知覚と認識 (レベル 6)

学習と記憶

概念と考え方

言語とコミュニケーション

認知制御と実行機能

プログラミング スキル: Python、Java、C などの主流のプログラミング言語を少なくとも 1 つマスターし、データ構造とアルゴリズムに精通し、それらをコードに実装できること。

数学の基礎: 線形代数、確率論、統計学、微積分、および機械学習や深層学習などの分野で応用されるその他の基本的な数学的知識が含まれます。

機械学習アルゴリズム: 回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン、ランダム フォレストなどの一般的な機械学習アルゴリズムと、その実装方法および最適化手法をマスターします。

深層学習アルゴリズム：畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、アテンションメカニズムなどの深層学習アルゴリズムとその実装方法、最適化手法を習得します。

データ処理: データ前処理、データ クリーニング、データ変換などのデータ処理テクノロジに精通しており、さまざまなデータの種類や形式に対応するデータ処理を実行できる。

コンピューター ビジョン: 画像処理、特徴抽出、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーションなど、コンピューター ビジョンの基本原理と方法を理解します。

自然言語処理: テキスト処理、単語ベクトル表現、感情分析、機械翻訳などの自然言語処理の基本原理と方法を理解します。

強化学習: マルコフ意思決定プロセス、Q 学習、ポリシー勾配などの強化学習の基本原理と手法を理解します。

モデルのデプロイメントとチューニング: モデルの圧縮、モデルの高速化、モデルの最適化など、モデルのデプロイメントとチューニングの基本原理と方法を理解します。

プログラミング スキル: Python、Java、C などの少なくとも 1 つの主流プログラミング言語を深く習得し、ハイパフォーマンス コンピューティングおよび分散コンピューティング テクノロジに精通し、複雑なアルゴリズムとモデルを実装できること。コード。

数学基礎：線形代数、確率論、統計学、微積分などの基礎的な数学知識を深く習得し、高度な数学知識を使用して実践的な問題を解決する能力。

機械学習アルゴリズム: サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、アンサンブル学習などの従来の機械学習アルゴリズムや、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、注意メカニズム、など、さまざまなタスク要件に応じて適切なアルゴリズムを選択して調整できるようになります。

強化学習アルゴリズム: 価値関数に基づく方法、ポリシー勾配に基づく方法、進化的アルゴリズムに基づく方法など、強化学習アルゴリズムの理論と実践、および実際のシナリオでの応用を深く習得します。

教師なし学習アルゴリズム: クラスタリング、次元削減、生成モデルなどを含むさまざまな教師なし学習アルゴリズムを深く理解し、さまざまなデータ型やシナリオに基づいて適切な教師なし学習アルゴリズムを選択でき、効果的な学習アルゴリズムを実行できる。データの探索と分析。

自然言語処理: テキスト処理、言語モデル、シーケンスツーシーケンスモデル、意味理解などの自然言語処理の基本理論と手法を深く習得し、自然言語処理テクノロジーを適用して問題を解決する能力インテリジェントな顧客サービス、インテリジェントな翻訳、自動抄録などの実践的な問題。

コンピュータビジョン：画像処理、特徴抽出、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどを含むコンピュータビジョンの基本理論と手法を深く習得し、顔認識、物体認識などの実践的な問題を解決するためにコンピュータビジョン技術を適用できる、画像生成など。

自動運転：センサーフュージョン、環境認識、経路計画など、自動運転の基礎理論と技術を深く習得し、自動運転技術を自動運転車両の開発・実装などの実践的な問題解決に応用できる

ビッグデータ技術: データストレージ、データマイニング、分散コンピューティングなどのビッグデータ技術をマスターし、大規模なデータセットを処理して有用な情報を抽出できるようにします。

ハイ パフォーマンス コンピューティング テクノロジー: GPU アクセラレーション、分散コンピューティング、クラウド コンピューティングなどのハイ パフォーマンス コンピューティング テクノロジーを理解し、これらのテクノロジーを使用してアルゴリズムの計算速度と効率を向上させることができます。

ソフトウェア エンジニアリング: コード管理、バージョン管理、テストとデバッグなど、ソフトウェア エンジニアリングの基本的な理論と方法に精通し、高品質で保守可能なコードを作成し、効果的なテストとデバッグを実行できるようになります。

管理とリーダーシップ: 管理とリーダーシップのスキルを持ち、チーム内で主導権を握り、チームメンバーの作業を効果的に組織および調整し、プロジェクトの進行と実現を促進することができます。

線形代数、微積分、確率論、統計、離散数学、アルゴリズム、データ構造などが含まれます。

Python、C、Java、MATLAB、R などのほか、TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、NumPy などの関連開発ツールやライブラリも含まれます。

教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、オートエンコーダーなどが含まれます。

ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、ディープ ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなど、およびこれらのモデルの設計、トレーニング、最適化の方法を習得します。

データ クリーニング、特徴抽出、データ視覚化、データ分析、データ マイニングなどを含み、Pandas、NumPy、Scikit-learn などの一般的なデータ処理および分析ツールとライブラリをマスターします。

コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識などの分野におけるディープラーニングの応用に精通し、ターゲット検出、画像セグメンテーション、テキスト分類、音声認識など、一般的に使用されるディープラーニングモデルとアルゴリズムを理解し、マスターするこれらのモデルをどのように適用して実際の問題を解決するか

勾配降下法アルゴリズム、適応学習率アルゴリズム、バッチ正規化、畳み込み計算など、一般的に使用される最適化アルゴリズムと加速技術を理解し、実際のアプリケーションで深層学習アルゴリズムの効率と精度を向上させる方法を理解します。

AI テクノロジーを実際のシナリオに適用する方法、モデルのパフォーマンスを評価および最適化する方法、チーム メンバーと協力して問題を解決する方法などを習得します。

フィッシャーの公式 (MV=PQ)

評価方法

財務報告書の分析方法