7天试学计划 | 人工智能核心能力课程招生

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人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与高级商业分析课人才招生

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人才就业服务培养计划

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己，能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

课程主要内容涉及计算机编程思维的养成，数据分析、数据科学的深度理解和实践；机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践；计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS)，数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向，培养同学们解决典型问题的能力。

本课程尤其适合： 

• 目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员； 

• 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；

• 对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；

• 对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；

• 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员； 

• 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员； 
  

本期正课培训包含三个方向，分别为： 

• 自然语言处理与文本挖掘（NLP）

• 深度学习与计算机视觉 （CV）

• 数据挖掘与高级商业分析（BI）

  
  

三个方向的课程持续时间为4～6个月，分为两个班型：

14周核心课程（核心能力提升班）

《自然语言处理与文本挖掘》

自然语言处理方向（NLP）应用场景：

知识的获取与表达、文本挖掘、文本自动分类、文本重要信息自动提取、文本自动生成、对话机器人、对话管理、知识图谱、机器翻译等领域。

学习收获：

1、掌握机器学习和深度学习，以及其在自然语言处理领域当中的应用；

2、掌握自然语言处理文本分类，序列标注，序列生成等任务特点及解决方法；

3、对nlp的SOTA模型与技术有深入的了解，如Attention、Transformer、BERT等。

对标岗位：

与此方向匹配的职位领域包括：数据挖掘、机器学习、深度学习、对话系统、语音识别、知识图谱、机器翻译等。

课程大纲：

《深度学习与计算机视觉》

计算机视觉（CV）应用场景：

主要用于解决图像智能处理与识别、图像自动生成、无人驾驶、人脸检测与识别、智能机器人、手机拍摄、医疗影像分析等领域。

学习收获：

1、熟悉OpenCV和基本的图像处理的算法；

2、掌握基于深度学习的图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪；

3、熟悉安防监控中重要的人脸关键点检测、人脸识别，搜索引擎中的以图搜图，自动驾驶中的交通标识别、图像实例分割等。

对标岗位：

职位包括  ：数据挖掘、机器学习、深度学习、自动驾驶、视觉算法、图像识别等

课程大纲：

《数据挖掘与高级商业分析》

数据挖掘与商业智能方向（BI）应用场景：

主要用于解决数据挖掘，推荐系统，重要信息自动提取，深度特征表示，智能预测，风控模型，智能制造等领域。

学习收获：

1、掌握主流机器学习，深度学习，强化学习以及在商业智能领域中的应用；

2、掌握机器学习中的分类、聚类、关联分析、连接分析方法，并能灵活运用到各场景中；

3、掌握深度学习的MLP/RNN/CNN/，和Transformer、以及SOTA模型在各场景中的应用；

4、掌握Attention机制，Embedding表征学习，并能应用在数据建模中。

对标岗位：

数据分析，机器学习，用户画像，推荐算法，金融风控算法等

课程大纲：

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