【AI 工程师】掌握这10个项目,秒杀90%面试者!

2017 年 12 月 14 日 人工智能头条

2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化,从今年开始,国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先:3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上,李厂长的一句:无人车罚单都来了,量场还会远吗?直接掀起当天的高潮!


由此可见:人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术,已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火?平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知:国内大量的、一线的互联网公司已经在布局机器学习团队,优化智能产品,在这样的背景下,不难想象,未来机器学习技术将会是技术人的新门槛和领域。


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。




1:机器学习原理项目实战


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。



2:深度学习及实战项目强化训练



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


3:四个工业级实战项目


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。



大咖讲师





成为更好的自己



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:


  1. 独家课程体系,匠心打磨,每天有计划的学习

  2. 讲师直播答疑,多名助教随时辅导

  3. 班主任随时查看学员的学习进度,保证学习效果

  4. 每阶段有通关考试,通过考试保证学习效果和进度

  5. 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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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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