年薪30W起,如何4個月拿下AI算法工程師offer?

2019-09-23 11:02:40


光環人工智能

傳授核心技術,堅決“不做偽AI”培訓

國內頂尖大廠核心技術大牛授課

阿里騰訊生態內推綠色通道

中科院助教天團答疑指導

企業真實項目需求實操

積累高端人脈資源網

月薪輕鬆突破30K


自2017年10月開設第1期課程以來,我們已經幫助了數千名同學邁入了AI人工智能領域,同時與阿里、騰訊等大廠達成深度人才戰略合作,光環人工智能課程學員可額外享受大廠及其生態系企業人才直推福利。




在以往所有具有轉型意向的同學中,已經有80%的同學成功轉型入行到AI領域,拿到了國內外名企的AI崗位offer,課程受到學員一致好評。


 往期部分同學轉型就業現狀 

(為保護學員個人隱私,隱去學員姓名)

學員

入職單位

入職崗位

月薪

郭同學
阿里騰訊合資企業
技術管理80k

徐同學

阿里巴巴

算法工程師

50k

龍同學

某自動化設備公司

圖像算法工程師

45k

龐同學

Apple

Manager

保密

李同學

IBM

高級數據專家

40k

龔同學

滴滴

算法工程師

30k

張同學

美團

算法工程師

28k

蔡同學

招商信諾

BI數據挖掘

28k

趙同學

某互聯網教育公司

算法工程師

28k

王同學

恆信東方

算法工程師

28k

郭同學

華為

算法工程師

25k

張同學

百度

高級算法工程師

25k

篇幅有限僅展示部分

學員就業信息100%真實

如有虛假信息,願承擔法律責任

為了能讓學員學習到更加符合目前AI行業應用深度的人工智能課程。


我們特聘微軟亞研院專家、中科院博士等多名人工智能行業大廠在職技術大牛


結合企業真實項目經驗、數據,為大家研發了最新的、真正能夠解決企業真實需求的實戰項目與課程體系。


本課程深度匹配BAT等一線大廠AI崗位能力模型,將體系化實戰方法論與企業級實戰項目相結合,能夠讓學員輕鬆、快速、高效的,掌握人工智能核心技術的落地應用,具備直接從事AI相關崗位的工作能力。


(學員參賽照片)

在學習完本課程後,已經有多支學員戰隊在谷歌舉辦的黑客馬拉松開發大賽、以及阿里雲天池大數據競賽等全球性開發者賽事中披金斬銀,名列前茅。



課程介紹
COURSE


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1
面向人羣


本課程面向希望自己在4-6個月左右找到一份人工智能、機器學習、深度學習、數據科學家、算法工程師等算法和研發工作的朋友。


或者已經在從事人工智能大數據相關工作、在實際工作中遇到技術問題的同學。


 本課程尤其適合


1.希望進一步提升技能的人工智能、大數據從業者


2.目前工作為互聯網、IT相關,希望未來從事人工智能、機器學習相關工作的人員


3.具有理科背景的本科生、碩士研究生、博士研究生


4.具有人工智能、機器學習、深度學習、大數據相關需求的科研人員,尤其是從事無人駕駛、圖像識別、語音識別、機器人等研究的相關人員


5.數學、統計能力較好,希望轉行的其它專業學生和在職人員


0
2
課程方向


課程為 線上直播學習  每週六日上課 ,不同班型學習週期約在4-6個月左右,涵蓋人工智能的最重要內容機器學習、深度學習等內容,重點講解算法優化、框架應用、模型訓練、項目實戰等人工智能核心技術。


 本文內容長約2米  

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課程內容
CONTENT

課程內容包括以下幾大模塊:

1) 前置預修課程

2) 主修專業課程

3) 選修專業課程

4) 大廠主流真實AI項目實操

5) 個性化項目作業評審

6) 全程進度督促與問題解答

7) 面試攻略講解、模擬面試

8) 高薪大廠內推等額外就業輔導服務



01
前置課程


機器學習中的Python

 課程內容 

搭建Python環境、基本語法、數據預處理、可視化、完整實例與練習。


 課程目標 

Python環境搭建與其基礎語法的學習,熟悉列表元組等基礎概念與 Python函數的形式, Python 的 IO 操作,Python 中類的使用介紹,Python使用實例講解機器學習領域的經典算法、模型及實現的任務等,同時學習搭建和配置機器學習環境,並學會用線性迴歸解決一個實際問題。


人工智能數學基礎

 課程內容 

數學概念(函數與導數、線性代數與矩陣、概率分析)、程序與概念(算法推導與實現)、程序實踐、課後實踐。


 課程目標 

熟悉數學中的符號表示,理解函數求導以及鏈式求導法則,理解數學中函數的概念,熟悉矩陣相關概念以及數學表示。將數學概念與程序基礎聯繫起來;梯度下降實例講解。


機器學習概念與入門

 課程內容 

人工智能概念、獲取數據與特徵工程、模型訓練。


 課程目標 

解釋人工智能中涉及到的相關概念。瞭解如何獲取數據以及特徵工程。熟悉數據預處理方法。理解模型訓練過程。熟悉Pandas的使用。瞭解可視化過程。



02
主修專業課程

階段一
人工智能基礎

人工智能總覽、應用與前沿

 課程內容 

人工智能技術和應用場景的介紹。常見人工智能的算法,主流的應用構建 方法。主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景能夠更好的應用相關工具進行分析與處理。


 實戰項目 

1)鳶尾花分類實戰
2)分類預測實戰
3)迴歸預測實戰


 課程目標 

1)人工智能技術和應用場景的全面瞭解,形成系統化的人工智能技術棧。
2)主流機器學習框架介紹,針對機器學習場景應用相關工具進行分析與處理。
3)通過實例對人工智能分析方法和流程有直觀瞭解,為後續課程打下基礎。


機器學習的數學基礎-數學概念

 課程內容 

將複雜的數學理論進行梳理,將機器學習中用到的數學基礎由淺入深進行詳細的梳理與講解。主要涉及矩陣、導數、概率相關內容。


 實戰項目 

1)手寫識別實戰
2)文本降維實戰


 課程目標 

掌握和了解人工智能技術底層數學理論支撐;概率論,矩陣和凸優化的介紹,相應算法設計和原理;凸優化理論,流優化手段SGD等優化方法。


特徵工程和結果可視化

 課程內容 

主流Python數據預處理庫,原始數據特徵構建。特徵選擇,構建新特徵,缺失值填充等特徵工程方法學習。


 實戰項目 

1)Scikit-learn特徵工程,網格搜索,超參數調優。
2)泰坦尼克求生預測


 課程目標 

1)瞭解和掌握主流Python數據預處理庫,通過工具能對原始數據進行特徵構建。
2)通過特徵選擇,構建新特徵,缺失值填充等方法進行特徵工程。
3)瞭解機器學習全流程和流水線。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)鳶尾花分類實戰

2)泰坦尼克求生預測

3)手寫識別實戰

4)文本降維實戰



階段二
機器學習之算法學習(1)


決策樹與隨機森林算法

 課程內容 

決策樹算法的原理,度量指標和算法變種。掌握和了解GBDT,AdaBoost,隨機森林等集成學習模型的原理和集成學習算法。


 實戰項目 

1)鳶尾花分類實戰
2)金融反欺詐預測


 課程目標 

1)瞭解和掌握決策樹算法的原理,度量指標和算法變種。
2)掌握和了解隨機森林和,GBDT等集成學習模型的原理和集成學習算法。
3)應用XGboost,通過GBDT算法完成預測實例,加深對算法和實戰的融合。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)鳶尾花分類實戰

2)金融反欺詐預測



階段三
機器學習之算法學習(2)


分類算法

 課程內容 

1)瞭解和掌握KNN、SVM及樸素貝葉斯算法原理。
2)熟悉集成學習對於分類算法的優化過程。掌握數據降維方法應用。


 實戰項目 

1)手寫圖形數據降維與分類
2)文本向量化實戰
3)文本分類實戰


 課程目標 

1)掌握常用分類算法:KNN、SVM、NaiveBayes
2)熟悉分類算法調參關鍵參數
3)掌握不同分類算法的過擬合、欠擬合情景與調優
4)掌握集成學習調優
5)通過實例對於調參過程進行深入理解
6)瞭解不同算法的共性與個性


迴歸算法

 課程內容 

1)主流回歸模型,線性迴歸,邏輯迴歸LR、Softmax及其變種和擴展算法。
2)梯度下降,牛頓法等優化方法,邏輯迴歸最優化問題的求解,正則化方法。


 實戰項目 

1)波士頓房價預測
2)股票預測迴歸實戰


 課程目標 

1)掌握和學習主流回歸模型,線性迴歸,邏輯迴歸及其變種和擴展算法。
2)瞭解和掌握通過梯度下降,牛頓法,擬牛頓法等最優化方法進行邏輯迴歸最優化問 題的求解。
3)通過實例掌握如何應用邏輯迴歸等迴歸算法。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)手寫圖形數據降維與分類
2)文本向量化實戰

3)文本分類實戰

4)波士頓房價預測

5)股票預測迴歸實戰



階段四
階段考試+翻轉課堂


課程內容

 階段考試 

課堂考試,及時評估階段學習情況,動態掌握學習進度。


 實戰項目 

應用已學機器算法中任意算法進行拓展小項目實操,按照項目思路框架和給出的偽代碼動手寫代碼,真正做到學懂會用。


 總結討論 

小組形式討論,回顧梳理已學知識點,總結遺漏問題與困惑。通過面對面答疑解惑減少學習盲點。預習新階段基礎知識概念,為後期人工智能深度學習的學習牢固理論知識基礎。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

機器學習任意算法拓展項目實操



階段五
人工智能之大數據框架應用


聚類算法

 課程內容 

無監督學習模型,瞭解主流的聚類算法。瞭解不同相似度計算算法。深入瞭解不同的數據降維方法。掌握文本降維方法(LDA)。


 實戰項目 

1)新聞分類實戰
2)文本降維實戰


 課程目標 

1)掌握 Kmeans 以及其衍生算法
2)掌握 modelbased 聚類方法
3)掌握無監督降維方法:PCA、ICA、字典學習
4)掌握監督降維方法:LDA
5)掌握文本降維方法:LDA
6)深入理解聚類算法與分類算法的區別
7)理解聚類算法的優缺點


深度學習框架 TensorFlow

 課程內容 

作為深度學習主流分析框架 Tensorflow,通過掌握 Tensorflow 基本概念,計算模型 和原理,能夠通過 Tensorflow 進行深度學習和模型構建與訓練。學習掌握訓練過程優化方法與問題優化。


 實戰項目 

1)圖片分類實戰
2)貸款欺詐預測


 課程目標 

1)瞭解深度學習
2)學習變量作用域與變量命名
3)搭建多層神經網絡並完成優化
4)正則化優化神經網絡
5)梯度問題與解決方法


AI與大數據

 課程內容 

以大數據主流分析框架為例, Spark 內核架構,計算模型和原理,瞭解分佈式機器學習原理,能夠處理和解決大規模數據分析預處理和模型訓練。


 實戰項目 

電影推薦案例


 課程目標 

1)大數據機器學習主流分析框架,內核架構,計算模型和原理。
2)瞭解和掌握 Spark 框架上的機器學習庫 MLlib 的算法原理,核心數據抽象,以及應 用 MLlib。
3) 通過實戰電影推薦演練,同時學習推薦系統算法和原理。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)新聞分類實戰

2)文本降維實戰

3)電影推薦案例

4)圖片分類實戰

5)貸款欺詐預測



階段六
深度學習


深度學習-基礎

 課程內容 

深度學習主要概念,激活函數、超參數等,BP神經網絡基礎、卷積、Pooling、Dropout等方法和原理。深度學習應用場景。經典深度學習網絡結構等。


 實戰項目 

MINIST手寫識別案例

電影評論文本分類案例

評論文本情感分析案例


 課程目標 

1)瞭解深度學習主要概念,激活函數等,以及BP神經網絡基礎

2)學習卷積,Pooling,Dropout等方法和原理

3)瞭解和掌握深度學習和經典深度學習網絡結構等


深度學習-高級

 課程內容 

理解RNN網絡的數據流。瞭解BPTT算法。理解用於RNN網絡的文本向量化方法。理解文本ensemble過程。理解Attention機制。構建用於文本分類的神經網絡。熟悉RNN基礎上的複雜網絡結構Seq2seq。


 實戰項目 

新聞分類實戰(與傳統分類算法做對比)

文本生成實戰


 課程目標 

1)利用TensorFlow構建RNN網絡

2)熟悉文本向量化過程

3)完成RNN網絡的訓練過程

4)理解文本生成過程

5)理解RNN與前饋神經網絡的區別與聯繫


階段考試+翻轉課堂

 課程內容 

課堂考試,及時評估階段學習情況,動態掌握學習進度。


 實戰項目 

應用已學深度學習框架進行拓展項目實操,按照項目思路框架和給出的偽代碼動手寫代碼,加強動手實踐能力。


 總結討論 

小組形式準備答辯項目。回顧梳理全部所學知識點,解決整個學習期間遺漏問題與困惑。為企業級人工智能項目實戰和畢業項目答辯牢固理論知識基礎。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)MINIST手寫識別案例

2)電影評論文本分類案例

3)評論文本情感分析案例

4)新聞分類實戰(與傳統分類算法做對比)



階段七
企業級人工智能項目實戰



人工智能互聯網應用-自動駕駛

 課程內容 

項目背景、開發需求、 項目架構、核心點講解;項目架構、核心點講解;數據展示、 共性問題答疑、項目總結。


 課程目標 

瞭解自動駕駛技術,項目包含車輛檢測,End to End 自動駕駛模塊,拓展學習增強學 習原理。通過深度學習進行端到端的自動駕駛預測。


深度學習企業應用-圖像人臉識別

 課程內容 

項目背景、開發需求、項目架構、核心點講解;數據展示、共性問題答疑 、項目總結。深度學習應用人臉識別核心原理。深度學習知識點連接以及外延知識介紹。


 課程目標 

1)瞭解人臉識別一般過程:人臉檢測、人臉對齊、人臉識別

2)瞭解用於人臉檢測的集成學習方法

3)熟悉用於人臉檢測的CNN方法

4)構建用於人臉識別的神經網絡

5)瞭解用於人臉識別的深度CNN模型:ResNet、GoogleNet


深度學習企業應用-NLP聊天機器人

 課程內容 

項目背景、開發需求、項目架構、核心點講解;項目架構、核心點講解;數據展示、共性問題答疑、項目總結。講解NLP自然語言處理相關知識點及相應主流處理技術;聊天機器人核心原理;RNN Seq2Seq語言模型,學習如何進行原料分析處理與模型構建。


 課程目標 

瞭解聊天機器人運行的核心架構,及主流構建聊天機器人的方法。深度學習知識點連接會涵蓋主流的深度學習研究工程應用中碰到的大部分知識點,與大部分學習資料孤立進行知識點介紹不同,會結合主講人自身總結找到所有知識點之間的聯繫,便於系統掌握。


人工智能企業應用-語音識別

 課程內容 

項目背景、開發需求、項目架構、核心點講解;項目架構、核心點講解;數據展示、共性問題答疑、項目總結。語音識別應用場景簡介。


 課程目標 

瞭解語音特徵分析:傅里葉變換、MFCC等;瞭解語音識別標籤建立過程;熟悉用於語音識別的CNN網絡;熟悉用於語音識別的RNN網絡;構建英文語音識別網絡;構建中文語音識別網絡;瞭解語音生成網絡(TTS)。


人工智能面試攻略

 課程內容 

瞭解人工智能崗位核心技能需求。瞭解所需知識和技能,以及主流的機器學習工具和框架的使用方法。講解機器學習崗位面試的常見筆試題。涵蓋主流的互聯網公司的面試題目,深入淺出,結合實際場景分析。講解常見機器學習面試問題,開放式問題和系統設計問題,融匯貫通整個課程知識點。


本階段涉及的實戰項目

 實戰項目 

1)自動駕駛

2)語音識別

3)圖像人臉識別

4)聊天機器人(NLP應用)



03
選修課程


每位同學最多選修2個科目

所有科目均有全職班主任帶領學習。

選修課列表

《人工智能數學基礎》

《人工智能Python基礎》

《人工智能Java基礎》



04
全程答疑&就業輔導


課程配備專職班主任老師,全程為學員提供一對一督促和學習指導;


“中科院助教團”的助教老師為學員提供日常答疑,保障課程質量;


定期的大咖直播講座幫助學員拓展視野、理解行業。


學習週期過後,還配備專業的就業老師,為學員貼心提供就業輔導和求職推薦服務。


就業輔導環節免費提供人資和技術兩個方向的面試指導課程,包括面試技巧、面試禮儀、面試試題大全、項目經歷指導等。


 全程答疑 

一對一督促和學習指導
作業批改和項目審閲
中科院助教團隊日常答疑
定期直播大咖講座


 職業輔導 

面試指導課(人資方向)
面試指導課(技術方向)
求職推薦
對接優質企業招聘資源



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師資介紹
TEACHERS


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1
講師團隊


 高老師 


人工智能專家,微軟亞研院研發工程師,華北計算所、知網等企業內訓講師及項目指導專家,在人工智能領域具有8年研發經驗。

曾參與圖數據分析引擎GraphView 開發,入侵檢測機器學習預測項目,SparkMLlib 及Tensorflow 相應算法優化。多次受邀在清華大學、北京郵電大學講授大數據和人工智能公開課。




 於老師 


中科院博士,人工智能與機器學習高級研發工程師,企業技術內訓講師,具有5年以上機器學習數據分析經驗。

現就職於國內領先數據分析公司,從事人工智能算法設計項目工作,擅長使用Tensorflow 進行算法開發與優化,對於高性能計算HPC 系統有較深入的研究。曾參與多個機器學習項目和算法開發。




 胡老師 


先後就職於UBS(瑞銀集團)、螞蟻金服。

工作主要領域為自然語言理解和機器學習,具有客服機器人、輿情分析方面的項目經驗,同時聚焦基於強化學習的dependency parser方面的學術研究。




 黃老師 


畢業於美國密蘇里大學機器視覺實驗室,師從Tony Han(百度無人車CTO)。現任秒針系統社媒數據算法負責人,IBM金融數據人工智能比賽獲獎者。

在機器視覺、自然語言處理、推薦系統有着深厚的實戰經驗。對算法團隊從無到有搭建、理論與實際結合有深入的瞭解。




 王老師 


華中科技大學計算機系統結構博士,美國佛羅里達大學博士後,中國計算機學會高級專家委員。

博士及博士後攻讀期間,在國際上發表20餘篇雲計算、大數據和深度學習論文。曾任網易大數據高級研究員、惠普雲計算高級專家和美國萊斯大學計算工程系研究員,現任平安科技高級產品總監,負責金融大數據與深度學習領域的研發工作。




 老師 


華中科技大學計算機博士,大型互聯網金融高級算法工程師,具有資深的大數據和人工智能研發經驗。

長期在機器學習、大數據、體系結構方面深入研究,對深度學習模型壓縮與加速、面向AI的雲平台領域經驗豐富。曾長期擔任美國頂級計算機期刊評委。




 曲老師 


清華大學深圳研究生院在站博士後,香港理工大學電子計算學系博士,資深人工智能專家、AI專利持有者。

專注研究人體生物特徵識別、深度學習、機器視覺等方向。從事圖像採集與識別系統的開發超十年,設計製作十餘個系統,持有發明專利四個,發表過兩篇 IEEE Trans。現於綠米(小米生態鏈低功耗智能家居傳感器企業)合作探索視覺人工智能方向。




 張老師 


某互聯網公司人工智能高級工程師,多年電商項目經驗,精通算法。

曾就職於1號店、飛牛網等電商大廠,從事推薦、搜索算法方面的工作。對Match、rank有深入研究,對深度學習在推薦rank上的應用以及向量化的應用有豐富的實戰經驗。


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助教團隊


除了課程講師,為保證課程質量,我們為大家組建了“中科院助教團”,所有助教老師均來自中科院。


助教老師負責在課程學習期間協助講師和班主任進行日常答疑解惑,確保大家的問題能夠得到及時有效的解決。


部分助教團隊陣容如下:




 李老師 


中科院博士。一直從事機器學習,深度學習等方面的研究,對相關算法的結構原理研究透徹,對深度學習在自然語言,圖像,機器人控制方面的應用有豐富經驗,並在頂級會議和頂級期刊發表過多篇文章,擔任過IEEE Transactions on Computer, IEEE Robotics and Automation Magazine等頂級期刊評委。




 韓老師 

中科院博士。一直從事機器學習,深度學習等技術在三維重建,雙目視覺等領域的研究,對slam相關算法有深入研究和5年實戰經驗,並在頂級會議和頂級期刊發表過多篇文章,擔任過IJCV,IEEE Transactions on Computer等頂級期刊評委。




 郭老師 


中科院博士。主要研究強化學習在機器人控制領域的應用,對深度學習在圖像識別,分類檢測等方面有豐富的實戰經驗,同時在基於深度強化學習和模仿學習的機械臂控制方面有深入研究和豐富成果,並在頂級會議和期刊發表過多篇文章。




篇幅有限

餘下6位助教老師

恕不全部列出



課程優勢介紹
ADVANTAGE



 貨真價實的課程,杜絕“偽AI” 


目前很多培訓機構的課程體系中有80%的課時講授Python內容,而人工智能內容只是簡單帶過,其培養目標多為Python工程師。


我們的課程讓每位學員都能在學習過程中掌握搭建一個常見人工智能場景所需的全部技能,滿足企業人工智能項目開發崗位的要求。


培養目標是AI研發工程師、AI數據分析師、AI算法工程師等真正的人工智能從業者。



 聚焦核心AI技術,學完輕鬆應用 


目前很多AI培訓內容過於寬泛、與產業脱離較遠,往往用大篇幅講解大量表層知識,而對於真正在實際工作中需要用到的核心技術卻很少涉及、或者蜻蜓點水。


這使得學員感覺彷彿學到了很多知識,但還是遠遠達不到直接從事AI相關工作的水平。


我們的課程內容深度聚焦人工智能核心技術,不求大而全、只做專而精,學完可以讓大家真正具備從事相關崗位工作的能力、能夠解決工作中的實際問題。



 大廠牛人傳授真實經驗最新技術 


很多機構的講師多為原來的Java或Python講師,沒有人工智能的實際從業經驗,長期脱離一線。


本課程講師均來自國內一線大型企業或國家級單位,有5年以上的人工智能從業經歷。


講師項目經驗豐富,並能夠隨時同步企業的最新技術,快速迭代課程內容。



 實戰項目數據來自大廠真實案例 


本課程體系中特邀大廠一線項目核心在職大牛,設計十餘個實戰項目,所有項目均來自真實的企業案例,同時配有真實的數據。


真實的項目、真實的數據,才能全面提升學員的實戰應用能力。



 貫穿學習和職涯的貼心服務 


在三個月的學習週期中,本課程配備專職的班主任老師,全程為學員提供一對一督促和學習指導;


中科院助教團的助教老師為學員提供日常答疑,保障課程質量;


定期的大咖直播講座幫助學員拓展視野、理解行業。


學習週期過後,本課程還配備專業的就業老師,為學員貼心提供就業輔導和求職推薦服務。



 學員獲全球性開發者賽事認可 


在學習完本課程後,已經有多支學員戰隊在谷歌舉辦的黑客馬拉松開發大賽、以及阿里雲天池大數據競賽等全球性開發者賽事中披金斬銀,名列前茅。





 與牛人做同學,結交高端人脈 


在往期學員的構成中,本課程的學員均為高學歷、高技術的資深IT人。


其中不乏來自網易、美圖、小米、明略等互聯網公司,以及來自航天、電力、銀行等國字頭單位的學員。



為了最大限度發揮學員的資源和能力優勢,本課程突破了培訓機構的傳統單一授課模式,聚焦於學員的轉型需求,採用“實戰課堂+小組學習+人脈對接”的模式。


課程學習期間小組密切互動,畢業後通過定期的學友會活動和高端技術論壇與數千從業者互動交流,最大限度整合人脈資源。





學習前要達到的預備能力
REQUIREMENT


根據往期學生的經驗,完成以上學習任務需要具備以下背景能力:


1.至少具備專科學位,碩士及以上學位更佳;


2.最好熟悉一門編程語言,如Python、Java等;


3.具備基礎的數學能力,大學期間曾經學過高等數學、線性代數、概率論與數理統計等;


4.持續自學能力,能夠在除週末上課時間外投入固定時間持續學習。


注1:對於滿足以上條件的同學,我們為您提供了免費的前置課程(數學基礎、Python),進行知識的回憶與鞏固。

具體資料在課程報名後可直接獲得。


注2:對於不具備預備能力的同學,我們為您提供了免費的預修課程(數學基礎、Python、人工智能基礎),您可在免費學習預修課程後再考慮是否系統學習課程。

 預修課程請添加小姐姐微信索取 

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就業資源
EMPLOYMENT


 高薪大廠直推 

我們掌握着產業鏈上游高端就業資源,與阿里、華為、中國移動、工商銀行、聯想、百度、騰訊等450餘家知名企業緊密合作,為大廠及其生態系統培養和輸送核心人才,學員均有機會享受大廠就業直推綠色通道福利。


與阿里雲人才合作
與騰訊雲深度合作

(阿里雲與光環人才合作)


(騰訊雲與光環深度合作)



 定期專場招聘會 

定期為學員提供專場招聘會,實現學員求職需求和企業招聘需求的雙向匹配。




 企業上門直招 

企業上門來校溝通用人需求

為學員組織專場面試




 20萬學友內推資源 

學員報名之時起便開始享受學友會服務,學友們持續自發分享知名企業的招聘信息、輸出內推資源,促進課程新老學員們的相互提攜、共同進步。


(學友在職公司一覽)


 更多就業相關問題 
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往期學員評價
STUDENT


自2017年開設第一期課程以來,我們已經幫助了數千名同學邁入了AI人工智能的大門。


在所有具有轉型意向的同學中,已經有80%的同學成功轉型到AI領域,拿到了國內外名企的AI崗位offer。


課程設計很合理,在學習核心課程前,用選修課和前置課補充數學和Python的知識,讓我這種基礎比較薄弱的轉行者更有信心學習人工智能。核心課程也非常有針對性和實踐性,我現在在工作中都可以直接上手,甚至比一些計算機專業的人上手更快。

蔡同學

現就職於招商信諾,擔任BI數據挖掘


我是在其它培訓機構學完一遍所謂的人工智能以後,發現講了很多基礎的理論體系,但是實際工作中的項目問題並不能很好解決,所以又專門參加了這個課程。這個課程的老師幫助我分析了我遇到的問題並給出瞭解決思路,非常感謝老師。

徐同學

現就職於阿里巴巴,擔任算法工程師


課程講師的水平很高、經驗豐富,同時指導細緻、備課也非常認真,課堂效果很好。班裏同學的學習熱情高漲,討論也很激烈,使我收穫很大。

李同學

現就職於IBM,擔任高級數據專家


在上課過程中發現一位同學跟我要從事的業務十分對口,有很多寶貴的積累,我以後也會和他多多溝通交流。非常感謝光環為AI從業者提供了技能提升和溝通人脈的平台,這種學習方式非常棒。

張同學

現就職於美團,擔任算法工程師


這裏就像一個黃埔軍校,聚集了各種學霸和社會精英。與這些大牛和學霸在一起,雖然感覺鴨梨山大,但也鞭策自己迎頭趕上。思想在碰撞中產生火花,眼界在更新中不斷開拓。

王同學

現就職於恆信東方,擔任算法工程師



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相關問題答疑
ANSWERING


Q

學習過程中有階段測試麼?

A

在報名後,我們將為每位學員開啟前置課程的學習。


前置課程的學習效果直接決定了正式主修課程的學習質量。


為方便檢驗前置課程的學習效果,我們為學員提供多次測試機會,分別在前置課程的過程中和結束時進行。


 一是數學測試,為前置課程過程中進行的多次階段測試。內容以數學原理知識和數學運算能力為主,根據前置課程的學習進度逐步增加測試難度。


階段測試配合前置課的學習,能夠從根本上幫助學員掌握數學基礎,從而輕鬆轉入課上機器學習階段。


二是全面測試,在前置課程結束、正式主修課即將開始前進行。


內容是包含數學原理、數學運算和Python編程在內的全面測評。


這次測試的成績,是班主任為學員定製專屬學習方案、以及講師調整個性化授課內容的重要依據。


此外,學員自己也能夠更加客觀把握自己的學習基礎,自主掌握學習節奏。


Q

學完課程能達到什麼水平?

A

我們的課程通過決策樹算法、分類算法、迴歸算法、聚類算法等常見算法的授課和學習。


讓學員具備從參加人工智能算法崗位技術面試到能夠負責工程項目全階段所需的核心知識和能力。


學員完成後可以直接勝任數據挖掘、數據分類、搜索引擎等相關工作。


根據畢業學員的面試反饋,很多面試官的技術問題都是講師在課上講解過的內容。


實際工作中的常用算法在本課程中也均有詳細的理論和實戰講解,課程內容可以達到“即學即用”的程度。


説一千,道一萬


相信能閲讀到這裏的

都是對未來抱有很大期望的盆友們



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