2020,AI算法岗,劝退还是继续?
人工智能行业,在特殊时期反而有机会抓住机遇,从以往的概念转变为发展趋势,并快速与各行各业融合,相关的招聘需求也会再度旺盛,岗位附加值愈加走高(据统计,岗位薪资达到了30K-50K/月,连续五年涨幅超200%)。
,AI 是未来几年内不错的职业选择。
但人工智能是交叉学科,涉及到技术十分广泛,从业者也很难面面兼顾。如何选择方向呢?
就当下行业情况看,计算机视觉(CV)和(NLP)的成功案例最多,未来发展潜力也相对比较大,初学者可以重点考虑学习一下这两个领域的相关技术。
需要注意的是,人工智能并不是纯软件开发,简单地调用库函数 API,需要有一定的理论支撑和场景分析,否则,很有可能沦为调包侠。
近期,趁着自由时间比较多,整理了一套计算机视觉和的资料,
今天免费分享给大家。这套资料尤其适合
近期想要入行 AI ,但熟悉具体细分领域情况的朋友;
备战 NLP、CV方向面试,没有系统的学习资料的同学;
希望从事 AI 方向的研究,但编程基础较薄弱的学生;
从事AI领域工作,不希望仅仅停留在使用工具层面,想进一步突破的从业者。
学完你可以收获哪些?
掌握企业中应用的前沿技术,对深度学习领域最新知识体系有更深入的提升;
深入理解 NLP 和 CV 处理问题的模型方法;
完善 AI 知识体系,查漏补缺;
AI 岗位面试常见问题及应对策略。
本次视频的讲解人,是前 IBM 中国总部数据科学家高民权老师。
高老师曾先后就职于阿里巴巴、蚂蚁金服,也是 PythonChina 的特邀嘉宾,中国机械出版社特邀作者。高老师作为技术主管负责过多个重点 AI 项目,在人工智能和 NLP 领域曾发表多篇论文与专利。此次高老师受开课吧人工智能学院邀请,特别录制了此次视频。需要的朋友千万不要错过!
此次视频分为 CV 和 NLP 两个部分,不同于市面上纯理论的介绍,而是将理论知识融入到实际代码项目中,非常难得,具体内容有
计算机视觉(CV)
01
CV&CNN详述(CNN和AI、ML、DL之间的关系;CNN 的结构;CV 应用场景)
02
主流框架介绍;编程能力如何提升(学习网站及刷题方法);真实岗位要求及待遇;面试中项目相关问题及应对策略
03
图像处理操作方法(基本概念,常用技术);现场代码操作图像效果演示;
(NLP)
01
基于规则的语言模型(语法定义、对话生成)
02
基于概率的语言模型(2-gram模型,概率估计方法)
03
项目实操演示(数据清洗,分词,模型预训练)
为了感谢粉丝们一直以来的关注,这里争取到了165名免费领取的名额。需要的朋友请速速扫描下方二维码,添加小助理微信领龋如果觉得视频不错,还可以跟小助理咨询其他合适的学习资料。
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