从生活场景到工业场景,AI正在以惊人的速度渗入各行各业,并形成完整的产业链,
一场颠覆性的科技变革已经拉开序幕......
国家“十四五”政策大力支持人工智能行业发展,中国人工智能行业整体市场呈现高速增长趋势。据测算,2029年市场规模将突破万亿大关。
市场份额的飙升带来了人工智能企业的爆发式增长,各大企业也纷纷开辟了人工智能业务板块。如此局面之下,人工智能人才备受用人市场青睐,人才供需比远小于其他行业。
人才供需比指的是意向进入岗位的人才数量与岗位数量的比值,比值大于1,供过于求。比值越小,竞争越小。 比值越大,竞争也就越大。
除本行业蓬勃发展外,人工智能还广泛应用于各个领域,随着行业的不断完善及细化,
衍生了更多岗位。在人才紧缺的趋势下,薪资水平较高。
主流技术方向知识点全覆盖,多样化职业选择
主要研究和开发超大规模的深度学习模型,针对多任务进行优化与实现,应用于生成模型、文本理解等。主要职责包括模型设计、训练和调优。
Transformer 预训练与微调 多模态学习 优化算法
通过处理和分析文本数据,实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能。使计算机能够理解和生成人类语言。
循环神经网络 语音识别技术 Embedding
情感分析算法
通过图像和视频分析、物体识别、场景重建等技术,使计算机能够理解和解释视觉数据,支持自动化决策和智能系统。
卷积神经网络 目标检测 YOLO/SSD 图像分类
实例分割
聚焦于构建和优化各种机器学习模型,涉及监督学习、无监督学习等,广泛应用于数据分析、预测等场景。主要职责为算法设计与数据分析。
回归分析 决策树 聚类算法 SVM
专注于深度神经网络及其在多种复杂任务中的应用,包括图像处理、语音识别和自然语言理解。职责涵盖模型构建和性能优化。
深度神经网络 迁移学习术 反向传播算法
正则化技术
开发和维护用于机器学习和深度学习的高效算法框架,关注程序设计、性能优化与可扩展性,广泛支持AI应用开发。
Docker PyTorch GPU加速与并行计算
模型部署与监控
四大类适学人群,前沿但不遥远,人人皆可“武装”AI
理工科相关专业背景, 且自身有计算机、数学 等专业基础。
职业到达瓶颈,初级程 序员可复制性高,无行 业市场竞争力。
研发大牛,需要人工智能 算法与大数据,提升技术 广度与深度。
对人工智能感兴趣,并 有一定的学习动力和自 主学习能力。
区别于传统培训,真正适合AI时代的新班型
掌握算法技术,编程实践,培养全面的A人才
拒绝3大学习难题,轻松get人工智能学习的正确方式!
与千篇一律的PPT讲理论课不一样,非凡就业班采用老师真人大屏授课,手把手教学,平台实操演示,互动讲解与实战的教学模式。学习过程中学生可以做到边学边练,在老师理论讲解下,自己动手通过在线实验平台上进行实操练习。沉浸式的课堂体验,交互式的学习方法,零基础初学者也能轻松跟上讲课节奏。
人工智能中的算法原理部分若只是通过单纯PPT讲解会导致出现理解困难,学习时间长等问题。但元宇宙—人工智能在线实验平台通过将算法进行拆分与可视化,把算法拆分成多个组件,方便进行理解,然后平台仿真动画深入浅出地讲解原理,让学生能够直观“看到”算法的工作原理和过程。学生可以即时看到算法执行的结果,并通过动态调整参数观察结果变化,加深对算法的理解,让算法学习更加直观和有趣。
人工智能学习中,很多学生会出现即使了解算法原理也没办法很好地进行编程实现。元宇宙—人工智能在线实验平台可将构建的算法自动生成Python代码,且当算法组件调整或动态调参时,实时看到Python代码的变化,算法和代码一一对应。帮助初学者快速应用算法,让算法跑起来,看到效果,兴趣导向式学习。在算法应用过程中,去反向读懂代码,进一步加深Python编程学习。平台还自带常用的AI环境与库,代码生成后,可以在平台通用的IDE环境(如Pycharm、VS Code)里调试验证,摆脱了环境安装的烦恼,让编程学习及算法应用更高效。
人工智能学习中另一大问题便是项目经验不足,缺乏综合性较强的项目实战。而元宇宙—人工智能在线实验平台除了会针对每个技术点搭配小项目案例进行在线平台实操外,还会提供3D场景化综合项目,包括智能分拣系统、智能对话系统、智能驾驶、垃圾分类系统等。项目综合性强,覆盖从数据采集-标注-模型训练-预测-部署-测试,全链路项目实战。边玩边学,沉浸式体验,更深入地实战算法在项目中的应用。
从机器视觉角度,具像化解析图像处理、特征提取的过 程,真正去理解和掌握机器视觉中的图像认知
项目:批量制作毕业证、基于AI开放平台的图片识别
展开NLP循环神经网络学习涉及的关键步骤,覆盖从数据预处理到模型部署的整个过程,同时细化算法原理流程,最终达到可视化结构的区别与先进性的能力。
项目:从零开始手写GPT
通过结合概率论,实现传统机器学习的相关算法,并大量地通过组建算法呈现内在的实质与前后关系的联系,为深度学习打下结实的基础。
项目:房价线性回归预测、鲍鱼年龄预测、共享单车租赁预测、垃圾邮件分类、乳腺癌分类、糖尿病预测、鸢尾花分类、红酒品质分类、足球水平聚类、用户画像聚类、葡萄干品质分类、蘑菇毒性分类
从Encoder-Decoder结构到注意力机制,从位置编码到LN,分步骤、分知识点的拆分Transformer的具体结构,并且通过张量维度变化,实现Transformer原架构的搭建与认知。
项目:花卉分类、蜜蜂蚂蚁分类、水果分类、中文手写体识别
从可视化入手,解析卷积能够更好识别的图像的原因,结合池化,多通道卷积等,搭建卷积神经网络的基础认知与概念。
项目:手写数字识别、人脸识别、猫狗识别、汽车分类、动物分类、人脸识别
虚拟仿真系统通过搭建经典神经网络的结构,设置对应的卷积、池化、激活函数的参数以及张量大小,实现经典神经网络的结构复现,并掌握其优势。
项目:商品情感分类、风电功率预测、人名归属于国籍分类、小说续写。
分析从2012年到目前的所有算法的共性结构,即MLP多层感知机。深挖深度学习不同算法的共性知识点,并展示数据特征、网络特征、结果特征的可视化教学。
项目:游戏是否能吃鸡预测、PM2.5预测
虚拟仿真系统预设了多个具有代表性的综合项目,将理论知识与实际应用相结合,验证整合知识点解决问题的能力,通过解决实际问题来深化对人工智能原理和方法的理解。打造以实践导向的学习模式。
项目:工业流水线智能分拣、垃圾分类、自动驾驶、大模型部署
华清远见 X 百度云
百度是国内较早进入人工智能领域的企业,华清远见是百度云智学院授权认证合作伙伴。《人工智能深度学习(初级)认证》是百度云智学院与华清远见联合打造的深度学习人才培养与认证体系。完成华清远见人工智能体系课程学习并考试通过,可获得由百度云智学院颁发的高含金量《人工智能深度学习(初级)认证证书》。
《人工智能深度学习(初级)认证证书》围绕“AI+”行业应用场景下的业务设计、工程实施、产品测试、安装部署、系统运维、人工智能技术服务、算法调优、深度学习框架基本应用等岗位技能要求进行课程学习设置,囊括了深度学习开发框架应用、系统应用提作,深度学习业务分析与设计,工程应用实施,系统测试、算法优化、安装部署、系统运维等详细内容,培养适应多个领域的AI+人才。了解详情 >>>
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