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人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与高级商业分析课人才招生

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人才就业服务培养计划

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前言:5月,“上一节课,返一节课学费”计划得到了学员的一致认可。在此基础上,我们加强完善企业实战案例库,独家在线实训环境。升级就业服务和企业内推,打造全方位就业保障课程体系。专为转行AI人员设计综合的就业指导方案,聚焦提升就业软实力。

01 课程简介

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己,能够在 4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位,或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

课程主要内容涉及计算机编程思维的养成,数据分析、数据科学的深度理解和实践;机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践;计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS),数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向,培养同学们解决典型问题的能力。

本课程尤其适合:

目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员;
计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生;
对数学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等学科,能够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;
对人工智能具备一定的热情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;
具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员;
具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员;
本期正课培训包含三个方向,分别为:

自然语言处理与文本挖掘(NLP)
深度学习与计算机视觉 (CV)
数据挖掘与高级商业分析(BI)

02 课程内容

三个方向的课程持续时间为4~6个月,分为两个班型:

14周核心课程(核心能力提升班)

《自然语言处理与文本挖掘》

自然语言处理方向(NLP)应用场景:

知识的获取与表达、文本挖掘、文本自动分类、文本重要信息自动提取、文本自动生成、对话机器人、对话管理、知识图谱、机器翻译等领域。

学习收获:

1、掌握机器学习和深度学习,以及其在自然语言处理领域当中的应用;

2、掌握自然语言处理文本分类,序列标注,序列生成等任务特点及解决方法;

3、对nlp的SOTA模型与技术有深入的了解,如Attention、Transformer、BERT等。

对标岗位:

课程大纲:

《深度学习与计算机视觉》

计算机视觉(CV)应用场景:

学习收获:

1、熟悉OpenCV和基本的图像处理的算法;

2、掌握基于深度学习的图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪;

对标岗位:

课程大纲:





《数据挖掘与高级商业分析》

数据挖掘与商业智能方向(BI)应用场景:

主要用于解决数据挖掘,推荐系统,重要信息自动提取,深度特征表示,智能预测,风控模型,智能制造等领域。

学习收获:

1、掌握主流机器学习,深度学习,强化学习以及在商业智能领域中的应用;

2、掌握机器学习中的分类、聚类、关联分析、连接分析方法,并能灵活运用到各场景中;

3、掌握深度学习的MLP/RNN/CNN/,和Transformer、以及SOTA模型在各场景中的应用;

4、掌握Attention机制,Embedding表征学习,并能应用在数据建模中。

对标岗位:

数据分析,机器学习,用户画像,推荐算法,金融风控算法等

课程大纲:





NLP 方向

项目一:基于生成式的知识问答与推理

项目二:基于大规模预训练模型的机器阅读理解

项目三:企业级任务型对话机器人

学完该课程可以胜任中级/高级NLP算法工程师。

名企实训项目如下:


CV 方向

项目一:无人驾驶车道线分割

项目二:公共场景下的口罩实时监测

学完该课程可以胜任中级/高级CV算法工程师。

名企实训项目如下:


BI 方向

项目一:商品购买预测

项目二:资金流入流出预测

项目三:智慧物流-订单配送规划

学员该课程可以胜任中级/高级算法工程师(职位包括:数据分析,机器学习,用户画像,推荐算法,金融风控算法工程师等)。

名企实训项目如下:



公选课与职业辅导课

(入学后开放权限)

为了满足不同基础的学生需求,我们提供了预修课、专业选修课(分专业选修)、公选课、提升课。预修课和公选课帮助学员具备人工智能中的数学、英语、python编程、算法分析、数据分析的基础。

专业选修课是各个方向的研究领域,能让学员了解该领域的发展。提升课帮助学员掌握必备的深度框架,让学员深入项目中提升自己的能力。

03 在线实训环境

·课堂教学——代码驱动,边学边练

自研线上教学环境,免除学员上课前下载步骤,课上无需配置环境,代码驱动,可以实时跟随老师的授课思路。同时能够在线进行编辑运行,随学随用。

在线实训环境演示:

项目练习——服务器支撑,高效快速

我们联合华为云为每一位学员提供在线GPU实验环境,该实验环境支持1000名学员共同在线学习,支持代码共享、在线练习、远程调度、模型云端部署、并发计算等多项人工智能学习中的重要组成,为学员提供高效、便捷、丰富的实验环境,我们为每位学员提供每周高达10小时的GPU使用时间。

04 讲师团队

本课程的老师,均来自国际名校(清华大学、佛罗里达大学、浙江大学等)且均具备世界知名企业(阿里巴巴、商汤科技、IBM中国实验室等)的实际工作经验。我们相信,唯有真正的资深老师 + 良好的表达传授能力,才能给同学们真正的知识。

05 课程优势介绍

1.专业化的学习路径,深入浅出,有足够的理论深度,内容注重体系建设与 AI 发展脉络,在一波一波的技术革新中立于不败之地,成为真正的一名 AI 算法工程师;

2.你的简历上会多一些大厂认可、含金量高的名企实训项目;

3.获得OMO社群进入资格,高端AI同窗校友人脉社区,结识AI大咖;

4.一线大厂名师亲自带你完成项目,实际问题与真实代码驱动,建立深厚友谊;

5.“陪伴式”教学,助教、班主任全程贴心辅导,完成课程进度+准时提交作业,善始者实繁,克终者盖寡。下定决心学习只是第一步,坚持学习完毕才是重中之重。使迷茫的你获得最优职业路径,告别无效时间与金钱投资;

6.大厂绿色通道和内推服务,帮你敲开互联网名企大门,让你在就业环境如此严峻的情况下依然拿到30万+高薪offer;

7.科研能力、论文写作能力等方面可以收获一些突破。

06 你需要什么样的预备能力

报名本次培训课程,需要学员完成15道入学测试题,并且原则上具备本科及以上学历。

依据往期学生的经验,要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力:

至少具备本科学位,硕士及以上学位更佳;
持续自学能力,能够每周投入6小时以上(3小时上课,3小时作业和项目),持续4个月进行学习;
掌握良好的英语听说读写能力,至少具备英语6级或者托福75分,雅思6分的英语能力;
具备基础的数学能力,大学期间曾经学习过单元微积分、多元微积分,线性代数,概率论;
至少熟悉一门编程语言,如Java/C++/Python/C/MATLAB,能够使用 Python 完成入学编程自测题。
注1:不具备预备能力的同学,我们为您提供了免费的预修课程(数学和python),详情请参见本文最后Q&A部分。

注2:入学编程自测题详情,可咨询教务老师。

07 学费、资助与质量保证

班型与学费

本课程根据学员的不同需求,设置了三种班型:

奖学金

满足以下任意条件的学员可以申请奖学金:

  1. 具有QS世界排名前150名学校的硕士、博士学位或者正在攻读其硕士、博士学位的;

  2. Github 2019年提交次数达到150次的;

  3. ACM、MCM竞赛获得亚洲区或国际一等奖及以上的;

  4. kaggle,天池竞赛获得过前10%成绩的 ;

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