那么问题来了,作为一名技术者,我该如何转型/学习AI技术?该如何加入这场被称为“第四次”科技革命的浪潮中?
(查看视频,你会更了解行业现状和技术大咖的点评)
由CSDN旗下教育平台,CSDN学院出品的“人工智能工程师”课程项目,将带你循序渐进、由浅入深的学习,掌握机器学习所需知识与技术应用实践!
这是一个120天的学习计划,目标是:能让你从AI小白直接晋级为具备一年经验的人工智能工程师!
“人工智能工程师”分为三个阶段,从机器学习再到深度学习到项目实战,循序渐进,层层深入。
知识点概览:
本阶段主要讲解机器学习的原理,包括常用算法、模型评估与选择、特征工程等机器学习必备知识,带您充分掌握机器学习的基本思路和流程。最后会实现一个商品推荐系统,组合各种特征工程技术和机器学习算法,提升使用算法、数据清洗和特征处理的能力,为工业实战奠定坚实的基础。
加入课程第一阶段,挑战以下实战项目:
项目1:房价预测案例;数据集探索
熟悉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
项目2:房价预测案例II
用Logistic回归、神经网络和SVM等分类器实现商品分类;比较不同模型以及不同参数下SVM(不同正则参数和核函数)的性能,体会各模型的特点
项目3:电商商品分类案例
学习Boosting集成思想及基于树的集成算法,通过XGBoost 实现电商商品分类项目,学习复杂模型参数调优
项目4:人脸图像特征提取:PCA、ICA、NFM。电商用户聚类案例。
学习用降维技术对高维特征进行降维,并通过两个实战案例学会使用非监督学习算法完成相关任务。
项目5:商品推荐案例
学会常用数据预处理方法及特征编码方法;学习特征工程的一般处理原则;组合各种特征工程技术和机器学习算法实现推荐系统
项目6:毕业项目 实现一个实际的商品推荐系统。
知识点概览:
全面了解、掌握机器学习领域内的监督式学习、非监督式学习、强化学习和深度学习,并亲手挑战前沿应用项目。
加入课程第2阶段,挑战以下实战项目:
项目1:Mnist手写数字识别
熟悉神经网络领域的常用术语、安装并配置深度学习框架Tensorflow,学会用Tensorflow解决一个实际问题。
项目2:用CNN实现手写数字识别(Mnist数据集);验证码识别
用Logistic回归、神经网络和SVM等分类器实现商品分类;比较不同模型以及不同参数下SVM(不同正则参数和核函数)的性能,体会各模型的特点
项目3:20种分类/11530张图像数据集:图像检测任务
学习图像分类任务及检测任务目前主要模型算法,并通过两个实战案例学习在Tensorflow框架下训练CNN模型。
项目4:33万张图像数据集:图像语义分割任务。
学习主流图像分割模型,并通过实战案例学习在Tensorflow框架下训练和调优CNN模型。
项目5:CNN+RNN实现写诗机器人
学习循环神经网络的原理及应用,并通过实战案例学习在Tensorflow框架下训练和调优CNN+RNN模型
知识点概览:
本阶段将提供大量真实的数据集,从兴趣与自身实际情况出发,进行完整的实战项目设计。在项目实战过程中,对学员进行分组,小组成员自行商讨选择训练模型,并不断调整优化,最后进行项目成果展示。老师将根据具体项目情况进行点评,并提供指导意见。
实战项目一览(可选):
项目1:自然语言处理:文本分类。根据企业的注册、投资及经营范围等相关信息,对企业进行分类,为企业的估值提供参考。
项目2:广告点击率预测(CTR)预测用户浏览给定网页的广告点击率,提高广告投放精准度。
项目3:车辆检测及型号识别——用深度学习方法从图片中检测车辆并识别其型号。
项目4:看图说话机器人——用计算机视觉和深度学习方法分析图片内容,并对图片自动生成文字描述。
学习任何一种编程技术,你都需要极为专业的讲师、系统性、科学性的课程安排、实战演练项目和高质量、高效率的学习辅导,因为这不仅能帮助你节省大量时间,事半功倍;更能保证不会半途而废。
CSDN学院出品《人工智能工程师直通车》,致力于通过优秀的服务,专业的讲师和热情的助教,三大特色,保证学习效果。4个月,收获不一样的自己:
独家课程体系,匠心打磨,每天有计划的学习
讲师直播答疑,多名助教随时辅导
班主任随时查看学员的学习进度,保证学习效果
每阶段有通关考试,通过考试保证学习效果和进度
结业荣誉证书,恭喜!成为AI工程师!同时也获得工作推荐!
《人工智能工程师》写在最后:
在加入这个学习计划前,不妨问问自己:
如果你渴望学习AI技术,想要系统性学习,而且有坚持的毅力,那么来吧, 经过4个月的携手实战,相信你会收获不一样的自己!
最后,在你的学成之日,会有来自AI产业界的各大就业机会!成为一名真正的人工智能工程师!
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