AI工程师的哆啦A梦超能力不是吹出来的！

这几年人工智能AI越来越火，

俨然成为了继“互联网+”

之后的又一创新热词

插上了AI翅膀的各种

科技产品、生活物件

都瞬间变得高大上了起来

其实

早在人工智能还只是大胆想象的时代

就有不少“人工智能产品”

已经进入过我们的生活

那时人们普遍认为人工智能

一定会拥有接近人类的外形

于是就有了霹雳5号、

电脑娃娃、哆啦A梦、阿拉蕾

而且他们大都来自外星或未来

要么就是怪蜀黍的黑发明

于是乎

AI在我们的生活中

无人配送站、无人机、无人驾驶车

...........

AI技术给行业带来了巨大发展变革

正如刘强东在一次演讲中所讲

“AI的发展不仅能够不断地降低各个行业的成本

提升各个行业的效率和用户体验

还可以让员工更好地工作。”

从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软 Build、Facebook F8 还是稍后的 Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。从腾讯西雅图AI实验室，百度斥资超过200亿投入人工智能研发......全球都在风生水起、将目标瞄准中国这个世界上最大的单一同质化市场时，注定也成就了这场全球级别的 AI 人才争夺大战。

全球AI人才排行榜，中国仅排第七名。

2017年数据调查

人工智能岗位的需求量最大，薪资最高

随着中国人工智能市场增长惊人，美中经济与安全评估委员会在其2017年年度报告中表示，“中国政府已承诺提供超过70亿美元的人工智能资金，深圳等城市准备为人工智能创业提供100万美元。”

 

中国科技公司百度，阿里巴巴和腾讯已成为“人工智能的全球领导者”，这一趋势还得到中国政府的强化，使人工智能成为国家重点。就在去年7月，中国国务院计划在未来几年内建设一个价值1500亿美元的人工智能产业。

可以预见的是AI人才紧缺的情况还将持续三到五年，届时会有一定的缓解，但也只是低端技术人才的缓解，高端AI人才还将持续紧缺。所以如果你想转AI拿高薪，现在就是最好的时机！

成为一名AI工程师，永远都不晚

由CSDN学院精心打造的《人工智能工程师》特训营由卿来云中国科学院大学计算机与控制学院副教授联合智亮计算机视觉领域处理大牛亲自带队，为AI领域的程序员们倾情授课，人工智能特训营助您走向人才流顶尖。

AI在线实训营目标是：能让你从AI小白直接晋级为具备一年经验的人工智能工程师！

如果你想了解更多，想要从事人工智能研发，渴望系统学习，成为AI工程师，那么不妨和我们的课程聊聊，你的一切疑问将会得到专业的回答！

不妨和课程老师聊一聊，预定实训营名额！

“人工智能工程师”4个月计划分为三个阶段，从机器学习再到深度学习到项目实战，循序渐进，层层深入。

以下为：你将在实训营里的课程大纲和项目实战

1：机器学习原理项目实战

知识点概览：

本阶段主要讲解机器学习的原理，包括常用算法、模型评估与选择、特征工程等机器学习必备知识，带您充分掌握机器学习的基本思路和流程。最后会实现一个商品推荐系统，组合各种特征工程技术和机器学习算法，提升使用算法、数据清洗和特征处理的能力，为工业实战奠定坚实的基础。

加入课程第一阶段，挑战以下实战项目：

项目1：房价预测案例；数据集探索

项目2：房价预测案例II

项目3：电商商品分类案例

项目4：人脸图像特征提取：PCA、ICA、NFM。电商用户聚类案例。

项目5：商品推荐案例

项目6：毕业项目 实现一个实际的商品推荐系统。

2：深度学习及实战项目强化训练

知识点概览：

全面了解、掌握机器学习领域内的监督式学习、非监督式学习、强化学习和深度学习，并亲手挑战前沿应用项目。

加入课程第2阶段，挑战以下实战项目：

项目1：Mnist手写数字识别

项目2：用CNN实现手写数字识别（Mnist数据集）；验证码识别

项目3：20种分类/11530张图像数据集：图像检测任务

项目4：33万张图像数据集：图像语义分割任务。

项目5：CNN+RNN实现写诗机器人

3：四个工业级实战项目

知识点概览：

本阶段将提供大量真实的数据集，从兴趣与自身实际情况出发，进行完整的实战项目设计。在项目实战过程中，对学员进行分组，小组成员自行商讨选择训练模型，并不断调整优化，最后进行项目成果展示。老师将根据具体项目情况进行点评，并提供指导意见。

实战项目一览（可选）：

项目1：自然语言处理：文本分类。根据企业的注册、投资及经营范围等相关信息，对企业进行分类，为企业的估值提供参考。

项目2：广告点击率预测（CTR）预测用户浏览给定网页的广告点击率，提高广告投放精准度。

项目3：车辆检测及型号识别——用深度学习方法从图片中检测车辆并识别其型号。

项目4：看图说话机器人——用计算机视觉和深度学习方法分析图片内容，并对图片自动生成文字描述。

如果在上学的时候，我们没能嗅到机器学习领域的机会，而是选择其他领域来学习和工作……如今却打算半路出家、改行机器学习，应该怎么做，才能做到跟这些人一样好？不妨和老师聊一聊。

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