Percepción y Percepción (Nivel 6)

Aprendizaje y Memoria

conceptos y pensamiento

lenguaje y comunicacion

control cognitivo y funciones ejecutivas

Habilidades de programación: dominar al menos un lenguaje de programación convencional, como Python, Java, C, etc., estar familiarizado con estructuras de datos y algoritmos y ser capaz de implementarlos en código.

Conceptos básicos de matemáticas: incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad, estadística, cálculo y otros conocimientos matemáticos básicos, que se aplican en campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Algoritmos de aprendizaje automático: domine los algoritmos comunes de aprendizaje automático, como regresión, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, etc., así como sus métodos de implementación y técnicas de optimización.

Algoritmos de aprendizaje profundo: Dominar los algoritmos de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, mecanismos de atención, etc., así como sus métodos de implementación y técnicas de optimización.

Procesamiento de datos: estar familiarizado con las tecnologías de procesamiento de datos, como el preprocesamiento de datos, la limpieza de datos y la conversión de datos, y poder realizar el procesamiento de datos correspondiente para diferentes tipos y formatos de datos.

Visión por computadora: comprender los principios y métodos básicos de la visión por computadora, como el procesamiento de imágenes, la extracción de características, la detección de objetivos, la segmentación semántica, etc.

Procesamiento del lenguaje natural: comprender los principios y métodos básicos del procesamiento del lenguaje natural, como el procesamiento de texto, la representación de vectores de palabras, el análisis de sentimientos, la traducción automática, etc.

Aprendizaje por refuerzo: comprenda los principios y métodos básicos del aprendizaje por refuerzo, como el proceso de decisión de Markov, Q-learning, gradiente de políticas, etc.

Implementación y ajuste de modelos: comprenda los principios y métodos básicos de implementación y ajuste de modelos, incluida la compresión de modelos, la aceleración de modelos, la optimización de modelos, etc.

Habilidades de programación: tener un dominio profundo de al menos un lenguaje de programación convencional, como Python, Java, C, etc., estar familiarizado con la informática de alto rendimiento y la tecnología informática distribuida, y ser capaz de implementar algoritmos y modelos complejos en código.

Conceptos básicos de matemáticas: dominio profundo de conocimientos matemáticos básicos como álgebra lineal, teoría de probabilidad, estadística, cálculo, etc., y capacidad de utilizar conocimientos matemáticos avanzados para resolver problemas prácticos.

Algoritmos de aprendizaje automático: dominio en profundidad de varios algoritmos de aprendizaje automático, incluidos los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, aprendizaje conjunto, etc., y algoritmos de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, mecanismos de atención, etc., y poder utilizar Seleccionar y ajustar algoritmos apropiados para diferentes requisitos de tareas.

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo: dominio en profundidad de la teoría y la práctica de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluidos métodos basados ​​​​en funciones de valor, métodos basados ​​​​en gradientes de políticas, métodos basados ​​​​en algoritmos evolutivos, etc., así como sus aplicaciones en escenarios reales.

Algoritmos de aprendizaje no supervisados: tener un conocimiento profundo de varios algoritmos de aprendizaje no supervisados, incluidos agrupamiento, reducción de dimensionalidad, modelos generativos, etc., ser capaz de seleccionar algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​apropiados basados ​​en diferentes tipos de datos y escenarios, y ser capaz de llevar a cabo de manera efectiva exploración y análisis de datos.

Procesamiento del lenguaje natural: dominio profundo de las teorías y métodos básicos del procesamiento del lenguaje natural, incluido el procesamiento de texto, modelos de lenguaje, modelos de secuencia a secuencia, comprensión semántica, etc., y la capacidad de aplicar tecnología de procesamiento del lenguaje natural para resolver Problemas prácticos, como servicio al cliente inteligente, traducción inteligente, resumen automático, etc.

Visión por computadora: domine profundamente las teorías y métodos básicos de la visión por computadora, incluido el procesamiento de imágenes, extracción de características, detección de objetivos, segmentación de imágenes, etc., y sea capaz de aplicar la tecnología de visión por computadora para resolver problemas prácticos, como el reconocimiento de rostros y el reconocimiento de objetos. , generación de imágenes, etc.

Conducción autónoma: dominar en profundidad las teorías y tecnologías básicas de la conducción autónoma, incluida la fusión de sensores, la percepción del entorno, la planificación de rutas, etc., y ser capaz de aplicar la tecnología de conducción autónoma para resolver problemas prácticos, como el desarrollo y la implementación de vehículos autónomos.

Tecnología de big data: domine la tecnología de big data, incluido el almacenamiento de datos, la minería de datos, la computación distribuida, etc., y sea capaz de procesar conjuntos de datos a gran escala y extraer información útil.

Tecnología informática de alto rendimiento: comprender la tecnología informática de alto rendimiento, incluida la aceleración de GPU, la informática distribuida, la computación en la nube, etc., y poder utilizar estas tecnologías para mejorar la velocidad informática y la eficiencia de los algoritmos.

Ingeniería de software: estar familiarizado con las teorías y métodos básicos de la ingeniería de software, incluida la gestión de código, control de versiones, pruebas y depuración, etc., y ser capaz de escribir código mantenible de alta calidad y realizar pruebas y depuración efectivas.

Gestión y liderazgo: Tener habilidades de gestión y liderazgo, ser capaz de liderar el equipo, organizar y coordinar eficazmente el trabajo de los miembros del equipo y promover el progreso y la realización del proyecto.

Incluyendo álgebra lineal, cálculo, teoría de probabilidad, estadística, matemáticas discretas, algoritmos y estructuras de datos, etc.

Como Python, C, Java, MATLAB, R, etc., así como bibliotecas y herramientas de desarrollo relacionadas, como TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, NumPy, etc.

Incluyendo aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo, red neuronal, red neuronal convolucional, red neuronal recurrente, codificador automático, etc.

Como regresión logística, máquina de vectores de soporte, bosque aleatorio, red neuronal profunda, red neuronal convolucional, etc., y domine cómo diseñar, entrenar y optimizar estos modelos.

Incluyendo limpieza de datos, extracción de características, visualización de datos, análisis de datos y minería de datos, etc., domine las bibliotecas y herramientas comunes de procesamiento y análisis de datos, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.

Familiarícese con la aplicación del aprendizaje profundo en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz y otros campos, comprenda los modelos y algoritmos de aprendizaje profundo de uso común, como la detección de objetivos, la segmentación de imágenes, la clasificación de texto, el reconocimiento de voz, etc., y domine cómo aplicar estos modelos para resolver problemas prácticos

Comprender los algoritmos de optimización y las tecnologías de aceleración de uso común, como los algoritmos de descenso de gradiente, los algoritmos de tasa de aprendizaje adaptativo, la normalización por lotes, los cálculos de convolución, etc., y cómo mejorar la eficiencia y precisión de los algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones prácticas.

Domine cómo aplicar la tecnología de IA a escenarios reales, cómo evaluar y optimizar el rendimiento del modelo, cómo colaborar con los miembros del equipo para resolver problemas, etc.

Fórmula de Fisher (MV=PQ)

Método de valoración

Métodos de análisis de informes financieros