2019年大家有没有发现一种社会现象,AI岗位的竞争变得越来越激烈?但同时用人企业却说AI人才非常缺乏?这个看似有点矛盾,但仔细想一想就能发现其中的主要原因还是很多人想涌入AI这个高薪行业,但绝大部分人的能力和学历、工作背景并不满足这个岗位的要求。所以归根结底,还是人才非常稀缺!
为了满足社会、企业对AI人才的需求,贪心学院这次重磅推出AI训练营,为转型或以后从业AI的学员精心打造。 从专业技能到AI名企内推,打通学习到就业的闭环,承诺:拿不到 offer 或者初始就业税前薪资低于22w/年(本科不低于16w/年),则退还全部学费。
下面带大家详细看一下,为什么贪心学院的训练营有这个底气!
02 魔鬼式AI强化训练营
训练营采用高强度教学形式,在4个月内达让你到能够解决企业常见问题、理解重要原理的水平。找到一份机器学习工程师、NLP算法工程师、计算机视觉工程师、推荐算法工程师等AI相关岗位。
课程安排
1.每周三小时主修专业课程(ML/NLP/CV);
2.每周一小时项目案例练习及讲解,加深学习印象;
3.每周一小时公共课程,巩固基础;
4.为期一个月的大型项目毕业设计;
5.10篇经典专业论文阅读辅导及讲解;
6.模拟面试、简历修改、背景提升等职业生涯辅导;
本次课程培训为期时长6个月,其中核心授课时间4个月,就业指导2个月。
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03 企业级项目实操
区别于普通demo讲解,每个项目需要独立完成或与小组内团队成员配合完成,平均完成时长在1个月左右。增涨实战经验的同时,丰富了简历中项目和经历的含金量。
医疗+AI领域一向都是行业的热点。在本项目中,大家将有机会完成一款基于知识图 谱的问答系统。从知识图谱的搭建到问答系统模块、最后到部署上线,你将会体会 到完整的流程。
爬虫,文本数据清洗、预处理,文本挖掘,文本分类,知识图谱的构建以及查询, 序列到序列模型,attention机制,模型部署。
在工业界,文本生成的应用到处可见,比如自动生成天气预报、体育新闻的生成、学生能力报告的生成等等。在本项目中,你将有机会根据给定的结构化数据来一段文本。
预训练模型,seq2seq,attention机制, copy机制,损失函数的优化,文本质量的评估(rouge,bleu等)
Quora可以认为是英文的知乎,如何给用户匹配接近的问题是平台面临的挑战。客服机器人等应用也会使用文本匹配技术。
目标的检测是CV领域研究最热,应用最广的分支。目标检测广泛应用于人脸检测、自动驾驶、医疗影像处理等多个领域。图像的分割技术也旨在对检测目标的轮廓进行更加细致的描述,是比检测更精确的一种识别方式。本项目中我们将目标检测与分割在同一个算法当中进行同时的输出,然后对模型进行优化,使其能够达到更快的速度,更高的精度。
图像数据集、预训练模型、图像标注、Bounding Box回归、Loss函数选择、模型质量评估
人体关键点检测可以用于对身体和手的姿态进行估计估计,对于关键点的估计可以应用于人体的运动分析、行为分析、绘画辅助、游戏人物动作采集、虚拟现实等领域。通过本项目我们构建一个人体关键点检测系统,并且实时输出检测结果。
【涉及到的技术点】
图像预处理、Hourglass Networks、点回归、点分类、关系匹配、匈牙利算法。
04 三大方向课程周期及项目展示
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