想转行人工智能?高效学习路径来了!!!入职第一天即产生价值。

百家 作者:数据分析 2022-10-14 09:11:34

人工智能(Artifical Intelligence,AI)在近十年得到了飞速的发展,算法工程师的供小于求所带来的高薪也不断吸引着优秀人才进入人工智能领域。即便近期算法工程师招聘遇冷,但数字化的国家战略不会轻易改变,人工智能专业人士的缺口依旧巨大,仍然是“风口”之一


但是最近有同学私信我,人工智能难吗,这条路能坚持走吗?


对于这位同学的问题,我想从两方面开始回答。


AI学起来不容易

01

很多大多数欲从事AI算法相关工作的同学,往往都是通过学校或者自学的方式来进行学习,但是这样很明显的问题是:


1. 虽然学习了解了很多算法模型和相关AI知识,但是仅仅参与过Demo项目,导致远远不能满足企业需要算法工程师具备实际工程环境下的解决问题的能力。这些却是在学校和自学过程中无法锻炼或提升的。

2. 对于算法原理理解不深刻,这就会导致实际应用时不能很好地发挥出来,另外面试时对于大厂面试官的刨根问底,只能是眼睁睁的丢掉offer。

学到多好才能找到好工作?

02

人的精力肯定是有极限的,既然急于求成要不得,那么我们究竟得学到多好才算是“出山”,可以去外面纵横天下了呢?

而对于AI算法岗的面试无非就是向面试官证明两点:

  • 我知道怎么做
  • 我做过

没错,在这个行业内企业最看重的自然是项目经历,但初学者又很难接触到工业界项目,怎么办?

安心,我已经给你准备好了,

为了帮助更多的新人算法工程师开启自己的AI职业生涯,贪心科技特别推出了算法工程师上岸》计划。算法工程师上岸计划依托于贪心科技长期积累的教学资源、技术资源和企业资源,为优秀的应届生、在校生或在职转行人士提供从基础课程到真实项目实训的一站式解决方案,将其最终培养成“入职第一天即产生价值”的AI人才。轻松拿offer。 


计划亮点


1. 强就业导向的学习路线

贪心科技已为数百家企业输送IT与AI技术人才,深切知晓企业对于人才的需求和筛选标准,因此提供的学习路线以强就业为导向。学习计划经过资深教研团队严格打磨,由浅入深,层层递进,专为0基础学员设计。在学习路上拥有明确的方向,一路打怪升级,目标就业。

 

2. 真实企业项目实训

学员参与真实企业项目,将学习的理论变为实际,让掌握的知识和技术变成实际的项目,完成从方案设计到测试部署的全流程,理解企业开发的真实情景。同时在项目中进一步拓展,锤炼自己的业务理解、快速学习,代码实操,问题解决等核心能力,从而在求职的过程中脱颖而出。

 

3. 经验丰富的工程师指导

无论是课程讲师还是实训工程师均为一线大厂工程师,有非常丰富的技术开发经验,通过言传身教,让学员能够近距离理解在真实的企业中如何利用知识和技术解决问题,学会解决问题的方法论。

 

4. 丰富的扩展学习内容

贪心科技基于长期的技术和教学沉淀,拥有丰富的系列课程库、真实企业项目库和技术案例库,可供学员学习和练习,拓展对于行业和技术的理解深度和广度,在短时间内扩充自己的项目精力,提升求职竞争力。

 

5. 智能的实训项目平台

贪心科技实训平台的设计基于先进的教育理念,依托于智能化技术,可以实现项目管理、技能学习、实时会议、代码测试等一站式功能,使学员可以高效地完成实训项目。

 

6. 个性化的求职服务

依托于贪心科技的专业人才服务团队,将由一线大厂工程师为学员提供一对一的简历精修和面试辅导,让学员的简历保持最佳的状态,让面试的准备更有针对性。同时由专业团队将学员简历对接企业,确保简历投递均有反馈,提升整体求职效率。

 


算法工程师上岸计划

助你成为企业需要的AI人才

对课程有意向的同学

扫描二维码咨询


你将收获


  • 完善的知识体系:从Python编程到机器学习的常见算法,到人工智能的专项应用,循序渐进,逐渐掌握完备的知识和技能

  • 拥有真实企业AI项目经历:真实企业来源、真实需求场景、真实项目实践,面试时更加从容自信

  • 提升工程师核心竞争力:从方案、开发到部署全程实践,全面提升算法、编程、人工智能的综合能力

  • 丰富课程资源辅助:可以在项目中学习贪心科技的精品课程,快速补充AI知识和技术,保障项目完成,丰富自己的技能储备

  • 专业求职服务助力:提供导师咨询、岗位推荐、简历精修、简历直推和面试辅导,助力拿到心仪的Offer

  • 志同道合的伙伴:认识一群拥有相同目标的人,大家项目交流、相互学习、相互鼓励,搭建自己的AI人脉

 

适合人群


在校学生/应届生

  • 日后后想成为算法工程师

  • 本科一批次在读及以上,理工科相关专业

  • 基础较差或0基础


在职人士

  • 想转型成为算法工程师

  • 本科毕业及以上学历,理工科相关专业

  • 本岗位与人工智能关系较弱或非技术岗

 

计划内容


算法工程师上岸计划通过补充通用基础,学习专项知识、参与真实企业项目实训、面试与求职辅导等一体化和个性化服务,帮助学员筑牢基础的知识和技能,并在真实企业项目中实践和提升,最终成功成为一名算法工程师,由此开启人工智能的职业生涯。本计划共分为3个阶段。


阶段一:基础补充:完善的课程体系

  • 经过验证的课程体系:经过贪心科技xxx名学员的亲身体验,专家教研团队长期打磨,业内领先的人工智能课程内容。

  • 友好的学习路线:零基础亦可学习,难度循序渐进,只要想学都能学会

  • 讲透核心算法:覆盖核心的机器学习和自然语言处理的知识点,手推重要算法,理解原理,拒绝做“调参侠”。

  • 理论与实际结合:区别于只讲理论的课程,每一项技术都配备实战案例,数十个案例来自于医疗、生物、金融、社会科学等十几个不同领域。

  • 项目团队监督辅助:项目经理监督进度,助教群内答疑,全方辅助学习

 

阶段二:背景提升:真实企业AI项目

根据自身情况选择项目参加

  • 告别Demo项目,参与真实企业项目

  • 真实的需求、场景和数据,从方案到部署进行全程实践

  • 实战中全面提升算法、编程、人工智能等核心竞争力,丰富简历背景

  • 真实项目经历增加面试谈资

  • 完成全部实训项目任务,且通过评测可以获得实训项目证书认证,为项目经历背书

  • 根据项目需要,使用贪心科技的课程资源,在项目开始前和进行中对于必要的AI知识和技术进行补充或回顾

 

实训项目1: 简历信息分析系统

Resume Information Analysis System

简介:在这个项目中,学员将搭建简历信息分析系统,实现精确地解析简历中的核心信息,组合形成候选人画像,从而为企业决策人才获取提供有力支持。

项目来源:一家大型人力资源公司

技术关键词:实体抽取、关系抽取、实体消歧、标签设计等

实训项目2: 搭建企业知识图谱

Enterprise Knowledge Graph

简介:在这个项目中,学员将搭建一个企业关系知识图谱,整合并展示企业间的相互关系,从而高效整合商业信息,帮助企业的2B业务进行商机的挖掘和快速的决策。

项目来源:一家2B企业的销售部门

技术关键词:实体抽取、关系抽取、实体消歧、知识图谱、标签设计等

实训项目3: 智能文本生成系统

Smart Text Generation System

简介:在这个项目中,学员将搭建一个智能文本生成系统,可以根据输入的文章内容在短短数秒之内得到与文章相匹的多条标题,用户可以根据自己的需求选择合适的标题进行运用,同时还可以一键生成摘要,帮助用户快速提取文章重点,浓缩精华,节省大量的人力成本。

项目来源:一家MCN机构

技术关键词:文本生成、预训练等

 

实训项目完成颁发认证证书

我们会为完成全部实训项目任务,且通过评测的学员颁发实训项目证书,以证明学员在项目中完成的工作和具备的技能,证书具有唯一编号,可支持本人及用人单位进行查询。

 

阶段三:求职辅导:助力拿到心仪的Offer

  • 导师咨询:基于学员求职方向,邀请导师进行小班/一对一职业发展路径咨询,帮助学员更好地了解行业、岗位,为后续的求职打好基础。

  • 岗位推荐:根据学员具体情况与需求,定制化推荐多个合作岗位作为投递备选。

  • 简历精修:由专业导师或HR对于学员简历进行精修,确保简历在投递前处于最佳的状态。

  • 简历直推:由Greedy AI集团的工作人员直接内推到合作企业,保证简历地准确送达,每次投递都有反馈,告别简历石沉大海。

  • 面试辅导:由专业导师在面试前进行指导,或在面试后协助进行复盘,帮助学员改进面试效果。



研发团队介绍


李文哲

课程研发负责人

贪心科技CEO

美国南加州大学博士

曾任独角兽金科集团首席数据科学家、美国亚马逊和高盛的高级工程师

先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际会议上发表过15篇以上论文

 

张老师

实训项目工程师

贪心科技高级算法工程师

清华大学计算机科学与技术硕士

曾任搜狗算法工程师、项目负责人等岗位

 

谭老师

实训项目工程师

现互联网大厂高级算法工程师

阿拉巴马大学硕士

曾任职网易,华为,平安算法工程师,数据分析师等

发表一篇论文,拥有三个专利


高老师

求职辅导导师

头部金融科技公司资深算法专家

中国科学院博士

专注于对话机器人、语言情感分析、语料挖掘等领域

已发表学术论文7篇,申请专利2篇


周景阳

课程研发顾问

贪心科技教学副总裁

百度资深AI工程师

国美金融技术负责人/架构师

8年以上AI开发经验

多家教育平台金牌讲师,学员10W+

 

学习方式


  • 基础知识系统补充

  • 小组讨论相互学习

  • 在项目范围内探索

  • 相关技术论文研读

  • 以项目落地为目标的综合实践


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