qq_42622747的博客

原创 我的大模型学习路线

Transformer架构算法：深入研究自注意力机制算法，这是Transformer的核心创新点，理解它如何计算输入序列中不同位置的关联程度。掌握前向传播算法来计算神经网络的输出，以及反向传播算法用于计算梯度，从而更新网络的权重。- 预训练算法：理解语言模型预训练算法，如GPT系列的生成式预训练和BERT的掩码语言模型预训练算法。掌握预训练模型微调算法，用于适应不同的下游任务。- 多模态算法（如果涉及）：学习如何融合不同模态（如图像和文字）的算法，像跨模态注意力机制等，用于构建多模态大模型。

原创 前沿算法学习机器视觉工程师照亮智能之眼

基于元学习的方法，让模型先在众多不同的小样本任务上“见多识广”，学习通用的学习策略。在图像分类任务里，CNN 通过多层卷积层自动提取图像特征，像一个筛子，从像素的原始信息中层层过滤出关键图案信息，如在识别猫狗图片时，能聚焦于动物的轮廓、五官等独特标识，经过池化层降维减少计算量，全连接层整合特征完成分类，如今其变体不断涌现，识别准确率屡创新高。基于特征点法，筛选图像中稳定独特的特征，跟踪其在不同帧间的变化，结合优化算法，让设备在未知环境穿梭自如，为自动驾驶、室内导航指引方向。三维视觉重建：虚拟与现实的桥梁。

原创 生成式 AI 与多模态大模型前沿算法探秘

以大家熟知的 GPT 系列为例，依托Transformer强大架构，在学习海量文本后，它能依据输入指令行云流水般产出文章，无论是严谨的学术论述，还是奇幻的科幻故事，都不在话下。在图像领域，Stable Diffusion 模型更是大放异彩，输入一段文字描述，如“繁花簇拥的欧式庭院”，转瞬之间，一幅精美的画作跃然纸上，为艺术创作带来无限遐想空间，让每个人都有机会成为“画家”。想象一下，智能助手观看一段旅游视频，既能描述画面中壮丽山川、特色建筑，又能解读旁白讲解的历史文化，这便是多模态的魅力。

原创 学习计算机视觉专业技术就业前景怎么样？就业吗？看完这一篇文章或许你就有答案了！

人脸识别技术精准识别人员身份，从机场海关的身份核验，到社区门禁的智能管控，有效提升安防效率；工业制造方面，视觉检测技术成为质量把控的关键。从业者需融合深度学习与图像处理知识，协同传感器团队，赋予汽车智能驾驶能力，驶向未来出行变革之路。计算机视觉专业技术人才，手握开启多行业大门的钥匙，只要紧跟前沿、深耕实践，定能在这片充满机遇的领域，找到属于自己的闪耀舞台，为各行业智能化转型注入源源不断的动力。在当今数字化浪潮中，计算机视觉技术如同一颗璀璨明珠，照亮了众多行业前行的道路，为专业人才开辟了广阔的就业天地。

原创 大模型学习指南

循环神经网络及其变体 LSTM、GRU 擅长处理序列数据，如文本、语音，掌握这些才能构建复杂的大模型架构。编程语言与工具是开启实践大门的钥匙。Python 作为主流编程语言，其丰富的库如 TensorFlow、PyTorch，简化了模型构建、训练与部署流程。同时，了解 GPU 加速原理，学会使用 CUDA 等工具，能让模型训练如虎添翼，大幅缩短时间成本。也可以从简单的文本分类、情感分析项目入手，逐步进阶到图像生成、机器翻译等复杂任务，按照数据准备、模型搭建、训练调优、评估部署的流程，将所学知识融会贯通。

原创 工信部人工智能专业技术人员证书介绍

工信部颁发的这一证书，针对计算机视觉专业技术人员，意味着持证人在计算机视觉领域经过了系统的培训和考核，具备了相应的专业知识和技能。持有工信部计算机视觉专业技术人员证书，表明持证人在计算机视觉领域有深入的学习和实践，能够承担更复杂、更高级的项目和工作任务，从而在晋升评估中占据优势，有可能晋升到技术主管、项目总监等高级职位。通过获得该证书，持证人表明自己经过了系统的学习和考核，掌握了这些关键技术，能够在实际工作中解决相关技术问题，并且在与同行的技术交流和合作中，能够凭借这一证书获得认可和尊重。

原创 医学跟计算机视觉真的是天作之合

在医学领域，计算机视觉技术正掀起一场革命。从急诊与创伤学中的自动化骨折检测和创伤评分，到牙科学里的牙齿分割与编号、龋病与病变检测，计算机视觉都发挥着重要作用。

原创 计算机视觉：原理、分类与应用

这包括图像的自动标记、分类、定位、跟踪、检索、重建、增强等操作。同时，还需要运用图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等技术来对采集到的数据进行分析和处理，从而实现准确、有效、高效的视觉感知与理解。简单来说，计算机视觉实现了对图像、视频等视觉数据的分析、处理、识别和理解。这是一个跨学科的研究领域，涉及计算机科学、信息工程、数学、物理学、生物学等多个专业方向。总之，计算机视觉在现代社会中扮演着越来越重要的角色，随着技术的不断发展和创新，它必将在更多的领域中展现出巨大的潜力，为人类带来更多的便利和创新。

原创 看完你就了解多模态大模型了

在智能安防领域，多模态大模型可以同时处理监控视频中的图像数据与音频数据，快速准确地识别异常行为并发出警报，有效提升安防系统的智能化水平。以图像识别为例，单模态模型只能识别图像中的物体类别，而多模态大模型可以结合图像周围的文本描述、相关音频等信息，更精准地理解图像的情境与含义。此外，多模态大模型的可解释性也有待加强，人们难以理解模型在处理多模态数据时的内部决策过程。随着技术的不断完善与创新，多模态大模型必将在更多领域大放异彩，为人类社会带来前所未有的智能化变革，让我们的生活更加便捷、高效、丰富多彩。

原创 计算机视觉学习证书为智能化工作做贡献

在工业生产线上，细致检测产品的外观缺陷与尺寸精度，确保产品质量的稳定性；在薪资待遇方面，由于计算机视觉领域人才的稀缺性与高需求性，持有该证书的专业人员往往能够获得颇为丰厚的薪酬回报，实现自身价值与职业成就的双丰收。从基础的图像处理原理，如数字图像的采集、存储、滤波与增强等操作，到深度学习在计算机视觉中的深度应用，包括卷积神经网络（CNN）及其各类变体在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的精妙运用，再到复杂场景下的视觉算法设计与优化，如多目标跟踪、三维重建等高级课题，均有全面且深入的讲解与实践指导。

原创 计算机视觉学习：开启智能视觉感知之门

在安防监控领域，智能视频分析系统实时监测异常行为与事件，如入侵检测、人群聚集识别，为公共安全保驾护航；在智能驾驶领域，基于计算机视觉的环境感知技术让车辆识别道路、交通标志与其他车辆行人，为自动驾驶功能的实现提供核心支持。数学基础涵盖线性代数、概率论与微积分，为算法原理与模型构建筑牢根基。目标检测能在复杂场景里定位特定物体，并确定其类别与位置，像在交通监控视频里锁定车辆与行人；计算机视觉作为人工智能领域的关键分支，致力于赋予计算机理解与解析图像及视频信息的能力，其重要性在当今科技驱动的时代日益凸显。

原创 多模态大模型对我们以后的日常生活有什么提升

其中，数据的高效整合与对齐是关键问题之一。不同模态的数据往往具有不同的结构与特征，如何在模型训练过程中实现多模态数据的精准匹配与有效融合，是当前研究的难点所在。例如，在图像描述生成任务中，模型可以结合图像中的视觉元素与相关文本描述，生成精准且流畅的自然语言描述，让计算机不仅能“看到”图像内容，更能以人类可理解的语言“讲述”其中的故事。随着技术的不断演进与完善，我们有理由相信，多模态大模型将在更多领域实现深度应用，为人们的生活、工作与学习带来前所未有的便利与变革，推动人类社会迈向更加智能化、高效化的新时代。

原创 2025年工信部AI人工智能证书“计算机视觉工程师”报考指南`.

为进一步贯彻落实国家人才发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，工业和信息化部电子工业标准化研究院（简称“工信部电子标准院”）依据SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》标准，联合业界企事业单位开发了“计算机视觉工程师”专业培训项目，旨在提升从业人员的技术能力和专业素养。培训结束后，由专业部门组织结业考试。就业竞争力：获得该证书将显著提升个人在计算机视觉领域的就业竞争力，为求职、升职、加薪提供有力支持。的授课模式，课程内容涵盖计算机视觉的基本原理、算法设计、模型构建、应用实践等多个方面。

原创 人工智能助力未来对人才的发展有什么帮助

从2022年大语言模型ChatGPT的问世，到2024年的视频生成大模型Sora的推出，人工智能技术已发展到生成技术和多模态大模型阶段，成为每一位科技人才重点关注和研究的方向。各省市、自治区从事人工智能、自然语言处理、图像处理、视频处理、数据挖掘、无人机、无人车、无人艇、智慧城市、智慧医疗、智能装备、目标识别、轨迹规划、智慧交通等领域相关研究的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员，以及生成式AI、大模型研究感兴趣的广大爱好者。那么，什么是大模型？

原创 计算机视觉助力未来人工智能人才培养

【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测。2025年1月16日-20日工信部的计算机视觉 昆明+线上直播。工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发。4. 深度学习-网络结构-Transformer。【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割。2. 深度学习简介与经典网络结构介绍。3. 经典深度网络结构介绍与图像分类。【实验实操3】AIGC生成式模型实验。2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践。2.1经典神经网络的搭建。8. 视觉迁移学习基础。

原创 工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发

【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测。2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播。4. 深度学习-网络结构-Transformer。【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割。2. 深度学习简介与经典网络结构介绍。3. 经典深度网络结构介绍与图像分类。【实验实操3】AIGC生成式模型实验。10.红外与可见光视频转换方法研究。2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践。2.1经典神经网络的搭建。8. 视觉迁移学习基础。9.深度视觉迁移学习。

原创 工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发

【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测。2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播。4. 深度学习-网络结构-Transformer。【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割。2. 深度学习简介与经典网络结构介绍。3. 经典深度网络结构介绍与图像分类。【实验实操3】AIGC生成式模型实验。10.红外与可见光视频转换方法研究。2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践。2.1经典神经网络的搭建。8. 视觉迁移学习基础。9.深度视觉迁移学习。

原创 工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发

【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测。2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播。4. 深度学习-网络结构-Transformer。【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割。2. 深度学习简介与经典网络结构介绍。3. 经典深度网络结构介绍与图像分类。【实验实操3】AIGC生成式模型实验。10.红外与可见光视频转换方法研究。2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践。2.1经典神经网络的搭建。8. 视觉迁移学习基础。9.深度视觉迁移学习。

原创 工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发

【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测。2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播。4. 深度学习-网络结构-Transformer。【实验实操2】经典网络复现+图像分类+语义分割。2. 深度学习简介与经典网络结构介绍。3. 经典深度网络结构介绍与图像分类。【实验实操3】AIGC生成式模型实验。10.红外与可见光视频转换方法研究。2.3自动驾驶中的跨域语义分割实践。2.1经典神经网络的搭建。8. 视觉迁移学习基础。9.深度视觉迁移学习。

原创 人工智能学习

AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用，例如我们所用到的 豆包（字节云雀大模型）、通义千问（阿里通义大模型）、讯飞星火（星火认知大模型）、文心一言（百度文新大模型）、智谱清言（智谱 ChatGLM 2大模型）等都是大型语言模型的产物。为帮助大家掌握大模型调用、大模型微调、大模型开发技术，积极响应科研及工程技术人员的需求，根据人社部发布的《2021-2030专业技术人才知识更新工程》，中国人工智能培训网联合相关单位特举办“生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班”。

原创 人工智能助力发展

深度学习、机器学习、 python项目代做、跑通代码和指导答疑、贝叶斯推断，目前从事图像算法相关工作，擅长各种图像分类模型(vgg、resnet、mobilenet、eficient等)、人脸检测、烟雾检测、人脸识别、人脸关键点检测、表情识别、车牌识别、各种目标检测算法(yol0系列、 rcnn系列等)、图像分割(unet等)、医学影像图像处理、dicom数据处理、语音识别、人工智能项目、可视化ui界面等，tensorflow、keras、pytorch等 deep learning框架均可，包括远程安装配

原创 生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用

北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。3.深度学习框架：Pytorch 4.大语言模型：几种国产开源大语言模型。5.大语言模型开源微调、Agent开源框架。2024年12月13日-17日 杭州。第三章 Transformer。

原创 生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用

北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。3.深度学习框架：Pytorch 4.大语言模型：几种国产开源大语言模型。5.大语言模型开源微调、Agent开源框架。2024年12月13日-17日 杭州。第三章 Transformer。

原创 新质技术之第九期生成式 A1、大模型、多模态技术开发与应用研修班

为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培养数字技术人才，中国人工智能培训网(http://m.chinaai.org.cn)、北京龙腾亚太教育咨询有限公司、北京龙腾智元信息技术有限公司特举办新质技术之第九期“生成式 A1、大模型、多模态技术开发与应用研修班”，本次培训采用理论+实战培训模式,由北京龙腾亚太教育咨询有限公司承办并进行相关费用收取及发票开具。时间安排:2024年12月13日-2024年12月17日杭州(同时转线上直播)(13 日报到发放上课材料，14 日-17 日上课)

原创 数字孪生技术

原创 生成式AI、大模型、多模态技术

原创 关于开展人工智能从业人员计算机视觉设计开发工程师培训通知

原创 基于神经网络的时变参数系统仿真优化方法

源自：系统工程与电子技术作者：吴诗辉 周宇 李正欣 刘晓东 贺波摘要时变参数系统的仿真优化问题是一个新兴的研究课题, 相比传统仿真优化, 时变参数系统对实时性的要求高, 而对解的精度要求不高。本文提出将该问题转换为一类神经网络预测问题, 并从理论上证明了该方法的可行性。首先, 线下构建神经网络模型描述输入参数到最优解的映射关系; 然后, 利用训练好的神经网络模型线上实时预测最优解。考虑到边界样本对最优解拟合曲面的影响, 提出构建中心样本和边界样本，分别训练两个神经网络模型。仿真和实例表明, 该方法能

原创 补上人工智能人才缺口，培养人工智能算法工程师

补上人工智能人才缺口，培养人工智能算法工程师 ...

原创 量子与人工智能

 关于举办“量子信息技术研修班”的通知各有关单位：《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》国发〔2018〕4号提出“加强基础前沿科学研究，围绕宇宙演化、物质结构、生命起源、脑与认知等开展探索，加强对量子科学、脑科学、合成生物学、空间科学、深海科学等重大科学问题的超前部署。到2020年，我国基础科学研究整体水平和国际影响力显著提升，到2035年，我国基础科学研究整体水平和国际影响力大幅跃升，到本...