AI工程師的哆啦A夢超能力不是吹出來的！

這幾年人工智慧AI越來越火，

儼然成為了繼“網際網路+”

之後的又一創新熱詞

插上了AI翅膀的各種

科技產品、生活物件

都瞬間變得高大上了起來

其實

早在人工智慧還只是大膽想象的時代

就有不少“人工智慧產品”

已經進入過我們的生活

那時人們普遍認為人工智慧

一定會擁有接近人類的外形

於是就有了霹靂5號、

電腦娃娃、哆啦A夢、阿拉蕾

而且他們大都來自外星或未來

要麼就是怪蜀黍的黑發明

於是乎

AI在我們的生活中

無人配送站、無人機、無人駕駛車

...........

AI技術給行業帶來了巨大發展變革

正如劉強東在一次演講中所講

“AI的發展不僅能夠不斷地降低各個行業的成本

提升各個行業的效率和使用者體驗

還可以讓員工更好地工作。”

從年初起，幾家國際大廠的開發者大會，無論是微軟 Build、Facebook F8 還是稍後的 Google I/O，莫不把“AI優先”的大旗扯上雲霄。從騰訊西雅圖AI實驗室，百度斥資超過200億投入人工智慧研發......全球都在風生水起、將目標瞄準中國這個世界上最大的單一同質化市場時，註定也成就了這場全球級別的 AI 人才爭奪大戰。

全球AI人才排行榜，中國僅排第七名。

2017年資料調查

人工智慧崗位的需求量最大，薪資最高

隨著中國人工智慧市場增長驚人，美中經濟與安全評估委員會在其2017年年度報告中表示，“中國政府已承諾提供超過70億美元的人工智慧資金，深圳等城市準備為人工智慧創業提供100萬美元。”

 

中國科技公司百度，阿里巴巴和騰訊已成為“人工智慧的全球領導者”，這一趨勢還得到中國政府的強化，使人工智慧成為國家重點。就在去年7月，中國國務院計劃在未來幾年內建設一個價值1500億美元的人工智慧產業。

可以預見的是AI人才緊缺的情況還將持續三到五年，屆時會有一定的緩解，但也只是低端技術人才的緩解，高階AI人才還將持續緊缺。所以如果你想轉AI拿高薪，現在就是最好的時機！

成為一名AI工程師，永遠都不晚

由CSDN學院精心打造的《人工智慧工程師》特訓營由卿來雲中國科學院大學計算機與控制學院副教授聯合智亮計算機視覺領域處理大牛親自帶隊，為AI領域的程式設計師們傾情授課，人工智慧特訓營助您走向人才流頂尖。

AI線上實訓營目標是：能讓你從AI小白直接晉級為具備一年經驗的人工智慧工程師！

如果你想了解更多，想要從事人工智慧研發，渴望系統學習，成為AI工程師，那麼不妨和我們的課程聊聊，你的一切疑問將會得到專業的回答！

不妨和課程老師聊一聊，預定實訓營名額！

“人工智慧工程師”4個月計劃分為三個階段，從機器學習再到深度學習到專案實戰，循序漸進，層層深入。

以下為：你將在實訓營裡的課程大綱和專案實戰

1：機器學習原理專案實戰

知識點概覽：

本階段主要講解機器學習的原理，包括常用演算法、模型評估與選擇、特徵工程等機器學習必備知識，帶您充分掌握機器學習的基本思路和流程。最後會實現一個商品推薦系統，組合各種特徵工程技術和機器學習演算法，提升使用演算法、資料清洗和特徵處理的能力，為工業實戰奠定堅實的基礎。

加入課程第一階段，挑戰以下實戰專案：

專案1：房價預測案例；資料集探索

專案2：房價預測案例II

專案3：電商商品分類案例

專案4：人臉影像特徵提取：PCA、ICA、NFM。電商使用者聚類案例。

專案5：商品推薦案例

專案6：畢業專案 實現一個實際的商品推薦系統。

2：深度學習及實戰專案強化訓練

知識點概覽：

全面瞭解、掌握機器學習領域內的監督式學習、非監督式學習、強化學習和深度學習，並親手挑戰前沿應用專案。

加入課程第2階段，挑戰以下實戰專案：

專案1：Mnist手寫數字識別

專案2：用CNN實現手寫數字識別（Mnist資料集）；驗證碼識別

專案3：20種分類/11530張影像資料集：影像檢測任務

專案4：33萬張影像資料集：影像語義分割任務。

專案5：CNN+RNN實現寫詩機器人

3：四個工業級實戰專案

知識點概覽：

本階段將提供大量真實的資料集，從興趣與自身實際情況出發，進行完整的實戰專案設計。在專案實戰過程中，對學員進行分組，小組成員自行商討選擇訓練模型，並不斷調整優化，最後進行專案成果展示。老師將根據具體專案情況進行點評，並提供指導意見。

實戰專案一覽（可選）：

專案1：自然語言處理：文字分類。根據企業的註冊、投資及經營範圍等相關資訊，對企業進行分類，為企業的估值提供參考。

專案2：廣告點選率預測（CTR）預測使用者瀏覽給定網頁的廣告點選率，提高廣告投放精準度。

專案3：車輛檢測及型號識別——用深度學習方法從圖片中檢測車輛並識別其型號。

專案4：看圖說話機器人——用計算機視覺和深度學習方法分析圖片內容，並對圖片自動生成文字描述。

如果在上學的時候，我們沒能嗅到機器學習領域的機會，而是選擇其他領域來學習和工作……如今卻打算半路出家、改行機器學習，應該怎麼做，才能做到跟這些人一樣好？不妨和老師聊一聊。

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