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叶梓老师

叶梓

大数据、人工智能讲师项目咨询实战专家

上海交通大学人工智能专业博士，高级工程师，现任某上市公司资深技术专家兼技术总监。拥有12年机器学习、5年大数据、3年深度学习经验，曾获2011年中国行业协会科技创新一等奖。在国内外期刊和会议上发表27篇论文，其中4篇被SCI/EI收录。作为一线技术专家，领导AI团队，具备丰富的IT企业经验。在教学方面，有十多年技术和行业经验，以其扎实理论功底、清晰课件和结合实际案例的教学风格，为学员提供深入且易懂的人工智能培训。...

叶梓：基于人工智能的内容生成（AIGC）

无论是火遍全网的AI绘画，还是震惊世人的ChatGPT，都属于AIGC（基于人工智能的内容生成）这一概念。AIGC并不是一个全新的概念，它最早出现在深度学习模型“对抗生成网络”GAN的应用中，被誉为“21世纪最强大的算法模型之一
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叶梓：ChatGPT原理与实践

通过实际案例展示ChatGPT相关模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握ChatGPT的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。
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叶梓：Python、知识图谱与深度学习培训

人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含基于python的数据分析、深度学习、知识图谱和的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶
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叶梓：Python深度学习与知识图谱培训 （基础部分）

人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含基于python的数据分析、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经
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叶梓：Python深度学习与知识图谱培训 （进阶部分）

人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含深度学习、知识图谱的重要概念及常用算法（目标检测、图像分割、自然语言处理、RNN、知识图谱、GAN
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叶梓：大数据提纲

该课程共分七个课时，涵盖大数据基础概念、Hadoop、Spark、搜索引擎、NoSQL数据库（以Hbase为例）、Hive、Spark在卫生领域的应用以及机器学习算法介绍。学员将学到大数据的定义、6V特征、相关技术及处理，深入了
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叶梓：大数据与人工智能

该培训课程共包含十二个课时，涵盖统计分析、数据仓库与可视化表达、大数据相关技术综述、Hbase存储、Hive、Spark各组件的应用、机器学习、深度学习等多个方面。学员将深入了解大数据的概念、人工智能、数据挖掘、机器学习等相关术
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叶梓：机器学习、深度学习与强化学习

内容涵盖了机器学习、深度学习、图像处理、自然语言处理和强化学习等领域的关键知识。课程从基础模型如决策树开始，逐步深入到深度学习、目标检测、人体姿态识别、自然语言处理及强化学习等高级主题。通过理论讲解和实际案例实践，学员将全面掌握
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叶梓：机器学习与深度学习培训

人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、
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叶梓：计算机视觉

内容涵盖了Python开发基础、基础模型（决策树、聚类、BP神经网络）、深度学习基础（支持向量机、集成学习）、深度学习进阶（图像分类CNN、目标检测、图像分割、人体姿态识别与GAN）以及自然语言处理、强化学习等领域。通过理论讲解
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叶梓：计算机视觉的深度学习实践

计算机视觉领域的重点研究问题。由浅入深得 讲解数字图像的存储、预处理、特征提取，以及在深度学习兴起之前计算机视觉领域所取得的成就。 专门介绍深度学习的基础理论知识，包括神经 网络的基本原理，以及深度学习对于传统神经 网络的关键
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叶梓：强化学习与深度强化学习

强化学习是当前最热门的研究方向之一，广泛应用于机器人学、电子竞技等领域。本课程系统性的介绍了强化学习（深度强化学习）的基本理论和关键算法，包括：马尔科夫决策过程、动态规划法、蒙特卡罗法、时间差分法、值函数逼近法，策略梯度法等；以
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叶梓：人工智能“最强模型”transformer详解

Transformer 是迄今为止人工智能领域的最新和最强大的模型类别之一。它几乎正在凭借一己之力来推动深度学习的又一波重大进步。Transformer 模型充分运用了称为注意力和自注意力机制，以检测系列（或图像）中元素相互影响
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叶梓：人工智能+自然语言处理

这门课程共包含18个章节，内容涵盖了人工智能、机器学习、回归算法、KNN分类算法、决策树算法、集成算法与随机森林、K-means聚类算法、支持向量机、特征工程项目、深度学习基础、Tensorflow基础应用、卷积神经网络CNN应
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叶梓：人工智能算法详解

本课程包含大数据、机器学习、深度学习、知识图谱、强化学习与深度强化学习的相关知识。
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