課程詳情
較好階段：AI算法基礎與實踐
從Python編程到機器學習核心算法，再到深度學習框架，建立堅實的算法基礎，掌握傳統(tǒng)AI技術棧。通過實戰(zhàn)項目培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析、特征工程和模型優(yōu)化能力。
第二階段：高級AI技術與應用
深入計算機視覺、自然語言處理等專業(yè)方向，掌握CNN、RNN、Transformer等核心架構，實現(xiàn)圖像識別、語音處理和文本分析等AI應用。
第三階段：大模型開發(fā)與產品化
聚焦大模型技術生態(tài)，從Transformer架構原理到大模型訓練與微調，再到提示工程與應用開發(fā)框架，打通從模型到產品的全鏈路，實現(xiàn)大模型落地應用。
課程采用"自主闖關訓練營"模式，通過視頻教學、實訓手冊、項目實戰(zhàn)、周測評和多對一VIP答疑相結合的方式，助力學習效果。所有教學內容均來自一線AI研發(fā)團隊的實戰(zhàn)經(jīng)驗，涵蓋金融、醫(yī)療、零售、制造等多個行業(yè)應用場景。
特別設計的"項目實戰(zhàn)"環(huán)節(jié)，讓學員有機會參與真實的AI項目開發(fā)，從需求分析、數(shù)據(jù)處理、算法選擇、模型訓練到系統(tǒng)部署，體驗完整的AI產品開發(fā)流程。
完成本課程后，將幫助學員：
1.掌握數(shù)據(jù)挖掘與機器學習基本知識：
系統(tǒng)學習從數(shù)據(jù)清洗、特征工程到模型訓練的全流程，建立堅實的機器學習理論基礎
2.掌握深度學習的理論與實踐：
深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡原理及各類高級網(wǎng)絡架構，能夠獨立設計和優(yōu)化深度學習模型
3.具備人工智能及視覺識別領域1~3年的開發(fā)工作經(jīng)驗的技術與能力：
通過實戰(zhàn)項目培養(yǎng)計算機視覺領域的專業(yè)能力，掌握圖像分類、目標檢測和圖像分割等核心技術
4.具備人工智能及NLP自然語言處理領域1~3年的開發(fā)工作經(jīng)驗的技術與能力：
系統(tǒng)學習文本處理、詞向量、序列模型等NLP核心技術，達到能夠獨立開發(fā)智能問答、文本分類等NLP應用的水平
5.熟練掌握深度學習主流框架（TensorFlow\PyTorch）的原理、搭建和實戰(zhàn)應用技巧與注意事項：
通過大量實戰(zhàn)練習，掌握深度學習框架的高級API與底層機制，能夠有效實現(xiàn)復雜模型
6.具備一定的人工智能模型上線部署進行工程化應用的經(jīng)驗與能力：
學習模型壓縮、量化、分布式部署等技術，能夠將AI模型有效部署到生產環(huán)境
7.對標具有1~3年人工智能深度算法開發(fā)的工作經(jīng)驗的人工智能算法工程師工作崗位需求：
通過企業(yè)級項目實戰(zhàn)，培養(yǎng)解決實際業(yè)務問題的能力，達到行業(yè)中級算法工程師水平
8.具備AI大模型算法開發(fā)工程師的經(jīng)驗與能力：
深入學習Transformer架構、大模型訓練與微調技術，掌握LangChain等開發(fā)框架，能夠進行大模型應用開發(fā)與優(yōu)化
完成全部課程后，將助你達到具備1-3年實戰(zhàn)經(jīng)驗的AI算法工程師水平，能夠勝任包括大模型應用開發(fā)工程師、AI算法工程師、計算機視覺工程師、NLP工程師等多個熱門AI職位。
?全方位覆蓋AI技術棧
從傳統(tǒng)機器學習到較新大模型技術，系統(tǒng)性構建完整AI知識體系，避免碎片化學習。課程內容與業(yè)界較新技術同步，助你所學即所用。
?理論與實踐深度結合
每個模塊都配有精心設計的實戰(zhàn)項目，理論講解占40%，代碼實踐占60%。從算法原理到工程實現(xiàn)，全面提升實戰(zhàn)能力。
?大模型技術專項培訓
開設超過80小時的大模型專題課程，從原理到應用，從微調到部署，系統(tǒng)掌握LLM全棧技術。包含LoRA微調、RAG應用開發(fā)、多模態(tài)大模型應用等前沿內容。
?企業(yè)級項目實戰(zhàn)
15+企業(yè)級AI項目實戰(zhàn)，覆蓋金融、醫(yī)療、零售、制造等多個行業(yè)場景。從項目需求分析到系統(tǒng)上線，體驗完整AI開發(fā)流程。
?一線AI團隊授課
課程講師均來自AI企業(yè)一線研發(fā)團隊，擁有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗和項目積累。理論講解深入淺出，實踐指導精準到位。
?個性化學習路徑
根據(jù)學員基礎和職業(yè)規(guī)劃，提供定制化學習路徑。可靈活選擇計算機視覺、NLP、大模型應用等專業(yè)方向深入學習。
?持續(xù)更新的課程體系
課程內容每季度更新，助力與AI技術發(fā)展同步。已購課程可終身享受內容更新，持續(xù)提升技術能力。
?就業(yè)導向的課程設計
所有課程內容都緊貼企業(yè)實際需求，培養(yǎng)企業(yè)真正需要的AI人才。配套提供簡歷指導、面試技巧和行業(yè)內推服務，全方位提升就業(yè)競爭力。
整體課程根據(jù)市場人工智能相關工作職位需求，分為二大階段（有Python基礎者可以直接進入第二階段學習）：
較好階段：
側重于數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘，強調借助代碼完成對數(shù)據(jù)的清洗、處理、轉換、存儲到分析。標準建議學習時長是6~9周；授課形式：自主闖關訓練營模式；
第二階段：
側重于機器學習/深度學習/機器視覺/NLP應用開發(fā)。強調借助sk-learn、tensorflow、karas、pytorch、大模型開發(fā)等流行技術框架結合企業(yè)實際業(yè)務完成數(shù)據(jù)預測分析、為企業(yè)決策提供依據(jù)；
第三階段：
側重于大模型算法/GPT算法/大模型微調/大模型開發(fā)。強調基于GPT的大模型算法核心技術與模型微調和應用開發(fā)實戰(zhàn)。
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在我們看來，人工智能人才可以分為以下五層：
●較好層就是我們常見的會調用相關API寫代碼的人才，這層的人才數(shù)量相對來說是很多的，是可以批量化培養(yǎng)的。所以，為較后這一層人才做培訓是較為合適的。
●第二層是能將這些應用寫成API或結構化模塊的人才；
●第三層是工程應用型的人才，具體來說就是把算法變成在某些場景下工程化應用，這類人才的數(shù)量會多一些；
●第四層是能懂、會做算法、模型的人才，一般此類人才比較偏科班出生（如數(shù)學專業(yè)、統(tǒng)計學專業(yè)）；
●較 高層次是大學里研究人工智能的、教授，這是金字塔的頂層，不過這類人才數(shù)量偏少
【我們的課程側重于前四層人才的培養(yǎng)，也是人工智能領域未來需求量較大的應用工程類層級的人才培養(yǎng)，課程側重于：轉型、快速上手、代碼實現(xiàn)、算法實踐、工程應用】
●傳統(tǒng)IT從業(yè)者：具備編程基礎的軟件工程師、后端開發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師等，希望轉型AI領域拓展職業(yè)發(fā)展空間
●數(shù)理背景專業(yè)人士：具備數(shù)學、統(tǒng)計、物理等專業(yè)背景，希望將理論知識轉化為AI實戰(zhàn)能力的人才
●高校畢業(yè)生：計算機、數(shù)學、電子工程等相關專業(yè)應屆畢業(yè)生，希望快速進入AI行業(yè)的求職者
●AI初學者：已經(jīng)接觸過機器學習基礎，希望系統(tǒng)化學習并掌握完整AI技術棧的學習者
●AI從業(yè)者：已在AI領域工作，但希望掌握大模型技術，提升職業(yè)競爭力的工程師
●產品經(jīng)理/技術管理者：需要了解AI技術原理和應用場景，提升決策和管理能力的管理人員
●AI創(chuàng)業(yè)者：計劃在AI領域創(chuàng)業(yè)，需要全面了解技術路線和應用場景的創(chuàng)業(yè)團隊
●研究人員：希望將研究成果轉化為實際應用，需要掌握工程化實現(xiàn)方法的學術研究者
●學歷要求：本科及以上
●專業(yè)要求：數(shù)學、統(tǒng)計、物理、計算機及自動化控制相關專業(yè)
●編程基礎：具備Python基礎（課程包含Python基礎模塊，零基礎可先學習）
●數(shù)學基礎：大學數(shù)學水平，了解基本的概率統(tǒng)計知識（課程包含數(shù)學基礎模塊）
●學習投入：能夠保證每周15-20小時的學習時間，持續(xù)3-5個月
●機器學習開發(fā)工程師
●機器學習算法工程師
●大數(shù)據(jù)機器學習開發(fā)工程師
●人工智能應用工程師
●人工智能算法開發(fā)工程師
●計算機視覺算法工程師
●自然語言處理算法工程師
●智能交互算法工程師
●大模型算法開發(fā)工程師
●大模型應用開發(fā)工程師
