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年薪30W起,如何在3-4個月內拿下AI算法工程師offer?

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發表于 2019-8-13 18:54:00 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
光環AI人工智能算法實訓課程

傳授核心技術,堅決不做“偽AI”培訓

國內頂尖名企一線大牛講師授課

中科院助教團隊答疑指導

企業真實項目需求實操

積累高端人脈資源

自2017年10月開設第一期課程以來,我們已經幫助了數千名同學邁入了AI人工智能領域。  

在所有具有轉型意向的同學中,已經有80%的同學成功轉型入行到AI領域,拿到了國內外名企的AI崗位offer,課程受到學員一致好評。

此外,我們對即將到來的第21期AI人工智能課程體系進行了升級,更加符合目前行業的應用深度。

為此我們還特聘微軟亞研院專家、中科院博士等多名人工智能行業名企在職大牛,結合企業一線經驗,為大家研發了最新的、真正能夠解決企業真實需求的實戰項目與課程體系。

本課程深度對標BAT等一線大廠AI能力模型,將體系化實戰方法論與企業級實戰項目相結合,能夠讓學員掌握人工智能的核心技術,具備直接從事AI相關崗位工作的能力。

課程介紹COURSE

01面向人群

本課程面向希望自己在3-6個月內找到一份人工智能、機器學習、深度學習、數據科學家、算法工程師等算法和研發崗位。

或者已經在從事人工智能大數據相關工作、在實際工作中遇到技術問題的同學。

本課程尤其適合:

1.希望進一步提升技能的人工智能、大數據從業者

2.目前工作為互聯網、IT相關,希望未來從事人工智能、機器學習相關工作的人員

3.具有理科背景的本科生、碩士研究生、博士研究生

4.具有人工智能、機器學習、深度學習、大數據相關需求的科研人員,尤其是從事無人駕駛、圖像識別、語音識別、機器人等研究的相關人員

5.數學、統計能力較好,希望轉行的其它專業學生和在職人員  

02課程方向

本課程上課形式為 線上直播學習,以人工智能的最重要內容機器學習、深度學習等為核心,重點講解算法優化和模型訓練思路。

03課程服務

本課程內容,自報名起一年內可申請免費重修。

課程內容CONTENT

每周六、日上課學習周期持續3-4個月

課程內容包括以下幾大模塊:

1)前置課程學習

2) 主修專業課程學習

3) 選修課程學習

4) 企業項目實戰、個性化項目作業評審

5) 全程進度督促與問題解答

6) 面試攻略講解、就業推薦等職業生涯輔導服務

01前置課程

機器學習中的Python

課程內容

搭建Python環境、基本語法、數據預處理、可視化、完整實例與練習。

課程目標

Python環境搭建與其基礎語法的學習,熟悉列表元組等基礎概念與 Python函數的形式, Python 的 IO 操作,Python 中類的使用介紹,Python使用實例講解機器學習領域的經典算法、模型及實現的任務等,同時學習搭建和配置機器學習環境,并學會用線性回歸解決一個實際問題。

人工智能數學基礎

課程內容

數學概念(函數與導數、線性代數與矩陣、概率分析)、程序與概念(算法推導與實現)、程序實踐、課后實踐。

課程目標

熟悉數學中的符號表示,理解函數求導以及鏈式求導法則,理解數學中函數的概念,熟悉矩陣相關概念以及數學表示。將數學概念與程序基礎聯系起來;梯度下降實例講解。

機器學習概念與入門

課程內容

人工智能概念、獲取數據與特征工程、模型訓練。

課程目標

解釋人工智能中涉及到的相關概念。了解如何獲取數據以及特征工程。熟悉數據預處理方法。理解模型訓練過程。熟悉Pandas的使用。了解可視化過程。

02主修專業課程 階段一人工智能基礎 人工智能總覽、應用與前沿

課程內容

人工智能技術和應用場景的介紹。常見人工智能的算法,主流的應用構建 方法。主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景能夠更好的應用相關工具進行分析與處理。

實戰項目

1)鳶尾花分類實戰 2)分類預測實戰 3)回歸預測實戰

課程目標

1)人工智能技術和應用場景的全面了解,形成系統化的人工智能技術棧。 2)主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景應用相關工具進行分析與處理。 3)通過實例對人工智能分析方法和流程有直觀了解,為后續課程打下基礎。

機器學習的數學基礎-數學分析

課程內容

將復雜的數學理論進行梳理,將機器學習中用到的數學基礎由淺入深進行詳細的梳理與講解。主要涉及矩陣、導數、概率相關內容。

實戰項目

1)手寫識別實戰 2)文本降維實戰

課程目標

掌握和了解人工智能技術底層數學理論支撐;概率論,矩陣和凸優化的介紹,相應算法設計和原理;凸優化理論,流優化手段SGD等優化方法。

特征工程和結果可視化

課程內容

主流Python數據預處理庫,原始數據特征構建。特征選擇,構建新特征,缺失值填充等特征工程方法學習。

實戰項目

1)Scikit-learn特征工程,網格搜索,超參數調優。 2)泰坦尼克求生預測

課程目標

1)了解和掌握主流Python數據預處理庫,通過工具能對原始數據進行特征構建。 2)通過特征選擇,構建新特征,缺失值填充等方法進行特征工程。 3)了解機器學習全流程和流水線。

本階段涉及的實戰項目

實戰項目

1)鳶尾花分類實戰

2)泰坦尼克求生預測

3)手寫識別實戰

4)文本降維實戰

階段二機器學習之算法學習(1)

決策樹與隨機森林算法

課程內容

決策樹算法的原理,度量指標和算法變種。掌握和了解GBDT,AdaBoost,隨機森林等集成學習模型的原理和集成學習算法。

實戰項目

1)鳶尾花分類實戰 2)金融反欺詐預測

課程目標

1)了解和掌握決策樹算法的原理,度量指標和算法變種。 2)掌握和了解隨機森林和,GBDT等集成學習模型的原理和集成學習算法。 3)應用XGboost,通過GBDT算法完成預測實例,加深對算法和實戰的融合。

本階段涉及的實戰項目

實戰項目

1)鳶尾花分類實戰  

2)金融反欺詐預測

階段三機器學習之算法學習(2)

分類算法

課程內容

1)了解和掌握KNN、SVM及樸素貝葉斯算法原理。 2)熟悉集成學習對于分類算法的優化過程。掌握數據降維方法應用。

實戰項目

1)手寫圖形數據降維與分類 2)文本向量化實戰 3)文本分類實戰

課程目標

1)掌握常用分類算法:KNN、SVM、NaiveBayes 2)熟悉分類算法調參關鍵參數 3)掌握不同分類算法的過擬合、欠擬合情景與調優 4)掌握集成學習調優 5)通過實例對于調參過程進行深入理解 6)了解不同算法的共性與個性

回歸算法

課程內容

1)主流回歸模型,線性回歸,邏輯回歸LR、Softmax及其變種和擴展算法。 2)梯度下降,牛頓法等優化方法,邏輯回歸最優化問題的求解,正則化方法。

實戰項目

1)波士頓房價預測 2)股票預測回歸實戰

課程目標

1)掌握和學習主流回歸模型,線性回歸,邏輯回歸及其變種和擴展算法。 2)了解和掌握通過梯度下降,牛頓法,擬牛頓法等最優化方法進行邏輯回歸最優化問 題的求解。 3)通過實例掌握如何應用邏輯回歸等回歸算法。

本階段涉及的實戰項目

實戰項目  

1)手寫圖形數據降維與分類 2)文本向量化實戰

3)文本分類實戰

4)波士頓房價預測

5)股票預測回歸實戰

階段四階段考試+翻轉課堂

自由討論學習

階段考試

課堂考試,及時評估階段學習情況,動態掌握學習進度。

實戰項目

應用已學機器算法中任意算法進行拓展小項目實操,按照項目思路框架和給出的偽代碼動手寫代碼,真正做到學懂會用。

總結討論

小組形式討論,回顧梳理已學知識點,總結遺漏問題與困惑。通過面對面答疑解惑減少學習盲點。預習新階段基礎知識概念,為后期人工智能深度學習的學習牢固理論知識基礎。

本階段涉及的實戰項目

實戰項目  

機器學習任意算法拓展項目實操

階段五人工智能之大數據框架應用

聚類算法

課程內容

無監督學習模型,了解主流的聚類算法。了解不同相似度計算算法。深入了解不同的數據降維方法。掌握文本降維方法(LDA)。

實戰項目

1)新聞分類實戰 2)文本降維實戰

課程目標

1)掌握 Kmeans 以及其衍生算法 2)掌握 modelbased 聚類方法 3)掌握無監督降維方法:PCA、ICA、字典學習 4)掌握監督降維方法:LDA 5)掌握文本降維方法:LDA 6)深入理解聚類算法與分類算法的區別 7)理解聚類算法的優缺點

深度學習框架 TensorFlow

課程內容

作為深度學習主流分析框架 Tensorflow,通過掌握 Tensorflow 基本概念,計算模型 和原理,能夠通過 Tensorflow 進行深度學習和模型構建與訓練。學習掌握訓練過程優化方法與問題優化。

實戰項目

1)圖片分類實戰 2)貸款欺詐預測

課程目標

1)了解深度學習 2)學習變量作用域與變量命名 3)搭建多層神經網絡并完成優化 4)正則化優化神經網絡 5)梯度問題與解決方法

AI與大數據

課程內容

以大數據主流分析框架為例, Spark 內核架構,計算模型和原理,了解分布式機器學習原理,能夠處理和解決大規模數據分析預處理和模型訓練。

實戰項目

電影推薦案例

課程目標

1)大數據機器學習主流分析框架,內核架構,計算模型和原理。 2)了解和掌握 Spark 框架上的機器學習庫 MLlib 的算法原理,核心數據抽象,以及應 用 MLlib。 3) 通過實戰電影推薦演練,同時學習推薦系統算法和原理。

本階段涉及的實戰項目

實戰項目  

1)新聞分類實戰

2)文本降維實戰

3)電影推薦案例

4)圖片分類實戰

5)貸款欺詐預測

03選修課程

每位同學最多選修2個科目

所有科目均有全職班主任帶領學習。

選修課列表

《人工智能數學基礎》

《人工智能Python基礎》

《人工智能Java基礎》

04全程答疑&就業輔導

課程配備專職班主任老師,全程為學員提供一對一督促和學習指導;

“中科院助教團”的助教老師為學員提供日常答疑,保障課程質量;

定期的大咖直播講座幫助學員拓展視野、理解行業。

學習周期過后,還配備專業的就業老師,為學員貼心提供就業輔導和求職推薦服務。

就業輔導環節免費提供人資和技術兩個方向的面試指導課程,包括面試技巧、面試禮儀、面試試題大全、項目經歷指導等。

全程答疑

一對一督促和學習指導 作業批改和項目審閱 中科院助教團隊日常答疑 定期直播大咖講座

職業輔導

面試指導課(人資方向) 面試指導課(技術方向) 求職推薦 對接優質企業招聘資源

詳細課表請添加客服小姐姐索取

長按二維碼識別添加微信

↓  







(添加請備注:AI課程)

師資介紹TEACHERS

01講師團隊

高老師  

人工智能專家,微軟亞研院研發工程師,華北計算所、知網等企業內訓講師及項目指導專家,在人工智能領域具有8年研發經驗。  

曾參與圖數據分析引擎GraphView 開發,入侵檢測機器學習預測項目,SparkMLlib 及Tensorflow 相應算法優化。多次受邀在清華大學、北京郵電大學講授大數據和人工智能公開課。

于老師  

中科院博士,人工智能與機器學習高級研發工程師,企業技術內訓講師,具有5年以上機器學習數據分析經驗。  

現就職于國內領先數據分析公司,從事人工智能算法設計項目工作,擅長使用Tensorflow 進行算法開發與優化,對于高性能計算HPC 系統有較深入的研究。曾參與多個機器學習項目和算法開發。

胡老師  

先后就職于UBS(瑞銀集團)、螞蟻金服。  

工作主要領域為自然語言理解和機器學習,具有客服機器人、輿情分析方面的項目經驗,同時聚焦基于強化學習的dependency parser方面的學術研究。

黃老師  

畢業于美國密蘇里大學機器視覺實驗室,師從Tony Han(百度無人車CTO)。現任秒針系統社媒數據算法負責人,IBM金融數據人工智能比賽獲獎者。  

在機器視覺、自然語言處理、推薦系統有著深厚的實戰經驗。對算法團隊從無到有搭建、理論與實際結合有深入的了解。

王老師  

華中科技大學計算機系統結構博士,美國佛羅里達大學博士后,中國計算機學會高級專家委員。  

博士及博士后攻讀期間,在國際上發表20余篇云計算、大數據和深度學習論文。曾任網易大數據高級研究員、惠普云計算高級專家和美國萊斯大學計算工程系研究員,現任平安科技高級產品總監,負責金融大數據與深度學習領域的研發工作。

瞿老師  

華中科技大學計算機博士,大型互聯網金融高級算法工程師,具有資深的大數據和人工智能研發經驗。  

長期在機器學習、大數據、體系結構方面深入研究,對深度學習模型壓縮與加速、面向AI的云平臺領域經驗豐富。曾長期擔任美國頂級計算機期刊評委。

曲老師  

清華大學深圳研究生院在站博士后,香港理工大學電子計算學系博士,資深人工智能專家、AI專利持有者。  

專注研究人體生物特征識別、深度學習、機器視覺等方向。從事圖像采集與識別系統的開發超十年,設計制作十余個系統,持有發明專利四個,發表過兩篇 IEEE Trans。現于綠米(小米生態鏈低功耗智能家居傳感器企業)合作探索視覺人工智能方向。

張老師  

某互聯網公司人工智能高級工程師,多年電商項目經驗,精通算法。  

曾就職于1號店、飛牛網等電商大廠,從事推薦、搜索算法方面的工作。對Match、rank有深入研究,對深度學習在推薦rank上的應用以及向量化的應用有豐富的實戰經驗。

02助教團隊

除了課程講師,為保證課程質量,我們為大家組建了“中科院助教團”,所有助教老師均來自中科院。

助教老師負責在課程學習期間協助講師和班主任進行日常答疑解惑,確保大家的問題能夠得到及時有效的解決。

助教團隊陣容如下:

李老師  

中科院博士。一直從事機器學習,深度學習等方面的研究,對相關算法的結構原理研究透徹,對深度學習在自然語言,圖像,機器人控制方面的應用有豐富經驗,并在頂級會議和頂級期刊發表過多篇文章,擔任過IEEE Transactions on Computer, IEEE Robotics and Automation Magazine等頂級期刊評委。

韓老師  

中科院博士。一直從事機器學習,深度學習等技術在三維重建,雙目視覺等領域的研究,對slam相關算法有深入研究和5年實戰經驗,并在頂級會議和頂級期刊發表過多篇文章,擔任過IJCV,IEEE Transactions on Computer等頂級期刊評委。

郭老師  

中科院博士。主要研究強化學習在機器人控制領域的應用,對深度學習在圖像識別,分類檢測等方面有豐富的實戰經驗,同時在基于深度強化學習和模仿學習的機械臂控制方面有深入研究和豐富成果,并在頂級會議和期刊發表過多篇文章。

韓老師  

中科院碩士。主要從事深度學習在自然語言,語音識別等領域的研究。在基于時間序列的深度學習技術在文本生成,情感分析,實體識別等領域有7年實戰經驗和豐富的技術積累,并在國內外各大期刊發表過多篇文章。

曹老師  

中科院碩士。主要從事深度學習及強化學習在圖像,無人機控制等方面的研究。在基于深度學習技術的物體分類檢測領域有5年實戰經驗和豐富的技術積累,并在國內外各大期刊發表過多篇文章,擔任過IEEE ICM,ICCV等頂級期刊評委。

王老師  

中科院碩士。有7年Python開發經驗,并在Python開源社區做出過重要貢獻。主要從事深度學習在物體分割等領域的研究,在基于深度學習技術的實例分割等領域有5年實戰經驗和豐富的技術積累,并在國內外各大期刊發表過多篇文章,擔任過IEEE Transactions on Image Processing,IVC等頂級期刊評委。

張老師  

中科院碩士。主要從事深度學習在物體檢測與跟蹤等領域的研究。在基于深度學習技術的物體跟蹤領域有5年實戰項目經驗和豐富的技術積累,有豐富的Tensorflow開發經驗且在Tensorflow開源社區做出過重要貢獻。在國內外各大期刊發表過多篇文章。

任老師  

中科院碩士。主要從事深度學習在物體檢測分割等領域的研究,在基于深度學習技術的語義分割等領域有5年實戰經驗和豐富的技術積累,并在國內外各大期刊發表過多篇文章。

劉老師  

中科院碩士。有多年數據挖掘比賽經驗,在特征工程,網絡調參等工程技術上有豐富的實戰經驗和技巧,現主要從事強化學習在推薦系統領域的應用研究,并在國內外各大期刊發表過多篇文章。

課程優勢介紹ADVANTAGE



貨真價實的“真AI”

目前很多培訓機構的課程體系中有80%的課時講授Python內容,而人工智能內容只是簡單帶過,其培養目標多為Python工程師。

我們的課程讓每位學員都能在學習過程中掌握搭建一個常見人工智能場景所需的全部技能,滿足企業人工智能項目開發崗位的要求。

培養目標是AI研發工程師、AI數據分析師、AI算法工程師等真正的人工智能從業者。  



聚焦核心技術,學完即用

目前很多AI培訓內容過于寬泛、與產業脫離較遠,往往用大篇幅講解大量表層知識,而對于真正在實際工作中需要用到的核心技術卻很少涉及、或者蜻蜓點水。

這使得學員感覺仿佛學到了很多知識,但還是遠遠達不到直接從事AI相關工作的水平。

我們的課程內容深度聚焦人工智能核心技術,不求大而全、只做專而精,學完可以讓大家真正具備從事相關崗位工作的能力、能夠解決工作中的實際問題。  



一線講師傳授真實經驗最新技術

很多機構的講師多為原來的Java或Python講師,沒有人工智能的實際從業經驗,長期脫離一線。

本課程講師均來自國內一線大型企業或國家級單位,有5年以上的人工智能從業經歷。

講師項目經驗豐富,并能夠隨時同步企業的最新技術,快速迭代課程內容。  



實戰項目數據來自大廠真實案例

本課程體系中專門邀請大廠一線在職人員,設計十余個實戰項目,所有項目均來自真實的企業案例,同時配有真實的數據。

真實的項目、真實的數據,才能全面提升學員的實戰應用能力。  



貫穿學習和職涯的貼心服務

在三個月的學習周期中,本課程配備專職的班主任老師,全程為學員提供一對一督促和學習指導;

“中科院助教團”的助教老師為學員提供日常答疑,保障課程質量;

定期的大咖直播講座幫助學員拓展視野、理解行業。

學習周期過后,本課程還配備專業的就業老師,為學員貼心提供就業輔導和求職推薦服務。  



學習成果獲全球性開發者賽事認可

在學習完本課程后,已經有多支學員戰隊在谷歌舉辦的黑客馬拉松開發大賽、以及阿里云天池大數據競賽等全球性開發者賽事中披金斬銀。









與牛人做同學,結交高端人脈

在往期學員的構成中,本課程的學員均為高學歷、高技術的資深IT人。

其中不乏來自網易、美圖、小米、明略等互聯網公司,以及來自航天、電力、銀行等國字頭單位的學員。







為了最大限度發揮學員的資源和能力優勢,本課程突破了培訓機構的傳統單一授課模式,聚焦于學員的轉型需求,采用“實戰課堂+小組學習+人脈對接”的模式。

課程學習期間小組密切互動,畢業后通過定期的學友會活動和高端技術論壇與數千從業者互動交流,最大限度整合人脈資源。







學習前要達到的預備能力REQUIREMENT

根據往期學生的經驗,完成以上學習任務需要具備以下背景能力:

1.至少具備專科學位,碩士及以上學位更佳;

2.最好熟悉一門編程語言,如Python、Java等;

3.具備基礎的數學能力,大學期間曾經學過高等數學、線性代數、概率論與數理統計等;

4.持續自學能力,能夠在除周末上課時間外投入固定時間,持續3-4個月進行學習。

注1:對于滿足以上條件的同學,我們為您提供了免費的前置課程(數學和Python),進行知識的回憶與鞏固。

具體資料在課程報名后可直接獲得。

注2:對于不具備預備能力的同學,我們為您提供了免費的預修資料(數學、Python和人工智能基礎),您可在學習后繼續考慮學習本課程。

具體資料請在文末添加客服小姐姐微信索取。

就業資源EMPLOYMENT

  

我們掌握產業鏈上游優勢資源,與阿里、華為、中國移動、工商銀行、聯想、百度、騰訊等450余家知名企業緊密合作,為企業及其生態系統培養和儲備核心人才,得到業界高度認可。









與阿里云戰略合作與騰訊云深度合作

定期專場招聘會

定期為學員提供專場招聘會,實現學員求職需求和企業招聘需求的雙向匹配。

























企業上門直招

企業上門來校溝通用人需求

為學員組織專場面試







20萬學友內推資源

學員報名之時起便開始享受學友會服務,學友們持續自發分享知名企業的招聘信息、輸出內推資源,促進課程新老學員們的相互提攜、共同進步。

(學友在職公司一覽)





往期就業現狀&學員評價STUDENT

01就業案例

自2017年開設第一期課程以來,我們已經幫助了數千名同學邁入了AI人工智能的大門。

在所有具有轉型意向的同學中,已經有80%的同學成功轉型到AI領域,拿到了國內外名企的AI崗位offer。

往期部分同學現狀

(為保護學員個人隱私,隱去學員姓名)

關于轉型的詳細信息可在報名后與咨詢老師進行確認,如有虛假信息,愿承擔法律責任。

學員入職單位入職崗位月薪徐同學阿里巴巴算法工程師保密龍同學某自動化設備公司圖像算法工程師45k龐同學AppleManager保密李同學IBM高級數據專家40k龔同學滴滴算法工程師30k張同學美團算法工程師28k蔡同學招商信諾BI數據挖掘28k趙同學某互聯網教育公司算法工程師28k王同學恒信東方算法工程師28k郭同學華為算法工程師25k張同學百度高級算法工程師25k侯同學某電力公司算法工程師25k李同學嘉盈互聯算法工程師22k

篇幅有限僅展示部分···

學員就業信息100%真實

如有虛假信息,愿承擔法律責任

02往期學員評價

課程設計很合理,在學習核心課程前,用選修課和前置課補充數學和Python的知識,讓我這種基礎比較薄弱的轉行者更有信心學習人工智能。核心課程也非常有針對性和實踐性,我現在在工作中都可以直接上手,甚至比一些計算機專業的人上手更快。

蔡同學

現就職于招商信諾,擔任BI數據挖掘

我是在其它培訓機構學完一遍所謂的人工智能以后,發現講了很多基礎的理論體系,但是實際工作中的項目問題并不能很好解決,所以又專門參加了這個課程。這個課程的老師幫助我分析了我遇到的問題并給出了解決思路,非常感謝老師。

徐同學

現就職于阿里巴巴,擔任算法工程師

課程講師的水平很高、經驗豐富,同時指導細致、備課也非常認真,課堂效果很好。班里同學的學習熱情高漲,討論也很激烈,使我收獲很大。

李同學

現就職于IBM,擔任高級數據專家

在上課過程中發現一位同學跟我要從事的業務十分對口,有很多寶貴的積累,我以后也會和他多多溝通交流。非常感謝光環為AI從業者提供了技能提升和溝通人脈的平臺,這種學習方式非常棒。

張同學

現就職于美團,擔任算法工程師

這里就像一個黃埔軍校,聚集了各種學霸和社會精英。與這些大牛和學霸在一起,雖然感覺鴨梨山大,但也鞭策自己迎頭趕上。思想在碰撞中產生火花,眼界在更新中不斷開拓。

王同學

現就職于恒信東方,擔任算法工程師

學費與限時優惠DISCOUNT

課程原價:¥8800元

限時特價:¥7800元

¥1000

人工智能課程

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報名學習流程PROCESS

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簽訂協議

核心授課

一年內免費重修

開始預習  

職業生涯、簡歷包裝、面試輔導

相關問題答疑ANSWERING

Q

如何看待算法類崗位的企業需求?

A

毫無疑問,人工智能領域算法類崗位的企業需求正大量激增、并將長期持續多年。

一方面,隨著人工智能技術在國內的普及和發展,各大中小型企業為在未來市場中搶得一席之地,紛紛將轉型人工智能作為未來的發展戰略。

人工智能算法,是人工智能項目建立和發展的核心技術,因此企業需要大量的算法類人才來支撐其戰略性發展規劃。

然而實際情況是,能夠理解企業相關業務、且同時懂得機器學習和人工智能知識的人員非常少,因此企業中蘊含著極大的算法類崗位需求。

另一方面,隨著當下國內核心技術(尤其是5G通信網絡)的迅速發展,大量AI相關的工程項目立項如雨后春筍般不斷涌現。

所以,無論是從企業的長期戰略、還是從眼前的項目需求來看,企業對于算法類崗位的需求都在呈指數增長。

面對市場上不斷涌現的大量機遇,學員需要認真考慮自身未來的發展問題。

越早掌握機器學習算法相關技能、越早轉型進入最前沿的人工智能行業,越能夠提早確立自身在職場中的不可替代性。

Q

入學測試題是什么?

A

在報名后,我們將為每位學員開啟前置課程的學習。

前置課程的學習效果直接決定了正式主修課程的學習質量。

為方便檢驗前置課程的學習效果,我們為學員提供多次測試機會,分別在前置課程的過程中和結束時進行。

一是數學測試,為前置課程過程中進行的多次階段測試。內容以數學原理知識和數學運算能力為主,根據前置課程的學習進度逐步增加測試難度。

階段測試配合前置課的學習,能夠從根本上幫助學員掌握數學基礎,從而輕松轉入課上機器學習階段。

二是全面測試,在前置課程結束、正式主修課即將開始前進行。

內容是包含數學原理、數學運算和Python編程在內的全面測評。

這次測試的成績,是班主任為學員定制專屬學習方案、以及講師調整個性化授課內容的重要依據。

此外,學員自己也能夠更加客觀把握自己的學習基礎,自主掌握學習節奏。

Q

學完課程能達到什么水平?

A

我們的課程通過決策樹算法、分類算法、回歸算法、聚類算法等常見算法的授課和學習。

讓學員具備從參加人工智能算法崗位技術面試到能夠負責工程項目全階段所需的核心知識和能力。

學員完成后可以直接勝任數據挖掘、數據分類、搜索引擎等相關工作。

根據畢業學員的面試反饋,很多面試官的技術問題都是講師在課上講解過的內容。

實際工作中的常用算法在本課程中也均有詳細的理論和實戰講解,課程內容可以達到“即學即用”的程度。

說一千,道一萬

相信能閱讀到這里的

都是對未來抱有很大期望的盆友們  







閑話少敘,心動不如行動

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1.如上方二維碼無法識別,可手動添加小姐姐微信號(feimawang003)

2.小姐姐會第一時間為大家解答困惑,添加后請耐心等待

3.點擊閱讀原文,可訪問課程官網
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