Perception et Perception (Niveau 6)

apprentissage et mémoire

concepts et réflexion

langage et communication

contrôle cognitif et fonctions exécutives

Compétences en programmation : maîtriser au moins un langage de programmation traditionnel, tel que Python, Java, C, etc., être familier avec les structures de données et les algorithmes et être capable de les implémenter dans le code.

Mathématiques de base : comprenant des connaissances mathématiques de base telles que l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, les statistiques, le calcul, etc. Ces connaissances ont des applications dans des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Algorithmes d'apprentissage automatique : Maîtrisez les algorithmes d'apprentissage automatique courants, tels que la régression, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, etc., ainsi que leurs méthodes de mise en œuvre et techniques d'optimisation.

Algorithmes de deep learning : Maîtriser les algorithmes de deep learning, tels que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, les mécanismes d'attention, etc., ainsi que leurs méthodes de mise en œuvre et techniques d'optimisation.

Traitement des données : familier avec les technologies de traitement des données telles que le prétraitement des données, le nettoyage des données et la conversion des données, et être capable d'effectuer le traitement des données correspondant pour différents types et formats de données.

Vision par ordinateur : Comprendre les principes et méthodes de base de la vision par ordinateur, tels que le traitement d'images, l'extraction de caractéristiques, la détection de cibles, la segmentation sémantique, etc.

Traitement du langage naturel : Comprendre les principes et méthodes de base du traitement du langage naturel, tels que le traitement de texte, la représentation vectorielle de mots, l'analyse des sentiments, la traduction automatique, etc.

Apprentissage par renforcement : Comprendre les principes et méthodes de base de l'apprentissage par renforcement, tels que le processus de décision de Markov, le Q-learning, le gradient politique, etc.

Déploiement et réglage du modèle : comprendre les principes et méthodes de base du déploiement et du réglage du modèle, y compris la compression du modèle, l'accélération du modèle, l'optimisation du modèle, etc.

Compétences en programmation : avoir une maîtrise approfondie d'au moins un langage de programmation courant, tel que Python, Java, C, etc., être familier avec la technologie du calcul haute performance et de l'informatique distribuée, et être capable de mettre en œuvre des algorithmes et des modèles complexes dans code.

Bases mathématiques : Maîtrise approfondie des connaissances mathématiques de base telles que l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, les statistiques, le calcul, etc., et capacité à utiliser des connaissances mathématiques avancées pour résoudre des problèmes pratiques.

Algorithmes d'apprentissage automatique : Maîtrise approfondie de divers algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels tels que les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, l'apprentissage d'ensemble, etc. et les algorithmes d'apprentissage profond tels que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, les mécanismes d'attention, etc., et être capable d'utiliser des algorithmes de sélection et de réglage appropriés pour différentes exigences de tâches.

Algorithmes d'apprentissage par renforcement : Maîtrise approfondie de la théorie et de la pratique des algorithmes d'apprentissage par renforcement, y compris les méthodes basées sur des fonctions de valeur, les méthodes basées sur les gradients politiques, les méthodes basées sur les algorithmes évolutifs, etc., ainsi que leurs applications dans des scénarios réels.

Algorithmes d'apprentissage non supervisés : avoir une compréhension approfondie de divers algorithmes d'apprentissage non supervisés, notamment le clustering, la réduction de dimensionnalité, les modèles génératifs, etc., être capable de sélectionner des algorithmes d'apprentissage non supervisés appropriés en fonction de différents types de données et scénarios, et être capable de mener des actions efficaces. exploration et analyse des données.

Traitement du langage naturel : Maîtrise approfondie des théories et méthodes de base du traitement du langage naturel, y compris le traitement de texte, les modèles de langage, les modèles séquence à séquence, la compréhension sémantique, etc., et la capacité d'appliquer la technologie de traitement du langage naturel pour résoudre problèmes pratiques, tels que le service client intelligent, la traduction intelligente, le résumé automatique, etc.

Vision par ordinateur : maîtriser en profondeur les théories et méthodes de base de la vision par ordinateur, y compris le traitement d'images, l'extraction de caractéristiques, la détection de cibles, la segmentation d'images, etc., et être capable d'appliquer la technologie de vision par ordinateur pour résoudre des problèmes pratiques, tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'objets. , génération d'images, etc.

Conduite autonome : maîtriser en profondeur les théories et technologies de base de la conduite autonome, y compris la fusion de capteurs, la perception de l'environnement, la planification de trajets, etc., et être capable d'appliquer la technologie de conduite autonome pour résoudre des problèmes pratiques, tels que le développement et la mise en œuvre de véhicules autonomes.

Technologie Big Data : Maîtriser la technologie Big Data, y compris le stockage de données, l'exploration de données, l'informatique distribuée, etc., et être capable de traiter des ensembles de données à grande échelle et d'extraire des informations utiles.

Technologie de calcul haute performance : comprendre la technologie de calcul haute performance, notamment l'accélération GPU, l'informatique distribuée, le cloud computing, etc., et être capable d'utiliser ces technologies pour améliorer la vitesse de calcul et l'efficacité des algorithmes.

Génie logiciel : être familier avec les théories et les méthodes de base du génie logiciel, y compris la gestion du code, le contrôle des versions, les tests et le débogage, etc., et être capable d'écrire du code maintenable de haute qualité et d'effectuer des tests et un débogage efficaces.

Gestion et leadership : Avoir des compétences en gestion et en leadership, être capable de diriger l'équipe, d'organiser et de coordonner efficacement le travail des membres de l'équipe et de favoriser l'avancement et la réalisation du projet.

Y compris l'algèbre linéaire, le calcul, la théorie des probabilités, les statistiques, les mathématiques discrètes, les algorithmes et les structures de données, etc.

Tels que Python, C, Java, MATLAB, R, etc., ainsi que les outils et bibliothèques de développement associés, tels que TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, NumPy, etc.

Y compris l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement, le réseau neuronal, le réseau neuronal convolutif, le réseau neuronal récurrent, l'auto-encodeur, etc.

Tels que la régression logistique, la machine à vecteurs de support, la forêt aléatoire, le réseau neuronal profond, le réseau neuronal convolutif, etc., et maîtriser la conception, l'entraînement et l'optimisation de ces modèles

Y compris le nettoyage des données, l'extraction de fonctionnalités, la visualisation des données, l'analyse des données et l'exploration de données, etc., maîtrisez les outils et bibliothèques courants de traitement et d'analyse des données, tels que Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.

Être familier avec l'application de l'apprentissage profond dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines, comprendre les modèles et algorithmes d'apprentissage profond couramment utilisés, tels que la détection de cibles, la segmentation d'images, la classification de texte, la reconnaissance vocale, etc., et maîtriser comment appliquer ces modèles pour résoudre des problèmes pratiques

Comprendre les algorithmes d'optimisation et les technologies d'accélération couramment utilisés, tels que les algorithmes de descente de gradient, les algorithmes de taux d'apprentissage adaptatif, la normalisation par lots, les calculs de convolution, etc., et comment améliorer l'efficacité et la précision des algorithmes d'apprentissage en profondeur dans des applications pratiques.

Maîtrisez comment appliquer la technologie de l'IA à des scénarios réels, comment évaluer et optimiser les performances du modèle, comment collaborer avec les membres de l'équipe pour résoudre des problèmes, etc.

Formule de Fisher (MV=PQ)

Méthode de valorisation

Méthodes d'analyse des rapports financiers