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深度學習跨領域多棲強勢發(fā)展

深度學習作為實現(xiàn)機器學習的技術，拓展了人工智能領域范疇，主要應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理。推動市場從無人駕駛和機器人技術行業(yè)擴展到金融、醫(yī)療保健、零售和農(nóng)業(yè)等非技術行業(yè)，因此掌握深度學習的AI工程師成為了各類型企業(yè)的招聘熱門崗位。

行業(yè)詳情

中公教育深度學習課程三大優(yōu)勢

涵蓋行業(yè)75%技術要點   深度匹配企業(yè)用人標準

  • 深度學習算法工程師

    薪資：31.2-62.4K

    數(shù)據(jù)來源：職友集
    任職要求：

    1、熟悉常用的語音或圖像處理算法-熟練使用C，C++，Python，Caffe，TensorFlow，熟悉RNN，包括不限于cnn+lstm+ctc，seq2seq+attention
    2、熟悉linux下動靜態(tài)庫開發(fā)維護
    3、加分項：在圖像處理、計算機視覺或機器學習領域發(fā)表過高質(zhì)量論文，有ARM端加速開發(fā)經(jīng)歷，有圖形學研究經(jīng)歷

  • 深度學習算法工程師

    薪資：20-30K

    數(shù)據(jù)來源：職友集
    任職要求：

    1. 扎實的計算機及機器學習基礎知識，熟悉Java、Python開發(fā)
    2. 熟悉GBDT、FM等常見排序算法
    3. 有雙塔DNN、DCN、xDeepFM等深度學習排序算法落地經(jīng)驗
    4. 熟悉Tensorflow開發(fā)、性能優(yōu)化。有豐富的使用Tensorflow上線推薦DNN模型的經(jīng)驗

  • 深度學習算法工程師

    薪資：25-50K

    數(shù)據(jù)來源：職友集
    任職要求：

    1. 精通至少一門編程語言，包括但不僅限于：C++/Python；
    2. 熟悉傳統(tǒng)機器學習、深度學習，有Tensorflow/PyTorch開發(fā)經(jīng)驗；
    3. 對 NLP 有實踐經(jīng)驗、深入研究的熱情，能與團隊融洽合作相處；
    4. 算法與編程能力強。

  • 深度學習應用算法工程師

    薪資：30-60K

    數(shù)據(jù)來源：職友集
    任職要求：

    1. 碩士及以上學歷，計算機、電子、自動化等相關專業(yè)
    2. 熟悉Python，精通C/C++編程，編程能力優(yōu)秀
    3. 熟練掌握Caffe/TensorFlow/PyTorch/MXNet等至少一種深度學習框架
    4. 有深度學習模型在android/arm linux等平臺移植部署方面經(jīng)驗
    5. 對深度學習模型優(yōu)化算法有極大的興趣，良好的團隊合作精神
    6. 有深度學習模型性能優(yōu)化成功經(jīng)驗者優(yōu)先
    7. 有AI算法設計及開發(fā)經(jīng)驗者,尤其是華為Atlas算法移植優(yōu)先
    8. 具體參加過比較大的智能產(chǎn)品項目落地者優(yōu)先, 比如安防項目等

行業(yè)詳情

中科院人工智能領域?qū)＜易?zhèn)

AI專家研發(fā)及授課

帶您領略深度學習行業(yè)前沿技術

  • 劉老師

    7年人工智能領域從業(yè)經(jīng)驗，國內(nèi)頭部人工智能獨角獸公司算法科學家，負責和參與10余個人工智能項目的研發(fā)與產(chǎn)品化。目前主要從事人工智能算法在金融科技領域的應用與落地

  • 李老師

    主持國家青年基金1項，參與國家重點研發(fā)項目、自然基金類項目共計10余項，作為負責人或主要完成人承擔人工智能相關項目8項，發(fā)表SCI和EI論文共計11篇，已申請和授權發(fā)明專利共計7項，軟件著作權5項

  • 葉老師

    主持國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃子課題等多個國家級科研項目。作為主要研究骨干參與國家“973”、“863”、中科院院地合作、總參信息化部預研等多個項目

聯(lián)系老師

前沿技術+企業(yè)級項目 助力AI進階

  • 第一階段
  • 第二階段
  • 第三階段
  • 第四階段
  • 第五階段
  • 第六階段
  • 第七階段
  • 第八階段
AI概述及前沿應用成果介紹

  • 深度學習的應用成果

  • 單層/深度學習與機器學習

  • 人工智能的關系及發(fā)展簡史

學習目標:

AI行業(yè)前沿技術及成果概述

神經(jīng)網(wǎng)絡原理及TensorFlow實戰(zhàn)

  • 梯度下降優(yōu)化方法

  • 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構和訓練過程

  • 反向傳播算法

  • TensorFlow開發(fā)環(huán)境安裝

  • “計算圖”編程模型

  • 深度學習中圖像識別的操作原理

學習目標:

項目采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)手寫數(shù)字圖片的分類

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡原理及項目實戰(zhàn)

  • 語言模型及詞嵌入

  • 詞嵌入的學習過程

  • 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構

  • 時間序列反向傳播算法

  • 長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的基本結(jié)構

  • LSTM實現(xiàn)語言模型

學習目標:

項目采用深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)文學作品語言的特征抽取和向量化表示

生成式對抗網(wǎng)絡原理及項目實戰(zhàn)

  • 生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）的基本結(jié)構和原理

  • GAN的訓練過程

  • GAN用于圖片生成的實現(xiàn)

學習目標:

項目采用生成式對抗網(wǎng)絡實現(xiàn)人臉圖片的生成

深度學習的分布式處理及項目實戰(zhàn)

  • 多GPU并行實現(xiàn)

  • 分布式并行的環(huán)境搭建

  • 分布式并行實現(xiàn)

學習目標:

采用深度學習的分布式技術，將上一階段的項目進行分布式處理，實現(xiàn)分布式GAN人臉圖片生成

深度強化學習及項目實戰(zhàn)

  • 強化學習介紹

  • 智能體Agent的深度決策機制（上）

  • 智能體Agent的深度決策機制（中）

  • 智能體Agent的深度決策機制（下）

學習目標:

基于深度強化學習技術實現(xiàn)迷宮游戲智能體決策生成機制，使計算機自主完成迷宮游戲

車牌識別項目實戰(zhàn)

  • 數(shù)據(jù)集介紹及項目需求分析

  • OpenCV庫介紹及車牌定位

  • 車牌定位

  • 車牌識別

  • 學員項目案例評講

學習目標:

項目源于企業(yè)實際需求，包括數(shù)據(jù)的處理分析，深度學習模型架構的設計、調(diào)試及優(yōu)化，識別結(jié)果的分析等多個階段，具備完整的企業(yè)級項目的開發(fā)流程，采用圖像處理與深度學習綜合運用實現(xiàn)車牌識別

深度學習前沿技術簡介

  • 深度學習前沿技術簡介

  • 元學習

  • 遷移學習等

學習目標:

結(jié)合前沿論文介紹深度學習方向、解決思路以及遇到的困難

更多課程內(nèi)容

五大課程增值福利

  • 結(jié)課享相關證書
    助力職業(yè)發(fā)展

  • 報名即送python網(wǎng)課
    夯實課程基礎

  • 直播課程全程回放
    隨時復習已學知識點

  • 講師答疑解惑
    深度剖析課程難點

  • 項目源碼免費領
    實戰(zhàn)復習兩不誤

行業(yè)詳情

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