西安未来人工智能计算中心人工智能实训基地是在2021年底共同规划建设的西北最大的人工智能训练平台，借助华为公司在人工智能方向强大的研发能力和计算中心丰富的算力资源，面向西北地区、陕西本省人工智能企业、高校提供普惠算力、科研创新、专业人才培养、学生实习实训等服务。
二、使命愿景
使命：传播AI技术，培养AI人才
愿景：打造面向未来全社会的产、学、研综合性AI人才孵化基地！
三、战略定位
西安未来人工智能计算中心人工智能实训基地是西安未来产业城人工智能计算中心指定的AI人才培养基地，主要聚焦于：担当未来产业城的人才培养和供给；推动园区企业人才转型和升级赋能；承接省内高校毕业生的AI技能实训。
四、平台优势
2、具备专业的实训能力和充沛训练资源，能够满足大规模的人工智能模型训练学习工作开展；
3、平台与各重点高校人工智能教授长期合作，定期针对最新人工智能技术开展各类型技术讲座，提升培训人员的综合素质和能力；
4、平台与省内外人工智能企业长期合作，针对企业提供员工技能提升培训和人才推荐服务，能够为培训人员提供丰富的就业机会；
5、工信部教考中心颁发证书，长期有效，全国通用。参培学员通过考核后，可获得《工信部人工智能算法工程师证书》、华为人工智能 HCIA 证书。
五、业务范围
西安未来人工智能计算中心人工智能实训基地由深度智谷（西安）科技有限公司负责运营，肩负着“西部最强大脑”——西安未来人工智能计算中心的人才培养和供给，主要业务包括：人工智能技术教育、人工智能产品的研发、人工智能的商业项目合作等。
六、师资力量
公司团队成员都是来自人工智能行业的资深技术精英，具有多年人工智能产品研发经验，以及丰富的人工智能行业教育经验。
成老师，深度人工智能教育创始人、资深人工智能讲师、高级人工智能算法工程师，四川省人工智能研究院AI人才培训中心前主讲老师，5年人工智能算法领域研发经验，4年人工智能教学经验，具备扎实的人工智能算法理论基础知识和丰富的项目实战经验，具有丰富的人工智能教学经验。精通图像处理、语音识别、自然语言处理等深度学习领域的算法。在担任四年的人工智能讲师生涯中，以教学风格诙谐幽默，深入浅出而闻名，能将深奥的算法理论用大众最容易理解的方式讲述给学员，讲课风格深受线上学员喜爱、获得众多好评。教学模式涉及线上和线下教学，毕业学员就业率高，反馈优良。由其本人研发的《人工智能算法工程师》系列课程获得工信部教考中心的认证，并上线到了工业和信息化技术技能人才学习平台，学习者通过报名学习和考试可以获得工业和信息化职业能力证书。
主导或参与过的部分项目
·电网电力安全智能监控系统
·电力拓扑信号安全分析系统
·肺部肿瘤医学图像分割系统
·人物图像背景替换系统
·安全驾驶智能监控系统
·智慧交通车流检测系统
蒋老师，资深人工智能讲师，国防科技大学计算机应用专业硕士和博士毕业。曾就职于数家知名高科技公司，专注于机器学习和深度学习算法研究，具有扎实的基础知识和丰富的项目实践经验。精通PyTorch、TensorFlow等常用的深度学习框架。上课风格严谨稳重、一丝不苟，对知识的追求孜孜不倦，经常将自己的研究成果分享给学员，并且会将自己学习知识的经验传授给学员，让学员学习知识事半功倍。
主导或参与过的部分项目
·遥感影像地物自动提取系统
·智慧城市交通管理系统
·城市禁飞区无人机追踪系统
·家庭智慧安防监控系统
曾老师，高级人工智能算法工程师、资深人工智能售前工程师，曾任国内一线互联网公司资深嵌入式工程师、AI独角兽企业——商汤科技公司客户交付工程师，曾从事工作包括嵌入式开发，AI算法研发，客户售前、售后技术支持等，具有精湛的售前售后技术，丰富的行业实战经验。
主导或参与过的部分项目
·地理GIS沙漠治理评估系统
·工厂产品缺陷智能化检测系统
·病人病情病历分析系统
丁老师，资深人工智能讲师，国内无人机品牌企业——前大疆创新图像视觉算法工程师、中国移动公司算法工程师，专注于人工智能图像视觉应用方向的算法研究，具有丰富的算法研究经验和项目实战经验。精通各种流行的视觉算法模型。曾主导开发过多款AI应用程序。
主导或参与过的部分项目
·基于AI的自动识别换脸系统
·图像超分辨率重构系统
·缺失图像补全生成系统
·图像色彩自动渲染系统
程老师，高级人工智能讲师，3年大数据经验、4年人工智能算法研发经验，熟悉常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等框架、以及图像处理库OpenCv、PIL、MatplotLib等，熟练使用常用的机器学库Scikit-Learn等，具备深厚的实战功底。
主导或参与过的部分项目
·基于深度学习的海关安防检测系统
·行人轨迹追踪分析系统
·智慧农业农作物病虫害检测系统
七、课程亮点
深耕人工智能领域5年+
讲师授课经验丰富
基础知识+进阶提升+实战项目
OMO教育模式，随时随地学习
《人工智能算法工程师》课程大纲
第一部分 基础知识
第一章节 人工智能概论基础
第二章节 python编程基础
第三章节 数学基础
第四章节 图像架构matplolib&PIL
第五章节 数据编程numpy
第六章节 图像视觉opencv
第七章节 机器学习sklearn
第八章节 pytorch神经网络基础
第二部分：实力进阶
第一章节 神经网络梯度问题优化
第二章节 神经网络拟合问题优化
第三章节 神经网络模型设计
第四章节 神经网络模型评估
第五章节 神经网络模型压脑
第六章节 神经网络模型部署
第七章节 神经网络模型注意力机制
第三部分：实战项目
第一章节 MTCNN人脸检测
第二章节 centerloss/arcfaceloss人脸识别
第三章节 YOLO系列目标检测分类
第四章节 AE/VAE/GAN图像生成
第五章节unet/unet++/unet3+/U^2net图像分别
第四部分：扩展内容
第一章节 语音识别技术：语音采样、GMM-HMM、DNN-HMM、DNN-CTC、MFCC
第二章节 NLP自然语言处理：词向量、word2vec、EMLo、 transformer、 Bert、GPT2
第三章节 深度强化学习：Q_learning、DQN、A2C、A3C、DDPG
第四章节 tensorflow框架使用：图、会话
第五部分：毕业设计
第一章节 人工智能商业项目案例分析
第二章节 人工智能技术解决方案编写
第三章节 团队毕业项目研发和管理
第四章节 团队毕业项目个人答辩
第六部分：就业指导
第一章节 面试题型集训
第二章节 简历编写指导
第三章节 面试流程及规范
第四章节 全流程模拟面试
八、证书介绍
学员完成学习后，参加工信部教育与考试中心组织的统一考试，合格者将获得由工信部教育与考试中心颁发的“工业和信息化职业能力证书”，纳入到“工业和信息化技术技能人才数据库”，可在官网查询。