AI浪潮下的技能转型，你准备好了吗？
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？
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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4个月的学习计划，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。
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因为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！
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