從生活場景到工業場景,AI正在以驚人的速度滲入各行各業,并形成完整的產業鏈,
一場顛覆性的科技變革已經拉開序幕......
國家“十四五”政策大力支持人工智能行業發展,中國人工智能行業整體市場呈現高速增長趨勢。據測算,2029年市場規模將突破萬億大關。
市場份額的飆升帶來了人工智能企業的爆發式增長,各大企業也紛紛開辟了人工智能業務板塊。如此局面之下,人工智能人才備受用人市場青睞,人才供需比遠小于其他行業。
人才供需比指的是意向進入崗位的人才數量與崗位數量的比值,比值大于1,供過于求。比值越小,競爭越小。 比值越大,競爭也就越大。
除本行業蓬勃發展外,人工智能還廣泛應用于各個領域,隨著行業的不斷完善及細化,
衍生了更多崗位。在人才緊缺的趨勢下,薪資水平較高。
主流技術方向知識點全覆蓋,多樣化職業選擇
主要研究和開發超大規模的深度學習模型,針對多任務進行優化與實現,應用于生成模型、文本理解等。主要職責包括模型設計、訓練和調優。
Transformer 預訓練與微調 多模態學習 優化算法
通過處理和分析文本數據,實現語言翻譯、情感分析、自動摘要、聊天機器人等功能。使計算機能夠理解和生成人類語言。
循環神經網絡 語音識別技術 Embedding
情感分析算法
通過圖像和視頻分析、物體識別、場景重建等技術,使計算機能夠理解和解釋視覺數據,支持自動化決策和智能系統。
卷積神經網絡 目標檢測 YOLO/SSD 圖像分類
實例分割
聚焦于構建和優化各種機器學習模型,涉及監督學習、無監督學習等,廣泛應用于數據分析、預測等場景。主要職責為算法設計與數據分析。
回歸分析 決策樹 聚類算法 SVM
專注于深度神經網絡及其在多種復雜任務中的應用,包括圖像處理、語音識別和自然語言理解。職責涵蓋模型構建和性能優化。
深度神經網絡 遷移學習術 反向傳播算法
正則化技術
開發和維護用于機器學習和深度學習的高效算法框架,關注程序設計、性能優化與可擴展性,廣泛支持AI應用開發。
Docker PyTorch GPU加速與并行計算
模型部署與監控
四大類適學人群,前沿但不遙遠,人人皆可“武裝”AI
理工科相關專業背景, 且自身有計算機、數學 等專業基礎。
職業到達瓶頸,初級程 序員可復制性高,無行 業市場競爭力。
研發大牛,需要人工智能 算法與大數據,提升技術 廣度與深度。
對人工智能感興趣,并 有一定的學習動力和自 主學習能力。
區別于傳統培訓,真正適合AI時代的新班型
掌握算法技術,編程實踐,培養全面的A人才
拒絕3大學習難題,輕松get人工智能學習的正確方式!
與千篇一律的PPT講理論課不一樣,非凡就業班采用老師真人大屏授課,手把手教學,平臺實操演示,互動講解與實戰的教學模式。學習過程中學生可以做到邊學邊練,在老師理論講解下,自己動手通過在線實驗平臺上進行實操練習。沉浸式的課堂體驗,交互式的學習方法,零基礎初學者也能輕松跟上講課節奏。
人工智能中的算法原理部分若只是通過單純PPT講解會導致出現理解困難,學習時間長等問題。但元宇宙—人工智能在線實驗平臺通過將算法進行拆分與可視化,把算法拆分成多個組件,方便進行理解,然后平臺仿真動畫深入淺出地講解原理,讓學生能夠直觀“看到”算法的工作原理和過程。學生可以即時看到算法執行的結果,并通過動態調整參數觀察結果變化,加深對算法的理解,讓算法學習更加直觀和有趣。
人工智能學習中,很多學生會出現即使了解算法原理也沒辦法很好地進行編程實現。元宇宙—人工智能在線實驗平臺可將構建的算法自動生成Python代碼,且當算法組件調整或動態調參時,實時看到Python代碼的變化,算法和代碼一一對應。幫助初學者快速應用算法,讓算法跑起來,看到效果,興趣導向式學習。在算法應用過程中,去反向讀懂代碼,進一步加深Python編程學習。平臺還自帶常用的AI環境與庫,代碼生成后,可以在平臺通用的IDE環境(如Pycharm、VS Code)里調試驗證,擺脫了環境安裝的煩惱,讓編程學習及算法應用更高效。
人工智能學習中另一大問題便是項目經驗不足,缺乏綜合性較強的項目實戰。而元宇宙—人工智能在線實驗平臺除了會針對每個技術點搭配小項目案例進行在線平臺實操外,還會提供3D場景化綜合項目,包括智能分揀系統、智能對話系統、智能駕駛、垃圾分類系統等。項目綜合性強,覆蓋從數據采集-標注-模型訓練-預測-部署-測試,全鏈路項目實戰。邊玩邊學,沉浸式體驗,更深入地實戰算法在項目中的應用。
從機器視覺角度,具像化解析圖像處理、特征提取的過 程,真正去理解和掌握機器視覺中的圖像認知
項目:批量制作畢業證、基于AI開放平臺的圖片識別
展開NLP循環神經網絡學習涉及的關鍵步驟,覆蓋從數據預處理到模型部署的整個過程,同時細化算法原理流程,最終達到可視化結構的區別與先進性的能力。
項目:從零開始手寫GPT
通過結合概率論,實現傳統機器學習的相關算法,并大量地通過組建算法呈現內在的實質與前后關系的聯系,為深度學習打下結實的基礎。
項目:房價線性回歸預測、鮑魚年齡預測、共享單車租賃預測、垃圾郵件分類、乳腺癌分類、糖尿病預測、鳶尾花分類、紅酒品質分類、足球水平聚類、用戶畫像聚類、葡萄干品質分類、蘑菇毒性分類
從Encoder-Decoder結構到注意力機制,從位置編碼到LN,分步驟、分知識點的拆分Transformer的具體結構,并且通過張量維度變化,實現Transformer原架構的搭建與認知。
項目:花卉分類、蜜蜂螞蟻分類、水果分類、中文手寫體識別
從可視化入手,解析卷積能夠更好識別的圖像的原因,結合池化,多通道卷積等,搭建卷積神經網絡的基礎認知與概念。
項目:手寫數字識別、人臉識別、貓狗識別、汽車分類、動物分類、人臉識別
虛擬仿真系統通過搭建經典神經網絡的結構,設置對應的卷積、池化、激活函數的參數以及張量大小,實現經典神經網絡的結構復現,并掌握其優勢。
項目:商品情感分類、風電功率預測、人名歸屬于國籍分類、小說續寫。
分析從2012年到目前的所有算法的共性結構,即MLP多層感知機。深挖深度學習不同算法的共性知識點,并展示數據特征、網絡特征、結果特征的可視化教學。
項目:游戲是否能吃雞預測、PM2.5預測
虛擬仿真系統預設了多個具有代表性的綜合項目,將理論知識與實際應用相結合,驗證整合知識點解決問題的能力,通過解決實際問題來深化對人工智能原理和方法的理解。打造以實踐導向的學習模式。
項目:工業流水線智能分揀、垃圾分類、自動駕駛、大模型部署
華清遠見 X 百度云
百度是國內較早進入人工智能領域的企業,華清遠見是百度云智學院授權認證合作伙伴。《人工智能深度學習(初級)認證》是百度云智學院與華清遠見聯合打造的深度學習人才培養與認證體系。完成華清遠見人工智能體系課程學習并考試通過,可獲得由百度云智學院頒發的高含金量《人工智能深度學習(初級)認證證書》。
《人工智能深度學習(初級)認證證書》圍繞“AI+”行業應用場景下的業務設計、工程實施、產品測試、安裝部署、系統運維、人工智能技術服務、算法調優、深度學習框架基本應用等崗位技能要求進行課程學習設置,囊括了深度學習開發框架應用、系統應用提作,深度學習業務分析與設計,工程應用實施,系統測試、算法優化、安裝部署、系統運維等詳細內容,培養適應多個領域的AI+人才。了解詳情 >>>
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