【強推】成為一名AI工程師，永遠都不晚

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。

如果這一波AI大潮只是空喊幾句口號，空提幾個戰略，空有幾家炙手可熱的創業公司，那當然成不了什麼大氣候。但風浪之下，我們看到的卻是：

Google一線的各大業務紛紛改用深度學習，落伍移動時代的微軟則已拉起一支近萬人的AI隊伍。平均每10.9個小時誕生一家AI企業。而且眾所周知：國內大量的、一線的網際網路公司已經在佈局機器學習團隊，優化智慧產品，在這樣的背景下，不難想象，未來機器學習技術將會是技術人的新門檻和領域。

這一跡象，對於廣大程式設計師來說，特別是對即將走向技術一線的準程式設計師而言，還是值得重點關注的。回顧一下移動網際網路所帶來的機遇，很容易就能算清，掌握深度學習能為一線工作帶來怎樣的優勢。不過，跟移動開發不同，要求嚴苛的數學門檻，成本高昂的實戰訓練，令AI人才的培養週期猛增至5年以上……似乎沒有碩士、博士的知識儲備，就一定要跟AI相關的技術工作說再見了。實情果真如此嗎？

來自CSDN出品人工智慧工程師計劃

基於以上，CSDN出品了《人工智慧工程師》4個月學習線上實訓營，致力於為人工智慧行業培養大量的AI人才，在這裡，你擔憂的一切技術問題，一切基礎問題，一切入門問題，一切高昂的成本問題（包括學習成本）都將得到解決！

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！

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“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

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。

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

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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