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人工智能工程师

学习周期16周

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。本课程包括视觉方向和机器学习方向,在学习过程中,除针对知识点的编程作业之外,还提供了大量工业应用案例数据集,使学员能够积累丰富的工业实战经验。
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机器学习工程师

学习周期13周

本课程系统地介绍了传统机器学习领域的经典模型,原理及应用。并初步介绍深度神经网络领域的一些基础知识。针对重点内容进行深入讲解,并通过习题和编程练习,让学员掌握工业上最常用的技能。除针对知识点的编程作业,还提供大量工业应用案例数据集,使学员能够积累丰富的工业实战经验。
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未来五年中国人工智能市场规模超1500亿

地区平均薪资排行

北京 ¥25800

上海 ¥24480

深圳 ¥21640

杭州 ¥22090

行业月薪占比分布

22.6% 10-20K/月

40.3% 20-30K/月

25.5% 30-40K/月

11.6% 40K以上/月

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人工智能就业方向

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人工智能课程大纲

技术的沉淀,打造专业课程

入学要求: 计算机相关专业,专业课中包含高等数学(或数值分析)、线性代数、概率基础、数据结构、计算机体系结构和操作系统;熟练掌握一门开发语言,如JAVA、C/C++、Python等;本科毕业,硕士为佳。

 

模块一:位姿估计与三维重构

  • 坐标系与相机模型相对位姿测量算法
  • 相机标定极线几何及本质矩阵
  • 立体视觉与三维重构基于改进k-d树的特征匹配
  • RANSAC稳健估计

模块二:计算机视觉与神经网络

  • 卷积和池化坐标系与相机模型
  • 相对位姿测量算法相机标定
  • 极线几何及本质矩阵基于改进k-d树的特征匹配
  • 卷积的反向传播卷积的计算
  • 卷积神经网络的构建卷积神经网络的tensorflow实现
  • Tensorflow的slim框架使用Vgg/inception

模块一:位姿估计与三维重构

  • 坐标系与相机模型相对位姿测量算法
  • 相机标定极线几何及本质矩阵
  • 立体视觉与三维重构基于改进k-d树的特征匹配
  • RANSAC稳健估计

模块二:计算机视觉与神经网络

  • 卷积和池化坐标系与相机模型
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  • 极线几何及本质矩阵基于改进k-d树的特征匹配
  • 卷积的反向传播卷积的计算
  • 卷积神经网络的构建卷积神经网络的tensorflow实现
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工业级实战项目,真实案例数据集

完成项目,相当于企业内2年工作经验

  • CTR预估
  • 音乐网站
    用户流失预测
  • 视频目标跟踪
  • 全景拼接
  • 搭建新的神经网络
  • 车辆检测识别

项目一:CTR预估

广告点击率(Click-Through Rate Prediction, CTR)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司的广告收入。机器学习技术可在计算广告中大展身手,著名互联网广告公司Avazu(艾维邑动)就是通过程序化广告技术进行效果营销。

实战项目是对Avazu提供的Kaggle竞赛数据进行移动CTR预估。

项目二:用户流失预测

第十一届ACM网络搜索与数据挖掘国际会议(WSDM)要求参赛者利用KKBOX数据集建立智能算法来预测订阅用户是否会流失。对于依赖订阅业务的KKBOX来说,准确预测流失率是业务成功的关键。通过结果分析,以便KKBOX进一步了解用户需求,在保持用户活跃度上进一步采取行动

项目三:视频目标跟踪

视频场景中的运动目标跟踪在计算机视觉研究及应用中具有重要地位,也是安防、监控领域的核心算法之一,在此基础上可构建入侵检测、人员计数、车辆违章自动记录等众多应用。因此,将首先练习视频目标跟踪项目,重点掌握背景提取、目标分割及描述等方法,及如何将上述方法在实际系统中综合运用

项目四:全景拼接

全景拼接用于将不同角度拍到的多幅照片合成一幅全景,在摄影、虚拟旅游、监控、虚拟现实等领域中广泛应用。课程通过全景拼接项目的设计与实现,掌握特征检测、位姿估计、图像配准、图像合成等相关技术,并将上述技术综合实现,完成全景拼接

项目五:搭建神经网络

利用已经掌握的神经网络基本模块尝试构建一个新的网络模型;使用新的网络模型在我们提供的数据集上跑到top1 60%以上 top5 80%以上的准确率结果

项目六:车辆检测识别

车辆检测及型号识别广泛应用于物业,交通等的管理场景中。通过在停车场出入口,路口,高速卡口等位置采集的图片数据,对车辆的数量型号等进行识别,可以以较高的效率对车型,数量信息等进行采集。通过采集的数据,在不同的场景中可以辅助不同的业务开展。如商场停车位的规划,路况规划,或者公安系统追踪肇事车辆

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具备一定开发经验,希望向人工智能领域发展的开发人员。

计算机相关专业,希望向人工智能领域发展的学生。

在职有技能提升需求的人群。

希望在原有工作岗位有突破的人群。

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