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年薪30W起,如何在3-4个月内拿下AI算法工程师offer?

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发表于 2019-8-13 18:54:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
光环AI人工智能算法实训课程

传授核心技术,坚决不做“伪AI”培训

国内顶尖名企一线大牛讲师授课

中科院助教团队答疑指导

企业真实项目需求实操

积累高端人脉资源

自2017年10月开设第一期课程以来,我们已经帮助了数千名同学迈入了AI人工智能领域。  

在所有具有转型意向的同学中,已经有80%的同学成功转型入行到AI领域,拿到了国内外名企的AI岗位offer,课程受到学员一致好评。

此外,我们对即将到来的第21期AI人工智能课程体系进行了升级,更加符合目前行业的应用深度。

为此我们还特聘微软亚研院专家、中科院博士等多名人工智能行业名企在职大牛,结合企业一线经验,为大家研发了最新的、真正能够解决企业真实需求的实战项目与课程体系。

本课程深度对标BAT等一线大厂AI能力模型,将体系化实战方法论与企业级实战项目相结合,能够让学员掌握人工智能的核心技术,具备直接从事AI相关岗位工作的能力。

课程介绍COURSE

01面向人群

本课程面向希望自己在3-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法和研发岗位。

或者已经在从事人工智能大数据相关工作、在实际工作中遇到技术问题的同学。

本课程尤其适合:

1.希望进一步提升技能的人工智能、大数据从业者

2.目前工作为互联网、IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习相关工作的人员

3.具有理科背景的本科生、硕士研究生、博士研究生

4.具有人工智能、机器学习、深度学习、大数据相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶、图像识别、语音识别、机器人等研究的相关人员

5.数学、统计能力较好,希望转行的其它专业学生和在职人员  

02课程方向

本课程上课形式为 线上直播学习,以人工智能的最重要内容机器学习、深度学习等为核心,重点讲解算法优化和模型训练思路。

03课程服务

本课程内容,自报名起一年内可申请免费重修。

课程内容CONTENT

每周六、日上课学习周期持续3-4个月

课程内容包括以下几大模块:

1)前置课程学习

2) 主修专业课程学习

3) 选修课程学习

4) 企业项目实战、个性化项目作业评审

5) 全程进度督促与问题解答

6) 面试攻略讲解、就业推荐等职业生涯辅导服务

01前置课程

机器学习中的Python

课程内容

搭建Python环境、基本语法、数据预处理、可视化、完整实例与练习。

课程目标

Python环境搭建与其基础语法的学习,熟悉列表元组等基础概念与 Python函数的形式, Python 的 IO 操作,Python 中类的使用介绍,Python使用实例讲解机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等,同时学习搭建和配置机器学习环境,并学会用线性回归解决一个实际问题。

人工智能数学基础

课程内容

数学概念(函数与导数、线性代数与矩阵、概率分析)、程序与概念(算法推导与实现)、程序实践、课后实践。

课程目标

熟悉数学中的符号表示,理解函数求导以及链式求导法则,理解数学中函数的概念,熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来;梯度下降实例讲解。

机器学习概念与入门

课程内容

人工智能概念、获取数据与特征工程、模型训练。

课程目标

解释人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉Pandas的使用。了解可视化过程。

02主修专业课程 阶段一人工智能基础 人工智能总览、应用与前沿

课程内容

人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法,主流的应用构建 方法。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。

实战项目

1)鸢尾花分类实战 2)分类预测实战 3)回归预测实战

课程目标

1)人工智能技术和应用场景的全面了解,形成系统化的人工智能技术栈。 2)主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景应用相关工具进行分析与处理。 3)通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解,为后续课程打下基础。

机器学习的数学基础-数学分析

课程内容

将复杂的数学理论进行梳理,将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。

实战项目

1)手写识别实战 2)文本降维实战

课程目标

掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑;概率论,矩阵和凸优化的介绍,相应算法设计和原理;凸优化理论,流优化手段SGD等优化方法。

特征工程和结果可视化

课程内容

主流Python数据预处理库,原始数据特征构建。特征选择,构建新特征,缺失值填充等特征工程方法学习。

实战项目

1)Scikit-learn特征工程,网格搜索,超参数调优。 2)泰坦尼克求生预测

课程目标

1)了解和掌握主流Python数据预处理库,通过工具能对原始数据进行特征构建。 2)通过特征选择,构建新特征,缺失值填充等方法进行特征工程。 3)了解机器学习全流程和流水线。

本阶段涉及的实战项目

实战项目

1)鸢尾花分类实战

2)泰坦尼克求生预测

3)手写识别实战

4)文本降维实战

阶段二机器学习之算法学习(1)

决策树与随机森林算法

课程内容

决策树算法的原理,度量指标和算法变种。掌握和了解GBDT,AdaBoost,随机森林等集成学习模型的原理和集成学习算法。

实战项目

1)鸢尾花分类实战 2)金融反欺诈预测

课程目标

1)了解和掌握决策树算法的原理,度量指标和算法变种。 2)掌握和了解随机森林和,GBDT等集成学习模型的原理和集成学习算法。 3)应用XGboost,通过GBDT算法完成预测实例,加深对算法和实战的融合。

本阶段涉及的实战项目

实战项目

1)鸢尾花分类实战  

2)金融反欺诈预测

阶段三机器学习之算法学习(2)

分类算法

课程内容

1)了解和掌握KNN、SVM及朴素贝叶斯算法原理。 2)熟悉集成学习对于分类算法的优化过程。掌握数据降维方法应用。

实战项目

1)手写图形数据降维与分类 2)文本向量化实战 3)文本分类实战

课程目标

1)掌握常用分类算法:KNN、SVM、NaiveBayes 2)熟悉分类算法调参关键参数 3)掌握不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优 4)掌握集成学习调优 5)通过实例对于调参过程进行深入理解 6)了解不同算法的共性与个性

回归算法

课程内容

1)主流回归模型,线性回归,逻辑回归LR、Softmax及其变种和扩展算法。 2)梯度下降,牛顿法等优化方法,逻辑回归最优化问题的求解,正则化方法。

实战项目

1)波士顿房价预测 2)股票预测回归实战

课程目标

1)掌握和学习主流回归模型,线性回归,逻辑回归及其变种和扩展算法。 2)了解和掌握通过梯度下降,牛顿法,拟牛顿法等最优化方法进行逻辑回归最优化问 题的求解。 3)通过实例掌握如何应用逻辑回归等回归算法。

本阶段涉及的实战项目

实战项目  

1)手写图形数据降维与分类 2)文本向量化实战

3)文本分类实战

4)波士顿房价预测

5)股票预测回归实战

阶段四阶段考试+翻转课堂

自由讨论学习

阶段考试

课堂考试,及时评估阶段学习情况,动态掌握学习进度。

实战项目

应用已学机器算法中任意算法进行拓展小项目实操,按照项目思路框架和给出的伪代码动手写代码,真正做到学懂会用。

总结讨论

小组形式讨论,回顾梳理已学知识点,总结遗漏问题与困惑。通过面对面答疑解惑减少学习盲点。预习新阶段基础知识概念,为后期人工智能深度学习的学习牢固理论知识基础。

本阶段涉及的实战项目

实战项目  

机器学习任意算法拓展项目实操

阶段五人工智能之大数据框架应用

聚类算法

课程内容

无监督学习模型,了解主流的聚类算法。了解不同相似度计算算法。深入了解不同的数据降维方法。掌握文本降维方法(LDA)。

实战项目

1)新闻分类实战 2)文本降维实战

课程目标

1)掌握 Kmeans 以及其衍生算法 2)掌握 modelbased 聚类方法 3)掌握无监督降维方法:PCA、ICA、字典学习 4)掌握监督降维方法:LDA 5)掌握文本降维方法:LDA 6)深入理解聚类算法与分类算法的区别 7)理解聚类算法的优缺点

深度学习框架 TensorFlow

课程内容

作为深度学习主流分析框架 Tensorflow,通过掌握 Tensorflow 基本概念,计算模型 和原理,能够通过 Tensorflow 进行深度学习和模型构建与训练。学习掌握训练过程优化方法与问题优化。

实战项目

1)图片分类实战 2)贷款欺诈预测

课程目标

1)了解深度学习 2)学习变量作用域与变量命名 3)搭建多层神经网络并完成优化 4)正则化优化神经网络 5)梯度问题与解决方法

AI与大数据

课程内容

以大数据主流分析框架为例, Spark 内核架构,计算模型和原理,了解分布式机器学习原理,能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。

实战项目

电影推荐案例

课程目标

1)大数据机器学习主流分析框架,内核架构,计算模型和原理。 2)了解和掌握 Spark 框架上的机器学习库 MLlib 的算法原理,核心数据抽象,以及应 用 MLlib。 3) 通过实战电影推荐演练,同时学习推荐系统算法和原理。

本阶段涉及的实战项目

实战项目  

1)新闻分类实战

2)文本降维实战

3)电影推荐案例

4)图片分类实战

5)贷款欺诈预测

03选修课程

每位同学最多选修2个科目

所有科目均有全职班主任带领学习。

选修课列表

《人工智能数学基础》

《人工智能Python基础》

《人工智能Java基础》

04全程答疑&就业辅导

课程配备专职班主任老师,全程为学员提供一对一督促和学习指导;

“中科院助教团”的助教老师为学员提供日常答疑,保障课程质量;

定期的大咖直播讲座帮助学员拓展视野、理解行业。

学习周期过后,还配备专业的就业老师,为学员贴心提供就业辅导和求职推荐服务。

就业辅导环节免费提供人资和技术两个方向的面试指导课程,包括面试技巧、面试礼仪、面试试题大全、项目经历指导等。

全程答疑

一对一督促和学习指导 作业批改和项目审阅 中科院助教团队日常答疑 定期直播大咖讲座

职业辅导

面试指导课(人资方向) 面试指导课(技术方向) 求职推荐 对接优质企业招聘资源

详细课表请添加客服小姐姐索取

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(添加请备注:AI课程)

师资介绍TEACHERS

01讲师团队

高老师  

人工智能专家,微软亚研院研发工程师,华北计算所、知网等企业内训讲师及项目指导专家,在人工智能领域具有8年研发经验。  

曾参与图数据分析引擎GraphView 开发,入侵检测机器学习预测项目,SparkMLlib 及Tensorflow 相应算法优化。多次受邀在清华大学、北京邮电大学讲授大数据和人工智能公开课。

于老师  

中科院博士,人工智能与机器学习高级研发工程师,企业技术内训讲师,具有5年以上机器学习数据分析经验。  

现就职于国内领先数据分析公司,从事人工智能算法设计项目工作,擅长使用Tensorflow 进行算法开发与优化,对于高性能计算HPC 系统有较深入的研究。曾参与多个机器学习项目和算法开发。

胡老师  

先后就职于UBS(瑞银集团)、蚂蚁金服。  

工作主要领域为自然语言理解和机器学习,具有客服机器人、舆情分析方面的项目经验,同时聚焦基于强化学习的dependency parser方面的学术研究。

黄老师  

毕业于美国密苏里大学机器视觉实验室,师从Tony Han(百度无人车CTO)。现任秒针系统社媒数据算法负责人,IBM金融数据人工智能比赛获奖者。  

在机器视觉、自然语言处理、推荐系统有着深厚的实战经验。对算法团队从无到有搭建、理论与实际结合有深入的了解。

王老师  

华中科技大学计算机系统结构博士,美国佛罗里达大学博士后,中国计算机学会高级专家委员。  

博士及博士后攻读期间,在国际上发表20余篇云计算、大数据和深度学习论文。曾任网易大数据高级研究员、惠普云计算高级专家和美国莱斯大学计算工程系研究员,现任平安科技高级产品总监,负责金融大数据与深度学习领域的研发工作。

瞿老师  

华中科技大学计算机博士,大型互联网金融高级算法工程师,具有资深的大数据和人工智能研发经验。  

长期在机器学习、大数据、体系结构方面深入研究,对深度学习模型压缩与加速、面向AI的云平台领域经验丰富。曾长期担任美国顶级计算机期刊评委。

曲老师  

清华大学深圳研究生院在站博士后,香港理工大学电子计算学系博士,资深人工智能专家、AI专利持有者。  

专注研究人体生物特征识别、深度学习、机器视觉等方向。从事图像采集与识别系统的开发超十年,设计制作十余个系统,持有发明专利四个,发表过两篇 IEEE Trans。现于绿米(小米生态链低功耗智能家居传感器企业)合作探索视觉人工智能方向。

张老师  

某互联网公司人工智能高级工程师,多年电商项目经验,精通算法。  

曾就职于1号店、飞牛网等电商大厂,从事推荐、搜索算法方面的工作。对Match、rank有深入研究,对深度学习在推荐rank上的应用以及向量化的应用有丰富的实战经验。

02助教团队

除了课程讲师,为保证课程质量,我们为大家组建了“中科院助教团”,所有助教老师均来自中科院。

助教老师负责在课程学习期间协助讲师和班主任进行日常答疑解惑,确保大家的问题能够得到及时有效的解决。

助教团队阵容如下:

李老师  

中科院博士。一直从事机器学习,深度学习等方面的研究,对相关算法的结构原理研究透彻,对深度学习在自然语言,图像,机器人控制方面的应用有丰富经验,并在顶级会议和顶级期刊发表过多篇文章,担任过IEEE Transactions on Computer, IEEE Robotics and Automation Magazine等顶级期刊评委。

韩老师  

中科院博士。一直从事机器学习,深度学习等技术在三维重建,双目视觉等领域的研究,对slam相关算法有深入研究和5年实战经验,并在顶级会议和顶级期刊发表过多篇文章,担任过IJCV,IEEE Transactions on Computer等顶级期刊评委。

郭老师  

中科院博士。主要研究强化学习在机器人控制领域的应用,对深度学习在图像识别,分类检测等方面有丰富的实战经验,同时在基于深度强化学习和模仿学习的机械臂控制方面有深入研究和丰富成果,并在顶级会议和期刊发表过多篇文章。

韩老师  

中科院硕士。主要从事深度学习在自然语言,语音识别等领域的研究。在基于时间序列的深度学习技术在文本生成,情感分析,实体识别等领域有7年实战经验和丰富的技术积累,并在国内外各大期刊发表过多篇文章。

曹老师  

中科院硕士。主要从事深度学习及强化学习在图像,无人机控制等方面的研究。在基于深度学习技术的物体分类检测领域有5年实战经验和丰富的技术积累,并在国内外各大期刊发表过多篇文章,担任过IEEE ICM,ICCV等顶级期刊评委。

王老师  

中科院硕士。有7年Python开发经验,并在Python开源社区做出过重要贡献。主要从事深度学习在物体分割等领域的研究,在基于深度学习技术的实例分割等领域有5年实战经验和丰富的技术积累,并在国内外各大期刊发表过多篇文章,担任过IEEE Transactions on Image Processing,IVC等顶级期刊评委。

张老师  

中科院硕士。主要从事深度学习在物体检测与跟踪等领域的研究。在基于深度学习技术的物体跟踪领域有5年实战项目经验和丰富的技术积累,有丰富的Tensorflow开发经验且在Tensorflow开源社区做出过重要贡献。在国内外各大期刊发表过多篇文章。

任老师  

中科院硕士。主要从事深度学习在物体检测分割等领域的研究,在基于深度学习技术的语义分割等领域有5年实战经验和丰富的技术积累,并在国内外各大期刊发表过多篇文章。

刘老师  

中科院硕士。有多年数据挖掘比赛经验,在特征工程,网络调参等工程技术上有丰富的实战经验和技巧,现主要从事强化学习在推荐系统领域的应用研究,并在国内外各大期刊发表过多篇文章。

课程优势介绍ADVANTAGE



货真价实的“真AI”

目前很多培训机构的课程体系中有80%的课时讲授Python内容,而人工智能内容只是简单带过,其培养目标多为Python工程师。

我们的课程让每位学员都能在学习过程中掌握搭建一个常见人工智能场景所需的全部技能,满足企业人工智能项目开发岗位的要求。

培养目标是AI研发工程师、AI数据分析师、AI算法工程师等真正的人工智能从业者。  



聚焦核心技术,学完即用

目前很多AI培训内容过于宽泛、与产业脱离较远,往往用大篇幅讲解大量表层知识,而对于真正在实际工作中需要用到的核心技术却很少涉及、或者蜻蜓点水。

这使得学员感觉仿佛学到了很多知识,但还是远远达不到直接从事AI相关工作的水平。

我们的课程内容深度聚焦人工智能核心技术,不求大而全、只做专而精,学完可以让大家真正具备从事相关岗位工作的能力、能够解决工作中的实际问题。  



一线讲师传授真实经验最新技术

很多机构的讲师多为原来的Java或Python讲师,没有人工智能的实际从业经验,长期脱离一线。

本课程讲师均来自国内一线大型企业或国家级单位,有5年以上的人工智能从业经历。

讲师项目经验丰富,并能够随时同步企业的最新技术,快速迭代课程内容。  



实战项目数据来自大厂真实案例

本课程体系中专门邀请大厂一线在职人员,设计十余个实战项目,所有项目均来自真实的企业案例,同时配有真实的数据。

真实的项目、真实的数据,才能全面提升学员的实战应用能力。  



贯穿学习和职涯的贴心服务

在三个月的学习周期中,本课程配备专职的班主任老师,全程为学员提供一对一督促和学习指导;

“中科院助教团”的助教老师为学员提供日常答疑,保障课程质量;

定期的大咖直播讲座帮助学员拓展视野、理解行业。

学习周期过后,本课程还配备专业的就业老师,为学员贴心提供就业辅导和求职推荐服务。  



学习成果获全球性开发者赛事认可

在学习完本课程后,已经有多支学员战队在谷歌举办的黑客马拉松开发大赛、以及阿里云天池大数据竞赛等全球性开发者赛事中披金斩银。









与牛人做同学,结交高端人脉

在往期学员的构成中,本课程的学员均为高学历、高技术的资深IT人。

其中不乏来自网易、美图、小米、明略等互联网公司,以及来自航天、电力、银行等国字头单位的学员。







为了最大限度发挥学员的资源和能力优势,本课程突破了培训机构的传统单一授课模式,聚焦于学员的转型需求,采用“实战课堂+小组学习+人脉对接”的模式。

课程学习期间小组密切互动,毕业后通过定期的学友会活动和高端技术论坛与数千从业者互动交流,最大限度整合人脉资源。







学习前要达到的预备能力REQUIREMENT

根据往期学生的经验,完成以上学习任务需要具备以下背景能力:

1.至少具备专科学位,硕士及以上学位更佳;

2.最好熟悉一门编程语言,如Python、Java等;

3.具备基础的数学能力,大学期间曾经学过高等数学、线性代数、概率论与数理统计等;

4.持续自学能力,能够在除周末上课时间外投入固定时间,持续3-4个月进行学习。

注1:对于满足以上条件的同学,我们为您提供了免费的前置课程(数学和Python),进行知识的回忆与巩固。

具体资料在课程报名后可直接获得。

注2:对于不具备预备能力的同学,我们为您提供了免费的预修资料(数学、Python和人工智能基础),您可在学习后继续考虑学习本课程。

具体资料请在文末添加客服小姐姐微信索取。

就业资源EMPLOYMENT

  

我们掌握产业链上游优势资源,与阿里、华为、中国移动、工商银行、联想、百度、腾讯等450余家知名企业紧密合作,为企业及其生态系统培养和储备核心人才,得到业界高度认可。









与阿里云战略合作与腾讯云深度合作

定期专场招聘会

定期为学员提供专场招聘会,实现学员求职需求和企业招聘需求的双向匹配。

























企业上门直招

企业上门来校沟通用人需求

为学员组织专场面试







20万学友内推资源

学员报名之时起便开始享受学友会服务,学友们持续自发分享知名企业的招聘信息、输出内推资源,促进课程新老学员们的相互提携、共同进步。

(学友在职公司一览)





往期就业现状&学员评价STUDENT

01就业案例

自2017年开设第一期课程以来,我们已经帮助了数千名同学迈入了AI人工智能的大门。

在所有具有转型意向的同学中,已经有80%的同学成功转型到AI领域,拿到了国内外名企的AI岗位offer。

往期部分同学现状

(为保护学员个人隐私,隐去学员姓名)

关于转型的详细信息可在报名后与咨询老师进行确认,如有虚假信息,愿承担法律责任。

学员入职单位入职岗位月薪徐同学阿里巴巴算法工程师保密龙同学某自动化设备公司图像算法工程师45k庞同学AppleManager保密李同学IBM高级数据专家40k龚同学滴滴算法工程师30k张同学美团算法工程师28k蔡同学招商信诺BI数据挖掘28k赵同学某互联网教育公司算法工程师28k王同学恒信东方算法工程师28k郭同学华为算法工程师25k张同学百度高级算法工程师25k侯同学某电力公司算法工程师25k李同学嘉盈互联算法工程师22k

篇幅有限仅展示部分···

学员就业信息100%真实

如有虚假信息,愿承担法律责任

02往期学员评价

课程设计很合理,在学习核心课程前,用选修课和前置课补充数学和Python的知识,让我这种基础比较薄弱的转行者更有信心学习人工智能。核心课程也非常有针对性和实践性,我现在在工作中都可以直接上手,甚至比一些计算机专业的人上手更快。

蔡同学

现就职于招商信诺,担任BI数据挖掘

我是在其它培训机构学完一遍所谓的人工智能以后,发现讲了很多基础的理论体系,但是实际工作中的项目问题并不能很好解决,所以又专门参加了这个课程。这个课程的老师帮助我分析了我遇到的问题并给出了解决思路,非常感谢老师。

徐同学

现就职于阿里巴巴,担任算法工程师

课程讲师的水平很高、经验丰富,同时指导细致、备课也非常认真,课堂效果很好。班里同学的学习热情高涨,讨论也很激烈,使我收获很大。

李同学

现就职于IBM,担任高级数据专家

在上课过程中发现一位同学跟我要从事的业务十分对口,有很多宝贵的积累,我以后也会和他多多沟通交流。非常感谢光环为AI从业者提供了技能提升和沟通人脉的平台,这种学习方式非常棒。

张同学

现就职于美团,担任算法工程师

这里就像一个黄埔军校,聚集了各种学霸和社会精英。与这些大牛和学霸在一起,虽然感觉鸭梨山大,但也鞭策自己迎头赶上。思想在碰撞中产生火花,眼界在更新中不断开拓。

王同学

现就职于恒信东方,担任算法工程师

学费与限时优惠DISCOUNT

课程原价:¥8800元

限时特价:¥7800元

¥1000

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核心授课

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职业生涯、简历包装、面试辅导

相关问题答疑ANSWERING

Q

如何看待算法类岗位的企业需求?

A

毫无疑问,人工智能领域算法类岗位的企业需求正大量激增、并将长期持续多年。

一方面,随着人工智能技术在国内的普及和发展,各大中小型企业为在未来市场中抢得一席之地,纷纷将转型人工智能作为未来的发展战略。

人工智能算法,是人工智能项目建立和发展的核心技术,因此企业需要大量的算法类人才来支撑其战略性发展规划。

然而实际情况是,能够理解企业相关业务、且同时懂得机器学习和人工智能知识的人员非常少,因此企业中蕴含着极大的算法类岗位需求。

另一方面,随着当下国内核心技术(尤其是5G通信网络)的迅速发展,大量AI相关的工程项目立项如雨后春笋般不断涌现。

所以,无论是从企业的长期战略、还是从眼前的项目需求来看,企业对于算法类岗位的需求都在呈指数增长。

面对市场上不断涌现的大量机遇,学员需要认真考虑自身未来的发展问题。

越早掌握机器学习算法相关技能、越早转型进入最前沿的人工智能行业,越能够提早确立自身在职场中的不可替代性。

Q

入学测试题是什么?

A

在报名后,我们将为每位学员开启前置课程的学习。

前置课程的学习效果直接决定了正式主修课程的学习质量。

为方便检验前置课程的学习效果,我们为学员提供多次测试机会,分别在前置课程的过程中和结束时进行。

一是数学测试,为前置课程过程中进行的多次阶段测试。内容以数学原理知识和数学运算能力为主,根据前置课程的学习进度逐步增加测试难度。

阶段测试配合前置课的学习,能够从根本上帮助学员掌握数学基础,从而轻松转入课上机器学习阶段。

二是全面测试,在前置课程结束、正式主修课即将开始前进行。

内容是包含数学原理、数学运算和Python编程在内的全面测评。

这次测试的成绩,是班主任为学员定制专属学习方案、以及讲师调整个性化授课内容的重要依据。

此外,学员自己也能够更加客观把握自己的学习基础,自主掌握学习节奏。

Q

学完课程能达到什么水平?

A

我们的课程通过决策树算法、分类算法、回归算法、聚类算法等常见算法的授课和学习。

让学员具备从参加人工智能算法岗位技术面试到能够负责工程项目全阶段所需的核心知识和能力。

学员完成后可以直接胜任数据挖掘、数据分类、搜索引擎等相关工作。

根据毕业学员的面试反馈,很多面试官的技术问题都是讲师在课上讲解过的内容。

实际工作中的常用算法在本课程中也均有详细的理论和实战讲解,课程内容可以达到“即学即用”的程度。

说一千,道一万

相信能阅读到这里的

都是对未来抱有很大期望的盆友们  







闲话少叙,心动不如行动

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2.小姐姐会第一时间为大家解答困惑,添加后请耐心等待

3.点击阅读原文,可访问课程官网
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