年薪30W起，如何4个月拿下AI算法工程师offer？
自2017年10月开设第1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，同时与阿里、腾讯等大厂达成深度人才战略合作，光环人工智能课程学员可额外享受大厂及其生态系企业人才直推福利。
在以往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。
往期部分同学转型就业现状
（为保护学员个人隐私，隐去学员姓名）
学员 |
入职单位 |
入职岗位 |
月薪 |
| 郭同学 |
阿里腾讯合资企业 |
技术管理 | 80k |
徐同学 |
阿里巴巴 |
算法工程师 |
50k |
龙同学 |
某自动化设备公司 |
图像算法工程师 |
45k |
庞同学 |
Apple |
Manager |
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 |
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 |
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为了能让学员学习到更加符合目前AI行业应用深度的人工智能课程。
我们特聘微软亚研院专家、中科院博士等多名人工智能行业大厂在职技术大牛。
结合企业真实项目经验、数据，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。
本课程深度匹配BAT等一线大厂AI岗位能力模型，将体系化实战方法论与企业级实战项目相结合，能够让学员轻松、快速、高效的，掌握人工智能核心技术的落地应用，具备直接从事AI相关岗位的工作能力。
（学员参赛照片）
在学习完本课程后，已经有多支光环学员战队在谷歌举办的黑客马拉松开发大赛、以及阿里云天池竞赛、AI全球挑战赛、Kaggle等重量级开发者赛事中披金斩银，名列前茅。
本课程面向希望自己在4-6个月左右找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法和研发工作的朋友。
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
课程分为 面授班 与 远程直播班 ， 每周六日上课 ，不同班型学习周期约在4-6个月左右，涵盖人工智能的最重要内容机器学习、深度学习等内容，重点讲解算法优化、框架应用、模型训练、项目实战等人工智能核心技术。
本文内容长约2米
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（添加请备注：191014）
课程内容包括以下几大模块：
1） 前置预修课程
2） 主修专业课程
3） 选修专业课程
4） 大厂主流真实AI项目实操
5） 个性化项目作业评审
6） 全程进度督促与问题解答
7） 面试攻略讲解、模拟面试
8） 高薪大厂内推等额外就业辅导服务
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
实战项目
1）鸢尾花分类实战
2）金融反欺诈预测
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
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。
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。
实战项目
机器学习任意算法拓展项目实操
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
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
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。
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
课程内容
深度学习主要概念，激活函数、超参数等，BP神经网络基础、卷积、Pooling、Dropout等方法和原理。深度学习应用场景。经典深度学习网络结构等。
实战项目
MINIST手写识别案例
电影评论文本分类案例
评论文本情感分析案例
课程目标
1）了解深度学习主要概念，激活函数等，以及BP神经网络基础
2）学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理
3）了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等
课程内容
理解RNN网络的数据流。了解BPTT算法。理解用于RNN网络的文本向量化方法。理解文本ensemble过程。理解Attention机制。构建用于文本分类的神经网络。熟悉RNN基础上的复杂网络结构Seq2seq。
实战项目
新闻分类实战(与传统分类算法做对比)
文本生成实战
课程目标
1）利用TensorFlow构建RNN网络
2）熟悉文本向量化过程
3）完成RNN网络的训练过程
4）理解文本生成过程
5）理解RNN与前馈神经网络的区别与联系
课程内容
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
应用已学深度学习框架进行拓展项目实操，按照项目思路框架和给出的伪代码动手写代码，加强动手实践能力。
总结讨论
小组形式准备答辩项目。回顾梳理全部所学知识点，解决整个学习期间遗漏问题与困惑。为企业级人工智能项目实战和毕业项目答辩牢固理论知识基础。
实战项目
1）MINIST手写识别案例
2）电影评论文本分类案例
3）评论文本情感分析案例
4）新闻分类实战(与传统分类算法做对比)
课程内容
项目背景、开发需求、 项目架构、核心点讲解；项目架构、核心点讲解；数据展示、 共性问题答疑、项目总结。
课程目标
了解自动驾驶技术，项目包含车辆检测，End to End 自动驾驶模块，拓展学习增强学 习原理。通过深度学习进行端到端的自动驾驶预测。
课程内容
项目背景、开发需求、项目架构、核心点讲解；数据展示、共性问题答疑 、项目总结。深度学习应用人脸识别核心原理。深度学习知识点连接以及外延知识介绍。
课程目标
1）了解人脸识别一般过程：人脸检测、人脸对齐、人脸识别
2）了解用于人脸检测的集成学习方法
3）熟悉用于人脸检测的CNN方法
4）构建用于人脸识别的神经网络
5）了解用于人脸识别的深度CNN模型：ResNet、GoogleNet
课程内容
项目背景、开发需求、项目架构、核心点讲解；项目架构、核心点讲解；数据展示、共性问题答疑、项目总结。讲解NLP自然语言处理相关知识点及相应主流处理技术；聊天机器人核心原理；RNN Seq2Seq语言模型，学习如何进行原料分析处理与模型构建。
课程目标
了解聊天机器人运行的核心架构，及主流构建聊天机器人的方法。深度学习知识点连接会涵盖主流的深度学习研究工程应用中碰到的大部分知识点，与大部分学习资料孤立进行知识点介绍不同，会结合主讲人自身总结找到所有知识点之间的联系，便于系统掌握。
课程内容
项目背景、开发需求、项目架构、核心点讲解；项目架构、核心点讲解；数据展示、共性问题答疑、项目总结。语音识别应用场景简介。
课程目标
了解语音特征分析：傅里叶变换、MFCC等；了解语音识别标签建立过程；熟悉用于语音识别的CNN网络；熟悉用于语音识别的RNN网络；构建英文语音识别网络；构建中文语音识别网络；了解语音生成网络(TTS)。
课程内容
了解人工智能岗位核心技能需求。了解所需知识和技能，以及主流的机器学习工具和框架的使用方法。讲解机器学习岗位面试的常见笔试题。涵盖主流的互联网公司的面试题目，深入浅出，结合实际场景分析。讲解常见机器学习面试问题，开放式问题和系统设计问题，融汇贯通整个课程知识点。
实战项目
1）自动驾驶
2）语音识别
3）图像人脸识别
4）聊天机器人（NLP应用）
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》
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
详细课表请添加小姐姐索取
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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。
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。
部分助教团队阵容如下：
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。
篇幅有限
余下6位助教老师
恕不全部列出
货真价实的课程，杜绝“伪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AI技术，学完轻松应用
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。
大厂牛人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
本课程体系中特邀大厂一线项目核心在职大牛，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。
学员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，名列前茅。
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。
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学习。
注：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（数学基础、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。
详细学习条件相关问题
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高薪大厂直推
我们掌握着产业链上游高端就业资源，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，为大厂及其生态系统培养和输送核心人才，学员均有机会享受大厂就业直推绿色通道福利。
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）
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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。
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
《人工智能-从入门到实战课程》
课程原价：￥8800元
限时特价：￥7800元
人工智能课程
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（仅限人工智能从入门到实战课程使用）
《人工智能直通车课程》
课程原价：￥22800元
限时特价：￥20800元
人工智能课程
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本次仅发放100张课程优惠券
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学习过程中有阶段测试么？
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。
学完课程能达到什么水平？
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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