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500强AI专家教你面试通关

500强AI专家教你面试通关
共109节 3917人在学 课程详情
课程目录
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  • 课程导学-人工智能的时代已拉开了序幕

    • 课程导学
    • AI的前沿应用领域(大数据分析与计算视觉)
    • AI的前沿应用领域(NLP,深度强化学习和前瞻性探索)
    • 行业生态与岗位设置
    • 应聘和面试的基本流程和考察的要点
    • 课程内容设计和知识图谱
  • 如何和面试官侃大山?浅谈人工智能历史和背景知识

    • 人工智能的定义
    • 人工智能的分支领域和学科
    • 深度学习与人工神经网络
    • 其他重要背景知识
    • 理论知识框架梳理
    • 面试模拟
  • 深度学习如何运行?常考的神经网络机理知识

    • 神经元与神经网络基础
    • 神经元的机理与向量化运算
    • 激活函数
    • 全连接神经网络的应用
    • 面试模拟
    • 本章回顾
  • 人工智能的眼睛:卷积神经网络

    • 卷积神经网络的历史和背景知识
    • 卷积层的机理
    • stride和padding
    • 卷积神经网络池化层与全连接层
    • 经典的卷积神经网络结构
    • 卷积神经网络面试模拟
    • 本章回顾
  • 与机器对话:循环神经网络与自然语言处理

    • 自然语言处理的难点和循环神经网络的优势
    • 循环神经网络的历史和应用
    • 循环神经网络的基本原理
    • 循环神经网络经典结构GRU
    • 循环神经网络经典结构LSTM
    • 双向RNN与DeepRNN
    • 自然语言处理NLP基础知识
    • 面试模拟RNN的类型
    • 面试模拟注意力机制AttentionMechanism
    • 循环神经网络本章回顾
  • 深度学习究竟是如何学习的?剖析模型的训练

    • 章节介绍
    • 监督式学习与损失函数
    • 监督式学习梯度下降
    • 泰勒展开与反向传播算法
    • 非监督学习
    • 强化学习
    • 面试模拟
    • 本章回顾
  • 好不好还要结果说话:深度学习模型的评估

    • 章节介绍
    • 评估指标Precision和Recall
    • 过拟合问题
    • 训练验证和测试数据集
    • 交叉验证
    • 贝叶斯极限与学习曲率
    • 面试模拟
    • 本章回顾
  • 行百里者半于九十:深度学习模型的优化

    • 模型优化的角度
    • 过拟合问题与数据增强
    • 正则化与随机失活
    • 梯度消失和爆炸的优化
    • 学习速率和批训练
    • 训练优化器
    • 面试模拟(数据归一化)
    • 面试模拟(非对称数据与超参数优化)
    • 如何接手一个实战项目
    • 本章回顾
  • AI的实现是需要写代码的:开发基础知识

    • 前章节理论知识回顾
    • 实战项目经验的重要性
    • 常用工具
    • Tensorflow_Keras_PyTorch
    • 环境配置
    • 面试模拟与本章回顾
  • 深度学习项目实战之金融大数据分析

    • 应用与技术定义介绍
    • 实战案例任务介绍
    • 实战流程和代码讲解
    • 数据处理代码实战
    • KNN模型代码实战
    • 深度学习模型代码实战
    • 面试模拟和本章回顾
  • 深度学习项目实战之计算视觉

    • 本章实战案例任务介绍
    • 迁移学习和数据集介绍
    • 实战代码讲解
    • 代码实战:数据预处理
    • 代码实战:数据增强与模型迁移搭建
    • 代码实战:模型训练与测试
    • 面试模拟与补充知识点
  • 深度学习项目实战之自然语言处理

    • 本章实战案例任务介绍
    • 实战代码讲解
    • 代码实战:数据分析
    • 代码实战:数据预处理
    • 代码实战:输入与标签数据处理
    • 代码实战:模型训练与测试
    • 面试模拟与本章回顾
  • 如何让面试官眼前一亮:个人战术亮点的准备

    • 深度学习面试战术亮点-亮点的定义和意义
    • 深度学习面试战术亮点-Kaggle介绍
    • Kaggle实战项目介绍
    • Kaggle流程讲解和项目数据下载
    • 数据处理
    • 模型搭建和结果上传
    • 模型优化和其他改进策略建议
    • 面试模拟与亮点准备
  • 靠不靠谱很重要:展示个人靠谱度的方法

    • 靠谱的定义和意义
    • GitHub介绍
    • GitHub使用和搜索
    • 通过GITHUB快速实现ALPHAZERO
    • GitHub个人页面管理
    • 面试模拟与亮点总结
  • 敲开行业大门的利器:面试材料和技巧的分享

    • 应聘与面试流程的回顾
    • 简历准备的要点
    • 面试开场的自我介绍
    • 面试问答的原则和技巧
    • 面试中需要注意的点和常见一些提问
    • 面试的收尾和两个提高录用概率的大杀器
    • 课程回顾和老师的寄语
播放页问题反馈
视频学习中有任何产品建议都可由此反
馈,我们将及时处理!

课时介绍

前沿技术的应用领域(NLP,深度强化学习和前瞻性探索)

课程介绍

[本课程属于AI完整学习路线套餐,该套餐已“硬核”上线,点击立即学习!]




面试AI工程师岗位要闯的难关:

①知识体系不完善:该学的知识点都学了,面试时却无法完整阐述出自己的知识体系

②实战经验不丰富:虽然自学了理论知识,但一被问到具体项目细节根本答不出来

③简历亮点不突出:具备岗位要求的能力,可是不会包装简历导致错失了好机会


针对以上难题,AI专业面试官、人工智能专家褚英昊老师,专为AI工程师打磨了一门面试指导课。

 

这门课以通过面试斩获offer为终极目标,结合AI行业顶尖企业的开发要求,从知形势、建体系、重实操、增亮点、磨简历等五个方面精讲,全方位解决面试难题,让每一个学员的技术实力和面试技能实现双重提升。


①知形势

AI行业发展趋势、技术落地场景(行业+AI),明确职业目标和方向,熟悉面试的流程和考察的要点


②建体系

聚焦面试“刚需内容”,系统梳理机器学习、深度学习核心知识点,建立你的AI知识体系



③重实操

手把手带你完成三个综合实战项目(金融/CV/NLP),让你掌握解决实际问题的方法



④增亮点

剖析面试官考核侧重点,提前准备亮点内容,例如参加Kaggle和使用Github,让面试官眼前一亮,提升面试通过率


⑤磨简历

教你打磨个人简历,优化简历框架和背景经历,让HR对你更感兴趣,增加面试机会

 

技术储备要求

①基础的数学知识(线性代数,微积分基础)

②基础的PYTHON编程知识

③基础的机器学习知识

 

讲师介绍

褚英昊  技术总监

深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心,毕业后归国曾服务于世界某500强中国区AI Lab,是人工智能+智能制造领域的专家。2017年自主创业并主持了与伯克利、加州大学圣地亚哥,香港科技大学,香港城市大学等知名院校AI+智能制造的产学研合作。先后发表国际期刊21篇(其中SCI收录17篇),第一作者发明专利11份。

 

课程服务:

1、学习课件以PDF的形式免费提供给学员,订阅后在PC端课程学习页面右上方的【课件】板块中下载即可。

2、订阅后可在付款成功页面或PC端课程学习页面扫码加入社群,讲师会进行集中答疑。

3、本课程附赠学习资料包括AI知识体系思维导图+实战源码+课外阅读资料+简历模板。

 

订阅须知:

1、本课程为视频课程,订阅成功后即可通过CSDN App端、PC端的永久观看。

App端观看路径:【我的】→【学习】→【课程】

PC端观看路径:【个人头像】→【我的学院】→【我的课程】

2、由于视频内容为虚拟商品,订阅后不支持退款、转让,付款前请确认学习内容。


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