人工智能主题学习月|共同学习亚马逊云科技人工智能课程,组团共学拿奖励~

小雨青年
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 前端开发技术领域
2022-12-26 17:10:18

CSDN 已上线亚马逊云科技超过 60 门中文数字化培训课程,希望为学习者提供亚马逊云科技基础技能知识和最佳实践。

每门课程时长从十分钟到几小时不等,由亚马逊云科技专家打造,其中包括最受欢迎的《亚马逊云科技云从业者必修知识》,涵盖了亚马逊云科技的云概念、核心服务、安全性、架构、定价和支持系统等内容,能够帮助学习者构建基础的云知识体系。其他内容包括亚马逊云科技解决方案入门系列课程(例如机器学习、安全性、无服务器开发)、亚马逊云科技认证备考课程以及专为开发者打造的学习计划等。

为了鼓励更多人了解、学习人工智能的相关技术,亚马逊云科技联合 CSDN 社区,在 12 月份推出了社区“人工智能主题学习月”活动。

我已申请成为“领学大使”,希望能招募到 ≥5 位学员,和我一起在本社区完成人工智能课程的学习,我会按奖励规则把奖品给到活动中的优秀学员。

欢迎大家在本帖任务区,提交自己的博客主页链接进行报名 !

PS:请扫码加入我的活动群,如果 ≥5 人进群并完成报名,会有官方奖励的 10 元群红包~( 每多 1人,红包 可多➕ 2元,最高300元)

 

本次学习课程

学习课程

推荐学习理由

人工智能入门

这是人工智能 (AI) 入门课程。在本课程中,我们将讨论什么是 AI 及其重要性,并简要介绍机器学习和深度学习(它们是 AI 的子集),并介绍 Amazon 如何在其产品中使用 AI。

机器学习入门

本课程向您介绍机器学习概念和数据所起到的作用。我们将浏览使用案例、讨论构建智能应用程序的创新方法,并回顾可用于机器学习的亚马逊云科技框架和服务。

深度学习入门

本入门课程概述了深度学习 (DL) 的概念。在本课程中,我们将讨论可用于 DL 的亚马逊云科技服务,并介绍一个正在使用 DL 进行创新的亚马逊云科技客户的案例研究。

备考:亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 助理级

亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 助理级考试旨在检验考生在亚马逊云科技上设计和部署可扩展、高度可用且具有容错能力的系统方面的专业技术知识。参加这一为期半天的中级培训可以了解考试的主题领域,并了解这些主题与 Architecting on Amazon Web Services 以及具体学习领域的对应关系,从而为考试做好准备。本课程会分析每个主题领域的样题,并向您讲授如何解读试题考察的概念,让您能更轻松地排除错误答案。

 

参与方式:

1.完成报名:在本帖任务区,提交 CSDN 个人博客的主页链接;

2.加入活动群:扫码加入我的专属活动群

3. 完成相应任务并打卡:按奖励规则要求,完成相应任务后,在本帖评论区打卡。

类型

任务规则

打卡示例

入门任务

完整观看任一门指定课程中的任 2 个章节,并按要求在本帖评论区,完成截图打卡。

评论格式:入门任务完成打卡+截图(下为截图示例)

 

 

进阶任务

完整观看任一门指定课程后,输出质量分 85+ 的原创学习笔记博文,并按要求在本帖评论区,完成打卡。

评论格式:进阶任务完成打卡 - 第 x 篇 - 链接

 

参与奖励:

以下所有奖项可以叠加获得

奖项

奖励规则

奖励

奖品图

优秀奖

单社区内前 30 名完成「入门任务」

 

注:

1,领学大使社区每多 10 人完成,即可多加 10 个奖励名额,单社区最多 150个名额;

2,往期【云原生主题学习月】学员奖励获得者不参与此次评奖。

* 活动勋章(虚拟)*1

* 马克杯*1

精英奖

单社区内,≥10人完成「进阶任务」并原创合格质量的文章数 TOP 5

 

注:往期【云原生主题学习月】学员奖励获得者不参与此次评奖。

 

 

* 电子荣誉证书*1

* 亚马逊云科技 T 恤*1

 

活动时间安排:

  • 参与时间:2022-12-23至 2023-1-10(5 人成团后即可开始学习)
  • 获奖名单公示时间:2023-1-19 前
  • 奖励领取时间:2023-1-20 至 2023-1-31
  • 奖励发放时间:暂定 2023-2-20前

注:实物奖励发放受疫情及物流影响,具体发放时间可能有所调整。

 

Q&A

  1. 可以中途换领学大使或者报名多个领学大使吗?

答:不允许,将取消在本社区的获奖资格。

    2. 如何得知获奖?

答:本社区的奖励请及时关注本帖动态/社群/私信通知。

    3. 需要创作的合格质量的文章是什么样的?

答:文章需要是结构完整、语句通畅的技术类学习文章,最终质量分达到 85+。

质量分查询地址:https://www.csdn.net/qc

 

反作弊声明:

社区参与学员需要是 CSDN 真实用户,官方会通过实名认证、码龄、技术标签、内容互动、原力等级等维度核实参与学员的真实性。

如发现违规刷量、无法核实为真实用户的情况,会直接取消计入及获奖资格。

 

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DataBuzz 2023-01-06
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感谢楼主,进去看看。

随着元宇宙概念兴起与虚拟数字人技术快速发展,虚拟主播、在线教育虚拟助教、元宇宙社交等应用场景对实时动作表情驱动系统提出更高需求。当前主流动作捕捉方案多依赖专业光学动捕设备或深度相机,设备成本高昂、部署复杂,难以在普通用户场景普及。本研究设计并实现一套基于普通单目摄像头的虚拟数字人实时动作表情驱动系统,旨在降低数字人内容生产门槛。系统采用Unity作为主开发引擎,结合Blender进行数字人模型构建与BlendShape表情系统制作,使用MediaPipe框架实现人脸关键点检测与人体姿态估计,通过C#脚本完成实时数据处理与渲染控制。系统包含五个关键模块:人脸关键点检测(MediaPipe Face Mesh提取468个关键点)、人体姿态估计(MediaPipe Pose识别33个骨骼关键点)、表情迁移映射、动作平滑优化(卡尔曼滤波与贝塞尔曲线插值消除抖动)、实时渲染(60fps流畅渲染,支持直播推流与视频录制)。实验结果表明,系统在普通笔记本上可实现60fps实时驱动,人脸关键点检测准确率达98.7%,人体姿态估计平均误差小于5像素,表情迁移相似度达92.3%。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论基础 第3章 系统架构设计 第4章 关键模块设计与实现 第5章 实验与结果分析 第6章 总结与展望 参考文献
内容概要:本文提出了一种基于蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化策略,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多样化负荷场景,构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型;采用拉格朗日松弛法对耦合约束进行解耦,实现分布式求解,在保障用户隐私的同时提升计算效率。文中设计了详细的仿真场景,系统分析了该调度策略对电网负荷特性和用户经济性的影响,验证了所提方法在实际应用中的有效性与可行性。; 适合人群:具备电力系统运行、优化算法理论及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事智能电网与电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的有序充电管理,实现电网“削峰填谷”;②为电力公司制定科学合理的分时电价政策提供量化分析工具;③支撑智能电网中需求侧资源的分布式协同优化调度研究与系统设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现流程,重点掌握蒙特卡洛场景生成机制与拉格朗日松弛迭代求解过程,可通过调整参数设置复现不同工况下的仿真结果,以深化对分散式优化机制与调度效果之间关系的理解。
内容概要:本文研究了基于阶跃响应的V-Tiger自动增益调整PID控制器优化方法,并提供了完整的Matlab代码实现。通过深入分析PID控制的核心性能指标与V-Tiger控制器的动态特性,提出了一种融合阶跃响应特征提取与多目标协同优化的自动整定方案,设计了具备自适应迭代校正能力的优化机制,有效提升了控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中系统阐述了整定原理、算法架构设计及性能验证流程,通过仿真实验充分验证了该方法在复杂工业控制场景下实现高精度参数自整定的可行性与优越性,为智能PID控制提供了可复现、可拓展的技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、电气工程等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于需要高精度PID参数整定的工业控制系统中,如电机驱动、温度控制、电力电子变换器等;②为科研人员提供一种可复现、可扩展的智能PID整定方法,用于提升系统动态性能与鲁棒性;③作为教学案例帮助学生理解PID整定原理与现代优化算法的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐模块运行与调试,重点关注阶跃响应特征提取与增益优化策略的实现逻辑,同时可尝试将其应用于实际控制系统中进行对比验证,以深化对自动整定机制的理解。

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