评论 -
深度学习探秘:理论与实践
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,其基本原理是通过构建多层次的神经网络来模拟人类大脑的工作方式,从而实现对复杂数据的学习和理解。深度学习的发展历程可以追溯到上世纪80年代,但直到近年来,由于计算能力的飞速发展和大数据的广泛应用,深度学习才得以蓬勃发展。原创 2024-03-22 15:13:06 · 51 阅读 · 0 评论 -
模型塑造者:构建与训练AI模型
问题描述: 详细描述要解决的问题,包括其背景、原因和影响。问题范围: 确定问题的范围,包括涉及的特征、变量和约束条件。目标受众: 确定问题的目标受众,即最终使用模型或解决方案的人群。业务价值: 分析问题的业务价值,确定解决该问题的潜在收益或成本节约。数据可用性: 评估可用的数据,确定是否有足够的数据来解决问题。目标设置:成功标准: 确定模型成功的标准,例如准确率、召回率、精确率、F1分数等指标。这些指标应该与业务目标一致。原创 2024-03-22 14:48:02 · 226 阅读 · 0 评论 -
人工智能的历史与现状
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一门研究领域,起源于对于模仿人类智能行为的探索。从古至今,人类就一直试图创造出能够模拟自身思维和行为的机器。虽然人工智能在古代是神话和传说的对象,但直到20世纪中叶,才开始成为现实。以下将对人工智能的历史进行概述,并探讨其当前的现状。原创 2024-03-21 15:43:53 · 199 阅读 · 0 评论 -
探索AI基础:从原理到实践
人工智能的定义可以从不同角度来理解,但总体来说,它涉及让机器具备类似人类智能的能力,包括但不限于学习、推理、感知、理解、交流和解决问题的能力。GPT是由OpenAI提出的一种基于Transformer架构的大型语言模型。它采用了Transformer的自注意力机制,具有很强的语言建模能力和生成能力。主要特点:Transformer架构: GPT采用了Transformer模型的结构,包括编码器和解码器,但在预训练阶段只使用了编码器部分。原创 2024-03-22 10:41:13 · 102 阅读 · 0 评论 -
数据驱动的AI:数据科学与预处理
在人工智能(AI)领域,数据科学和数据预处理是至关重要的一环。数据科学旨在从数据中提取有意义的信息和知识,而数据预处理则是准备和清理数据,以使其适合机器学习算法的使用。本文将探讨数据科学在AI中的关键作用,并深入研究数据预处理技术的应用与优化,以案例为例进行详细讨论。原创 2024-03-22 11:16:35 · 157 阅读 · 0 评论