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AI人工智能算法工程师

从AI零基础入门,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型

引领行业的知识体系+工业级多领域综合项目+资深专业讲师团+全方位贴心服务

助力你平滑递进式快速成为新时代抢手人才,多领域灵活就业

31 课程内容
14 个月 教学服务期限
150 小时 视频时长
286 累计学习人数
100% 累计好评度
31 课程内容
14 个月 教学服务期限
70000 手敲代码
2 企业及项目
16+ 实操案例
286 累计学习人数

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抓住无限风口新机遇,成为AI 2.0 引领新时代抢手人才

人才极度紧缺
企业疯狂抢占市场,人才需求猛增
拥有新AI能力人才少,入行正当时
薪资持续攀高
互联网岗位薪资缩减,但AI人才
仍炙手可热,薪资连续逆势攀升
就业多前景好
国家政策、技术发展、市场需求多重
推动各行各业产品大量需要融合AI能力

无论入行/转行,都能从入门、进阶、应用,顺滑掌握硬核就业技能

应届毕业生
计算机专业,想学热门IT技术
增加竞争优势,快速就业,摆
脱就业困境。
IT转行求职者
不满足工作现状,想掌握一项
有前景的高薪技术,先人一步
拿到新赛道入场券。
在职提升者
新兴技术不断发展,紧跟市场需
求,抢先掌握,助力升职加薪。

资深AI讲师团,精打细磨,重磅推出引领行业的AI2.0人才培养体系

专注人工智能
从0到1递进教学
工业级真实项目
充分复现真实工作场景
讲师团具备丰富的一线
AI综合实战+教学经验
全套教学内容、服务;
附赠项目数据、代码、
拓展资料等
从主流技术到最新风潮
让你的能力与时俱进

九大阶段递进式学习,充分吸收大牛多年宝贵实战经验
让你入行/转行事半功倍,弯道超车

AI 行业认知
基本输入输出
程序逻辑结构
序列
函数
模块
文件与文件夹操作
面向对象编程
软件界面制作
数据读写预处理
线性代数
微分
概率
解锁
成就
掌握搭建Python环境,学会用Python操作摄像头、进行数学运算、实现数据分析,掌握AI 核心数学知识,理解 python和数据 在AI 中应用,
为后续学习奠定基础。
机器学习模型与评估
神经网络与反向传播算法
卷积神经网络
参数初始化
激活函数
标准化方法
学习率与最优化方法
正则化方法
解锁
成就
深入掌握机器学习与深度学习模型的原理与优化学习方法,为后续课程内容学习打造坚实的专业知识。
数据获取与整理
数据标注
数据增强方法
数据增强开源库
解锁
成就
深入了解并且掌握常见的数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法,这是构建完整的AI项目开发中的第一步,完善学习者的工程化
思维能力。
AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶
Tensor的操作
DataLoader与Dataset
损失函数与优化器
模型保存与加载
正则化
模型创建与nn.Module
数据集加载
解锁
成就
深入掌握PyTorch深度学习框架,搭积木一样搭出自己想要的网络,从最基础的数据读取,到网络结构,到优化器和损失函数,把握每一处
细节,为日后修改网络打下奠定基石。
AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战
经典CNN模型
Transformer模型
卷积注意力模型
多分支模型
Vision Transformer模型
高效分组卷积模型
解锁
成就
掌握以CNN和Transformer为代表的底层深度学习模型,为后续计算机视觉,自然语言处理,推荐系统的各领域应用打造核心算法基底。
AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域
图像分类
目标检测
语义分割
视频分析
ResNet图像分类
YOLO车辆检测
Unet道路分割
3DCNN视频动作分析
解锁
成就
深入掌握几大计算机视觉领域核心方向的算法,全流程掌握直播&自动驾驶&视频分析等领域中的典型项目实践。
AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等
生成对抗网络
扩散模型
Stable Diffusion
ControlNet
DCGAN图像生成
StyleGAN人脸图像生成
Stable Diffusion文本图像生成
ControlNet图像编辑
解锁
成就
深入掌握当前火热的AIGC相关的技术,掌握文生图代表性模型以及基于提示词与图像引导的可控图像编辑技术。
NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战
NLP主要任务模型开发与设计
分词与词嵌入
阅读理解
深入理解transformer模型
文本分类
命名实体识别
文本生成
BERT模型具体结构、代码解读
GPT模型具体结构、代码解读
不同预训练模型任务和结构差异
T5模型具体结构、代码解读
Few-shot与in-context learning
Tokenization
语言模型与不同架构差异
lora等大模型高效参数微调
大模型推理优化框架,模型剪枝与量化等
大模型Agent框架介绍
大模型分布式预训练与deepspeed框架
大模型指令微调:COT,Instruct tuning
强化学习与RLHF:奖励模型、PPO算法核心讲解
大模型评估与效果优化方案介绍
深入NLP预训练模型
深入LLM模型设计
解锁
成就
系统的掌握通过NLP模型进行文本理解和文本生成理论基础、实践技巧;掌握核心NLP问题的解决方法;系统掌握大语言模型的历史由来、
理论基础、训练方法、调优方法和发展趋势;系统的学习对话机器人、搜索和推荐系统的搭建方案。
9
如何快速读学术论文
需要强化的编程能力
如何丰富项目实践经验
面试常见专业知识
提供面试成功率的技巧
解锁
成就
了解公司对AI算法工业者的能力要求,掌握更高效率的学术前沿知识获取方法,提高项目完整度与面试成功率。

丰富的小实战项目全程贯穿,巩固所学,稳步提升实操能力

工业级多领域综合项目,深度对标企业核心业务模型
从技术到落地实战,让你轻松应对多重工作任务

项目1:人脸表情识别
项目技术:自定义轻量级模型,自己搜集数据集
项目收获:将掌握如何收集并整理数据集,如何自定义轻量级
模型进行训练,如何将模型整合到系统中实现一个
基于图像与视频的表情识别框架
项目2:智慧城市中生活用品多标签图像识别
项目技术:自定义模型,PASCAL数据集
项目收获:掌握多标签图像分类识别的典型方法,并学会对模
型进行可视化分析
项目3:人脸面部与头发分割
项目技术:自定义模型,CelebaHQ数据集
项目收获:将掌握从零搭建一个语义分割模型,使用CelebaHQ
数据集训练一个高精度人脸面部各区域分割模型
项目4:自动驾驶中的可行驶路面分割
项目技术:UNet模型,CityScape数据集
项目收获:掌握Unet模型的搭建与训练,使用CityScape数据集
训练一个车辆可行驶路面分割模型
项目5:自动驾驶开放道路车辆检测
项目技术:YOLO v5模型,CityScape数据集
项目收获:掌握YOLO v5模型的搭建与训练,使用CityScape
数据集训练一个车辆检测模型
项目6:DCGAN人脸嘴唇图像生成
项目技术:DCGAN模型,自建人脸表情数据集
项目收获:掌握从头搭建DCGAN模型,使用自建数据完成图像
生成模型的训练与测试
项目7:Stable Diffusion模型图像生成
项目技术:Stable Diffusion模型,Huggingface项目
项目收获:掌握基于Huggingface项目,实现Stable Diffusion
文生图管道的使用与参数调优
项目8: 3DCNN模型视频动作识别
项目技术:3DCNN模型,UCF101数据集
项目收获:学习从头搭建3DCNN模型,使用UCF-101数据集完
成视频动作识别模型的训练与测试
项目9:从0到1实现智能对话机器人
项目技术:大模型对话训练、大模型agent框架适用、大模型知识问答、文本索引技术
项目收获:实现最新的基于大模型的对话系统,掌握大模型的
实际落地经验
项目10:垂直领域搜索推荐关键算法实战
项目技术: query理解技术、海量item召回技术、item排序技术
项目收获:熟悉和实现搜索推荐系统中主要的算法模块

知名技术专家授课,精准干货+专业解答,为你的学习保驾护航

言有三
资深人工
智能工程师
《有三AI公众号》作者
曾就职360、陌陌、阿里云MVP、华为云MVP,
拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉
项目经验。出版深度学习相关书籍若干本。
Leo
AI 知名讲师
《有三AI公众号》作者
具有丰富的线上和线下教学经验。IEEE ACCESS
期刊审稿人,在人工智能与计算机视觉领域,拥
有5项发明专利,2项实用新型专利,2项软著
小Dream哥
AI 架构师
《有三AI公众号》作者
曾就职高通、平安,具有多年实战和教学经验。
主研大语言模型、机器人对话系统、搜索的落地
应用。

课程大纲及学习周期安排

为保证课程内容紧跟市场变化,课程章节将逐步开放,直至课程完结

阶段一: 从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学
11门课    ·   课程总时长:16小时
  • 第1周
  • 第2周
  • 第3周
  • 第4周
快速搞清楚人工智能

本周学习人工智能相关基础及其应用,包括人工智能的概念,背后的发展历史,典型研究方法与学科,就业市场与前景。

课程安排:
  1. 1. 从零全面快速认知人工智能
  2. 2. 探讨人工智能的发展历程与发展
  3. 3. 分析人工智能的主要研究方法
  4. 4. 了解人工智能领域相关的学科
  5. 5. 分析人工智能就业方向及能力
AI编程基石:Python入门与进阶

Python是人工智能编程语言,本周将手把手带领大家,从如何安装Pyhon开始,到写出第一个程序,掌握Python的输入输出、程序的流程控制、序列相关知识,函数,模块,文件与文件夹操作和面向对象编程。

课程安排:
  1. 1. 如何安装和使用Anaconda,PyCharm等编程软件
  2. 2. 学习输入输出、以及程序流程控制语句
  3. 3. Python序列知识讲解,包括:列表、元组、字典与集合
  4. 4. 掌握Python的函数、模块与文件操作
  5. 5. 学习Python的面向对象编程,理解代码的继承
  6. 6. Python 在AI中的应用实战
AI编程基石:Python高级编程

在人工智能中,经常需要读取数据,本周将会教大家如何用python处理文本文档、excel表格、图片以及视频。还有如何绘制出折线图、条形图等常用图形,方便大家科研作图。最后带着大家做属于自己的软件界面,方便作品的展示。

课程安排:
  1. 1. 处理文本文档信息核心基础操作
  2. 2. 使用pandas处理表格数据
  3. 3. 运用 pandas对表格进行基本的分析、以及绘图
  4. 4. 运用Matplotlib处理图片
  5. 5. 运用OpenCV进行视频处理
  6. 6. 使用 pickle进行文件数据序列化处理
  7. 7. 学习PyQt给程序做出一个可互动的界面,给软件一个包装
人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础

数学是人工智能的基础,本周围绕人工智能、尤其是深度学习中经常遇到的数学知识进行展开,通过简单易懂的案例,帮大家回顾线性代数、微积分以及概率论的相关知识。

课程安排:
  1. 1. 学习人工智能和其他领域中的线性代数、微积分、概率论应用案例
  2. 2. 学会Numpy的安装与简单测试
  3. 3. 线性代数相关知识点理论讲解与核心应用代码讲解
  4. 4. 微积分相关知识点理论讲解与核心应用代码讲解
  5. 5. 概率论相关知识点理论讲解与核心应用代码讲解
  6. 6. 使用Numpy应用实战,如实现向量的加、减、点积和外积操作、求矩阵的特征向量、SVD分解等
  7. 7. 运用Python应用实战,如旋转、放缩、绘制函数图像并展示其切线、绘制三维函数图像等
阶段二: 从AI核心技术理论体系构建到项目实战: 机器学习&深度学习
11门课    ·   课程总时长:15小时
  • 第5周
  • 第6周
  • 第7周
  • 第8周
机器学习 - 解锁人工智能的核心

本周学习机器学习基础知识,包括机器学习概念、机器学习模型分类、评估目标与优化目标、典型案例实践。

课程安排:
  1. 1. 掌握机器学习工具的基本流程
  2. 2. 掌握特征的概念与使用
  3. 3. 了解不同机器学习模型的分类
  4. 4. 学会常见机器学习模型的评估方法
  5. 5. 学会常见机器学习模型的学习优化目标
  6. 6. 学习使用python机器学习工具sklearn
  7. 7. 基于sklearn工具和鸢尾花数据集,进行逻辑回归实战
神经网络 - 处理和学习复杂的数据

本周学习神经网络基础知识,包括前馈神经网络与时序神经网络结构、单层神经网络与多层神经网络典型案例实践。

课程安排:
  1. 1. 掌握感知器的学习原理
  2. 2. 掌握神经网络的模型结构
  3. 3. 了解单层神经网络与多层神经网络的能力
  4. 4. 掌握梯度下降算法原理与实践
  5. 5. 掌握反向传播算法原理与实践
  6. 6. 掌握RNN与LSTM模型结构
  7. 7. 基于Python进行二维空间线性可分数据单/多层感知器实战
卷积神经网络(CNN)-处理具有网格结构数据的任务

本周学习卷积神经网络基础知识,包括卷积神经网络的基本概念,卷积神经网络模型结构。

课程安排:
  1. 1. 掌握二维卷积与多通道卷积的原理
  2. 2. 掌握池化的原理
  3. 3. 了解步长和填充
  4. 4. 掌握反卷积的原理
  5. 5. 了解卷积反向传播算法
  6. 6. 掌握典型卷积神经网络的搭建
深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务

本周学习当前主流的深度学习模型训练与优化相关的技术(参数初始化、激活函数、标准化方法、学习率与最优化方法、正则化方法)

课程安排:
  1. 1. 掌握常见的参数初始化方法
  2. 2. 掌握常见的激活函数
  3. 3. 掌握常见的标准化方法
  4. 4. 掌握常见的正则化方法
  5. 5. 掌握常见的学习率迭代策略
  6. 6. 掌握常见的最优化方法
阶段三: 构建AI的数据驱动力--数据预处理工程
2门课    ·   课程总时长:6小时
  • 第9周
数据获取、整理与应用 - 构建数据之源,驱动智能决策

本周学习深度学习之数据使用的相关内容,使学生了解并且掌握数据获取、数据整理、数据标注、数据增强方法等内容,对imgaug数据增强库进行了解。

课程安排:
  1. 1. 了解数据获取方法
  2. 2. 掌握一般的数据整理方法
  3. 3. 掌握数据标注工具label studio
  4. 4. 掌握常见的数据增强方法
  5. 5. 学会使用imgaug数据增强工具
阶段四: AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶
6门课    ·   课程总时长:7小时
  • 第10周
  • 第11周
PyTorch数据处理与网络模型构建

PyTorch是目前最火的深度学习框架,本周将从如何配置Pytorch环境开始,掌握一些基本的知识,包括张量、层结构、网络结构搭建、优化器及损失函数,学会数据读取与增强。

课程安排:
  1. 1.PyTorch的安装
  2. 2.Tensor的相关数据处理
  3. 3.如何用dataloader加载数据集
  4. 4.不同的数据增强方法
  5. 5.卷积层、池化层与全连接层的介绍
  6. 6.网络的正则化技术
  7. 7.如何逐层搭建自定义的卷积神经网络
深入PyTorch模型的训练与可视化

本周学习如何对Pytorch模型进行训练,会涉及的内容有,损失函数、优化器、权重保存与加载、迁移学习策略等知识,并介绍如何使用Tensorboard进行训练数据的可视化。

课程安排:
  1. 1.损失函数与优化器
  2. 2.掌握模型权重文件的保存与加载
  3. 3.掌握迁移学习等模型训练效果提升的办法
  4. 4.掌握如何在不同设备中进行训练
  5. 5.掌握用Tensorboard记录训练数据,并将数据进行可视化
阶段五: AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战
11门课    ·   课程总时长:12小时
  • 第12周
  • 第13周
  • 第14周
  • 第15周
  • 第16周
CNN图像处理模型

本周学习基础的经典的卷积神经网络模型设计思想,包括简单模型、多分支模型原理。

课程安排:
  1. 1. 掌握AlexNet模型结构
  2. 2. 掌握VGGNet模型结构
  3. 3. 掌握InceptionNet模型结构
  4. 4. 掌握1×1卷积模型结构
  5. 5. 掌握ResNet和DenseNet模型结构
  6. 6. 掌握SqueezeNet模型结构
移动端AI高效率分组模型

本周学习适合于移动端使用的通道分组高效率模型原理。

课程安排:
  1. 1. 掌握MobileNet V1模型结构
  2. 2. 掌握MobileNet V2模型结构
  3. 3. 掌握ShuffleNet V1模型结构
  4. 4. 掌握ShuffleNet V2模型结构
  5. 5. 掌握MixNet等模型结构
卷积注意力模型

本周学习卷积注意力相关的模型(特征通道注意力、空间注意力、自注意力)

课程安排:
  1. 本周学习卷积注意力相关的模型(特征通道注意力、空间注意力、自注意力)
Transformer模型

本周学习Transformer基础,包括Transformer模型各个模块的结构细节以及代码实现。

课程安排:
  1. 1. 掌握Self-Attention(自注意力)机制
  2. 2. 掌握多头自注意力机制
  3. 3. 掌握Token概念
  4. 4. 掌握位置编码原理
  5. 5. 掌握掩码的作用
  6. 6. 掌握解码的原理
Vision Transformer 模型

本周学习典型的Vision Transformer模型,包括基础ViT模型以及高效率的ViT模型。

课程安排:
  1. 1. 掌握ViT模型结构
  2. 2. 掌握DeViT模型结构
  3. 3. 掌握Mobile ViT等高效率模型结构
阶段六: AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域
10门课    ·   课程总时长:35小时
  • 第17周
  • 第18周
  • 第19周
  • 第20周
  • 第21周
【视觉领域】图像分类技术与项目实战

本周学习深度学习之图像分类的相关理论与实践内容,带领学生进行以下实战内容:从零完成人脸表情识别、生活用品多标签图像分类。

课程安排:
  1. 1. 了解图像分类问题划分
  2. 2. 了解多类别图像分类模型结构
  3. 3. 了解多标签图像分类方法
  4. 4. 掌握从零搭建图像分类模型并实现训练与测试的完整流程
  5. 5. 掌握多标签图像分类方法并实现训练与测试的完整流程
【工业领域】目标检测技术与项目实战

本周学习深度学习之目标检测的相关理论与实践内容,,包括One-stage算法-YOLO系列详解、带领学生进行YOLO v5车牌检测实战

课程安排:
  1. 1. 了解目标检测基本流程
  2. 2. 了解目标检测评估指标
  3. 3. 掌握非极大值抑制目标检测后处理方法
  4. 4. 掌握YOLO v1-v8的系列算法原理
  5. 5. 掌握基于YOLO v5实现车牌目标检测任务的完整流程
【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战

本周学习深度学习之语义分割的相关理论与实践内容,带领学生进SimpleNet人脸分割实战

课程安排:
  1. 1. 了解图像分割问题划分
  2. 2. 掌握语义分割经典模型FCN
  3. 3. 掌握语义分割经典模型UNet
  4. 4. 掌握膨胀卷积原理
  5. 5. 掌握语义分割经典模型系列Deeplab
  6. 6. 掌握从零搭建图像分割模型并实现训练与测试的完整流程
【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战

本周学习深度学习之视频分类的相关理论与实践内容,包括3D模型与双流模型、带领学生进行3DCNN模型视频分类实战

课程安排:
  1. 1. 了解3D卷积原理
  2. 2. 掌握3DCNN模型结构
  3. 3. 掌握C(2+1)D模型结构
  4. 4. 了解视频分类任务与数据集
  5. 5. 掌握从零搭建3DCNN模型并实现训练与测试的完整流程
【自动驾驶领域】自动驾驶感知算法技术与项目实战

本周针对自动驾驶领域中的核心感知算法,带领学生进行道路分割与车辆检测实战

课程安排:
  1. 1. 学习CityScape数据集
  2. 2. 使用语义分割经典模型HRNet训练道路分割模型并测试使用
  3. 3. 学习YOLO v8框架
  4. 4. 使用YOLO v8框架训练车辆检测模型并测试使用
阶段七: AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等
7门课    ·   课程总时长:16小时
  • 第22周
  • 第23周
  • 第24周
【AIGC领域-火热领域】生成对抗网络GAN技术与项目实战

本周学习生成对抗网络模型的相关理论与实践内容,带领学生进行GAN模型图像生成实战

课程安排:
  1. 1.掌握生成对抗网络(GAN)原理
  2. 2.掌握生成对抗网络(GAN)的优化目标与评估指标
  3. 3.掌握生成对抗网络(GAN)基本结构
  4. 4.掌握条件生成对抗网络模型结构
  5. 5.掌握从零搭建DCGAN模型并实现训练与测试的完整流程
【AIGC领域-火热领域】扩散模型技术与项目实践

本周学习扩散模型的相关理论与实践内容,带领学生进行扩散模型图像生成实战

课程安排:
  1. 1.掌握扩散模型原理
  2. 2.掌握从零搭建扩散模型并实现训练与测试的完整流程
  3. 3.掌握稳定扩散模型Stable Diffusion原理
  4. 4.了解Huggingface社区
  5. 5.学习使用Huggingface社区接口进行扩散模型图像生成
【AIGC领域-火热领域】扩散模型图像生成与编辑进阶

本周学习AIGC领域中基于扩散模型的图像生成与编辑最新前沿技术,并实战ControlNet的交互式图像生成与编辑。

课程安排:
  1. 1.掌握ControlNet原理
  2. 2.掌握基于ControlNet的交互式图像生成与编辑实战
  3. 3.了解stable diffusion webui等工具
  4. 4.了解视频生成工具Moonvalley
阶段八: NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战
16门课    ·   课程总时长:40小时
  • 第25周
  • 第26周
  • 第27周
  • 第28周
  • 第29周
  • 第30周
探索自然语言处理与词向量

通过介绍自然语言处理的历史、发展和基本任务以及自然语言处理最基础的分词、词向量,学习到自然语言处理解决什么问题以及解决问题最基本的方法。

课程安排:
  1. 1.自然语言处理发展历史;
  2. 2.自然语言处理常见任务;
  3. 3.自然语言处理中的分词;
  4. 4.自然与语言处理中的词嵌入
NLP特征提取器:解锁文本数据

通过介绍自然语言处理中主要的特征抽取器LSTM、CNN以及Transformer,掌握NLP中文本特征抽取的流程与主要方法

课程安排:
  1. 1.循环神经网络及LSTM;
  2. 2.NLP中的卷积神经网络CNN;
  3. 3.attention机制及Transformer;
  4. 4.LSTM与文本分类;
  5. 5.膨胀卷积与命名实体识别
预训练模型:NLP任务的颠覆性力量

通过介绍BERT、GPT等预训练模型及其实战,掌握NLP中主流的预训练模型的结构,用法和差异,以及在实际场景中如何应用

课程安排:
  1. 1.预训练模型BERT及非结构化数据信息抽取实战;
  2. 2.GPT模型及生成式任务实战;
AI大语言模型核心技术与实战【火热方向】

通过学习AI大语言模型的预训练和微调理论,掌握大语言模型的分布式训练方法;通过学习最新的大模型agent思想及框架,掌握大模型落地应用的方法;

课程安排:
  1. 1.大语言模型分布式预训练;
  2. 2.分布式训练框架deepspeed;
  3. 3.大模型有监督微调;
  4. 4.大模型高效参数微调lora;
  5. 5.langchain框架介绍
AI大语言模型进阶与实战【火热方向】

通过学习常见的开源大语言模型,掌握常见大语言模型的差异和使用方法;通过学习人类反馈式强化学习的方法,掌握大模型引入人类反馈的技术。

课程安排:
  1. 1.Llama,chatglm等大模型介绍;
  2. 2.RLHF中的奖励模型;
  3. 3.RLHF中的PPO算法;
  4. 4.基于大模型构建智能客服系统
搜索与推荐:NLP在实际场景中的应用

通过学习搜索和推荐中的召回和排序算法,掌握在搜索和推荐体系中如何应用NLP模型。

课程安排:
  1. 1.搜索和推荐常见架构介绍;
  2. 2.基于Faiss的item召回算法;
  3. 3.基于wide&deep模型的点击率预估模型排序算法
阶段九: AI工程师入行&转化&就业&面试指导
1门课    ·   课程总时长:3小时
  • 第31周
AI工程师入行&转行&就业&面试指导

本周给大家进行AI工程师入行与面试相关的指导,了解公司对AI算法工业者的能力要求,掌握更高效率的学术前沿知识获取方法,提高项目完整度与面试成功率。

课程安排:
  1. 1. 如何在简历中写好项目经历
  2. 2. 如何提升编程能力与算法能力
  3. 3. 常见的一些面试笔试问题
  4. 4. 如何保持学习,了解前沿技术

除了出色的视频内容,这里还有伴你整个技术生涯的“技术社区”

学习时你能在这里获取答案,工作后你能在这里解决难题

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多方位知识面,分层巩固吸收;学练测一体,一对一项目点评
脱离时空限制,随记随查很方便;总结课程重点,分享提升代码经验
横向拓展,超全配套教辅资源;纵向延伸,源码开放更助知识理解
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*为保证课程内容紧跟市场变化,课程章节将逐步开放,直至课程完结
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