加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级,这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库,则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的。几年前如果熟练使用TensorFlow,同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作,但现在不一样了,AI岗位的要求越来越高,对知识的深度也提出了更高的要求。
从事AI行业多年,但技术上总感觉不够深入,而且很难再有提升;
对每个技术点了解,但不具备体系化的认知,无法把它们串起来;
停留在使用模型/工具上,很难基于业务场景来提出新的模型;
对于机器学习背后的优化理论、前沿的技术不够深入;
计划从事尖端的科研、研究工作、申请AI领域研究生、博士生;
打算进入最顶尖的AI公司比如Google,Facebook,Amazon, 阿里,头条等;
第二阶段 SVM与集成模型
第三阶段 无监督学习与序列模型
第四阶段 深度学习
第五阶段 推荐系统与在线学习
第六阶段 贝叶斯模型
第七阶段 增强学习与其他前沿主题
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02部分项目作业
在基于CNN人脸关键点检测的基础上, 实现一个人脸美化的算法, 给一副照片中的人脸加上墨镜。
从零搭建一个中英机器翻译系统。项目中需要使用LSTM以及注意力机制,并结合Bert等词向量技术。
使用Gradient Boost Machine预测用户点击广告的概率CTR, 用于广告推荐系统。
基于LDA模型做改造并应用在情感分析。在此项目中需要完成:1. 改造原始的LDA模型。2. 对于改造后的模型做求解 3. 实现模型并识别文本中的情感。
基于VAE搭建一个文本风格迁移模型。对于给定的一句话,按照一定的风格去改造文本。
对机器学习算法有基础了解,具备一定的编程能力;
对数据结构与算法比较熟悉;
想申请国外名校AI相关专业的硕士/博士;
已从事AI领域的相关工作,想要升职加薪;
打算进入最顶尖的AI公司比如Google,Facebook,Amazon, 阿里,头条等;
06你的必备挑战
由于内容的专业性以及深度,在过去我们的训练营吸引了大量全球顶级名府的学员,这里不乏来自CMU, Columbia, USC, UCSD等美国顶级名校和清北上交等国内名校学员,还有知名企业的一线工程师。
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