未来十年最紧缺职业的职业是什么，无论是中国的2025计划还是美国、德国的智能制造计划全部都指向一个目标：人工智能技术对应的人工智能工程师。由于人工智能发展时间短，技术门槛高，且难以通过短时间的学习掌握，具备学术知识以及实操经验的技术大牛是企业争抢的目标。
僧多粥少的情况下，AI应届生的年薪也随之水涨船高，从目前毕业的学生来看，人工智能工程师的薪水基本上都是30万以上起，在去年，华为更是开出了201万年薪的天价招揽AI人才。
另一方面，许多毕业生在求职时屡屡碰壁，对于AI相关工作的就业形势没有信心，觉得自己距离大厂很遥远。大厂到底需要什么样的AI工程师呢？如何才能具备大厂AI开发的核心能力？
不如先来看看下面这几道大厂面试题，看看大厂开发到底都在考察哪些能力：
腾讯（算法工程师）：对于错误型噪声怎么去识别和处理？
阿里（机器学习算法工程师）：树模型对连续型、离散型特征有一套统一的理论，是什么？
微软（机器学习算法工程师）：白纸手写代码：给定一个数K，找出这样的a和b使得a^2 + b^2 = K
腾讯（算法工程师）：为什么传统的机器学习方法在解决不平衡问题的时候会出现问题？
一场面试下来，很多人都从头懵到尾，能通过面试的几率当然是微乎其微。
这些让人摸不着头脑的面试题，到底在考察哪些能力呢？
根据上面的岗位JD可知，一个称职的AI算法岗似乎需要具备多维度知识体系才能做好工作，诸如算法优化、框架应用、机器学习、深度学习等等，对AI新人来说，完全不知道该从哪里开始入手学习AI开发。
所以我们给有志于AI开发从业者的职业发展建议是：
你必须夯实自己的底层能力+体系化认知+自我学习能力，然后学懂学透少数 2-3 项关键技能，再用实际项目为自己敲开职业前景的大门。
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ResNet50网络结构 |
Faster RCNN算法 |
YoLoV3算法 |
文本区域检测模型CTPN |
字符序列检测模型CRNN |
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图像分类 |
物体检测 |
自然语言处理 |
OCR文字识别 |
图像分割 |
视频分析 |
人脸识别 |
语音识别 |
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10大项目案例详解
01
全流程AI开发工具
02
零代码开发AI模型实战
03
海量数据进行美食分类
04
海量数据进行人车检测模型
05
物体检测
06
OCR文字识别API服务调用
07
端到端实现文字识别
08
对话机器人API服务调用
09
中文命名实体识别
10
端云协同AI应用开发
适合谁学？
1、完全无编程基础，也无AI基础的在校大学生；
2、已有编程基础，但不了解AI的互联网从业者或者想从事AI相关岗位的应届毕业生；
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可以学到什么？
1.熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台；
2.掌握扎实的AI编程基础;
3.系统、完整地了解多项AI领域的基础知识；
4.学习多项AI领域的经典算法，能动手实战。
部分实战案例展示
01
Faster RCNN+YoLoV3算法完成物体检测
物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。
在此次项目实战中我们聚焦于YOLO算法，将目标区域检测和类别识别分为两个任务进行物体检测。
02
使用ResNet50预置算法基于海量数据训练美食分类模型
图像分类与图像检测，作为计算机视觉领域中十分重要的两大任务，也是复杂图像处理工作的基础。
图像分类（Image Classification）主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而模型必须预测出最适合图像的标签。
在实战案例中，通过详细介绍图像分类的概念、行业应用及经典算法，最后将使用ResNet50预置算法基于海量数据训练一个美食分类模型。
报名时间及方式
报名三重福利：100元算力代金券、600码豆
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