Percezione e Percezione (Livello 6)

apprendimento e memoria

concetti e pensiero

linguaggio e comunicazione

Controllo cognitivo e funzioni esecutive

Competenze di programmazione: padroneggiare almeno un linguaggio di programmazione tradizionale, come Python, Java, C, ecc., avere familiarità con le strutture dati e gli algoritmi ed essere in grado di implementarli nel codice.

Matematica di base: comprese le conoscenze matematiche di base come l'algebra lineare, la teoria della probabilità, la statistica, il calcolo infinitesimale, ecc. Questa conoscenza ha applicazioni in campi come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo.

Algoritmi di machine learning: padroneggia i comuni algoritmi di machine learning, come regressione, alberi decisionali, macchine a vettori di supporto, foreste casuali, ecc., nonché i loro metodi di implementazione e tecniche di ottimizzazione.

Algoritmi di deep learning: padroneggia gli algoritmi di deep learning, come reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, meccanismi di attenzione, ecc., nonché i loro metodi di implementazione e tecniche di ottimizzazione.

Elaborazione dei dati: familiarità con le tecnologie di elaborazione dei dati come la preelaborazione dei dati, la pulizia dei dati e la conversione dei dati ed essere in grado di eseguire l'elaborazione dei dati corrispondente per diversi tipi e formati di dati.

Visione artificiale: comprendere i principi e i metodi di base della visione artificiale, come l'elaborazione delle immagini, l'estrazione delle caratteristiche, il rilevamento del target, la segmentazione semantica, ecc.

Elaborazione del linguaggio naturale: comprendere i principi e i metodi di base dell'elaborazione del linguaggio naturale, come l'elaborazione del testo, la rappresentazione di vettori di parole, l'analisi dei sentimenti, la traduzione automatica, ecc.

Apprendimento per rinforzo: comprendere i principi e i metodi di base dell'apprendimento per rinforzo, come il processo decisionale di Markov, il Q-learning, il gradiente politico, ecc.

Distribuzione e ottimizzazione del modello: comprendere i principi e i metodi di base per la distribuzione e l'ottimizzazione del modello, inclusa la compressione del modello, l'accelerazione del modello, l'ottimizzazione del modello, ecc.

Capacità di programmazione: possedere una padronanza approfondita di almeno un linguaggio di programmazione tradizionale, come Python, Java, C, ecc., avere familiarità con il calcolo ad alte prestazioni e la tecnologia di calcolo distribuito ed essere in grado di implementare algoritmi e modelli complessi in codice.

Nozioni di base di matematica: padronanza approfondita delle conoscenze matematiche di base come algebra lineare, teoria della probabilità, statistica, calcolo infinitesimale, ecc. e capacità di utilizzare conoscenze matematiche avanzate per risolvere problemi pratici.

Algoritmi di machine learning: padronanza approfondita di vari algoritmi di machine learning, inclusi algoritmi tradizionali di machine learning come macchine a vettori di supporto, alberi decisionali, apprendimento d'insieme, ecc. e algoritmi di deep learning come reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, meccanismi di attenzione, ecc. ed essere in grado di utilizzare selezionare e ottimizzare algoritmi appropriati per i diversi requisiti delle attività.

Algoritmi di apprendimento per rinforzo: padronanza approfondita della teoria e della pratica degli algoritmi di apprendimento per rinforzo, inclusi metodi basati su funzioni di valore, metodi basati su gradienti politici, metodi basati su algoritmi evolutivi, ecc., nonché le loro applicazioni in scenari reali.

Algoritmi di apprendimento non supervisionato: avere una conoscenza approfondita di vari algoritmi di apprendimento non supervisionato, tra cui clustering, riduzione della dimensionalità, modelli generativi, ecc., essere in grado di selezionare algoritmi di apprendimento non supervisionato appropriati basati su diversi tipi di dati e scenari ed essere in grado di condurre efficaci esplorazione e analisi dei dati.

Elaborazione del linguaggio naturale: avere una conoscenza approfondita delle teorie e dei metodi di base dell'elaborazione del linguaggio naturale, inclusa l'elaborazione del testo, modelli linguistici, modelli sequenza per sequenza, comprensione semantica, ecc. ed essere in grado di applicare la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale per risolvere problemi pratici, come un servizio clienti intelligente, una traduzione intelligente, un abstract automatico, ecc.

Visione artificiale: padroneggiare profondamente le teorie e i metodi di base della visione artificiale, tra cui l'elaborazione delle immagini, l'estrazione delle caratteristiche, il rilevamento del bersaglio, la segmentazione delle immagini, ecc. Ed essere in grado di applicare la tecnologia della visione artificiale per risolvere problemi pratici, come il riconoscimento dei volti, il riconoscimento degli oggetti , generazione di immagini, ecc.

Guida autonoma: padroneggiare profondamente le teorie e le tecnologie di base della guida autonoma, tra cui la fusione dei sensori, la percezione ambientale, la pianificazione del percorso, ecc., ed essere in grado di applicare la tecnologia di guida autonoma per risolvere problemi pratici, come lo sviluppo e l'implementazione di veicoli autonomi

Tecnologia dei big data: padroneggia la tecnologia dei big data, inclusa l'archiviazione dei dati, il data mining, il calcolo distribuito, ecc., ed essere in grado di elaborare set di dati su larga scala ed estrarre informazioni utili.

Tecnologia informatica ad alte prestazioni: comprendere la tecnologia informatica ad alte prestazioni, inclusa l'accelerazione GPU, il calcolo distribuito, il cloud computing, ecc. ed essere in grado di utilizzare queste tecnologie per migliorare la velocità di elaborazione e l'efficienza degli algoritmi.

Ingegneria del software: avere familiarità con le teorie e i metodi di base dell'ingegneria del software, inclusi la gestione del codice, il controllo della versione, i test e il debug, ecc., ed essere in grado di scrivere codice di alta qualità e manutenibile e di condurre test e debug efficaci.

Gestione e leadership: possedere capacità di gestione e leadership, essere in grado di assumere la guida del team, organizzare e coordinare efficacemente il lavoro dei membri del team e promuovere il progresso e la realizzazione del progetto

Comprende algebra lineare, calcolo infinitesimale, teoria della probabilità, statistica, matematica discreta, algoritmi e strutture dati, ecc.

Come Python, C, Java, MATLAB, R, ecc., nonché relativi strumenti e librerie di sviluppo, come TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, NumPy, ecc.

Compreso l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento per rinforzo, la rete neurale, la rete neurale convoluzionale, la rete neurale ricorrente, il codificatore automatico, ecc.

Come regressione logistica, macchina vettoriale di supporto, foresta casuale, rete neurale profonda, rete neurale convoluzionale, ecc., e padroneggiare come progettare, addestrare e ottimizzare questi modelli

Include la pulizia dei dati, l'estrazione delle funzionalità, la visualizzazione dei dati, l'analisi dei dati e il data mining, ecc., padroneggia gli strumenti e le librerie più comuni di elaborazione e analisi dei dati, come Pandas, NumPy, Scikit-learn, ecc.

Avere familiarità con l'applicazione dell'apprendimento profondo nella visione artificiale, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento vocale e in altri campi, comprendere i modelli e gli algoritmi di apprendimento profondo comunemente utilizzati, come il rilevamento del target, la segmentazione delle immagini, la classificazione del testo, il riconoscimento vocale, ecc., e padroneggiare come applicare questi modelli per risolvere problemi pratici

Comprendere gli algoritmi di ottimizzazione e le tecnologie di accelerazione comunemente utilizzati, come algoritmi di discesa del gradiente, algoritmi di tasso di apprendimento adattivo, normalizzazione batch, calcoli di convoluzione, ecc., e come migliorare l'efficienza e la precisione degli algoritmi di deep learning nelle applicazioni pratiche

Padroneggia come applicare la tecnologia AI a scenari reali, come valutare e ottimizzare le prestazioni del modello, come collaborare con i membri del team per risolvere i problemi, ecc.

Formula di Fisher (MV=PQ)

Metodo di valutazione

Metodi di analisi del report finanziario