【強推】成為一名AI工程師,永遠都不晚

AI科技大本營發表於2018-03-07

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!

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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。

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以下為:你將在實訓營裡的課程大綱和專案實戰


640?wx_fmt=png1:機器學習原理專案實戰640?wx_fmt=png



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。



640?wx_fmt=png2:深度學習及實戰專案強化訓練640?wx_fmt=png



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



640?wx_fmt=png3:四個工業級實戰專案640?wx_fmt=png


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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