应届生都年薪30w了,做AI工程师到底有哪些要求?

行业背景和就业前景我就不再赘述了,

什么AI算法工程师年薪百万,应届毕业生年薪都有30w...

什么2017年AI人才缺口就已经过百万,今年将达500w...

什么AI企业从巨头到start-up投资都拿到手软...

点开这篇文章的你,无论是想做AI算法研究还是AI应用开发,一定都是想做未来AI领域的大牛工程师。


虽说每个人入行AI工程师的成本都不一样,但通常来说,数学基础比较扎实的研究生或是工程经验MAX的开发人员通常会比较有优势。


因为大多数AI用人企业对大家都会有以下五个方面的考量:

第1, 数学基础我们都知道,要学习人工智能,最基本的高数、线代、概率论必须掌握,至少也得会高斯函数、矩阵求导,明白梯度下降是怎么回事,否则对于模型的基本原理完全不能理解,模型调参与训练也就无从谈起了。


第2, 编程基础当然,如果是做纯算法研究员,工程能力的要求不会太高,但也需要能写源代码;而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说,代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以,想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言,并掌握配套的工具、常用库等。


第3, 机器学习基础。由于本轮人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现,所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此,机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。


第4, 专业领域知识基础人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP(自然语言处理)。无论是其中哪个领域,都有海量的专业知识需要去掌握,比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作,那么你就需要掌握图像相关的知识;而如果你想做一款智能音箱的算法开发,你就需要掌握语音和NLP相关的知识。


第5, 具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构,而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成,相互关系是什么,都用到哪些技术,解决什么问题,才可能针对具体的问题展开实验研究,从而进行优化。


而在奔赴AI工程师的路上,大家会发现一个问题:获取学习资料很简单,但是做项目很难。


自己做的时候,代码经常报错或是优化结果不理想,但是就是找不到问题在哪里,感觉每个参数背后好像都藏着一个天大的坑...


好不容易通过看论文、看视频弄清了这个坑有多大,但又不知道怎么填。于是只好去找有项目经验的前辈请教,但是大牛通常都很忙,问一次两次还行,问多了就开始敷衍了...扔一大堆英文文献过来,让咱自己看,顺便还推荐了一串公众号...


哎,企业用人条件动辄就是2年相关项目经验,看了是不是很心累?


这个时候,就让我们来帮你吧!

隆重向大家介绍,可能是“最良心的AI教育机构”——天学网人工智能学院!!

我们为大家准备了8个开源项目,一次练到爽!更有正儿八经的企业项目做实战训练!

本次班型为就业向周末班,学习、求职两不误!

废话不多说,我们来看一下培养计划

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第一阶段:我们通过4个项目实战让大家熟练掌握python和TensorFlow框架,并熟悉深度学习相关理论知识,以期提高大家的算法能力!


第二阶段:我们通过4个项目让大家接触到语音、图像与自然语言处理三个不同的垂直领域,并学习更多类型的神经网络,帮助大家进一步深入理解深度学习,提高大家的工程能力!


第三阶段:在2个月的时间里,我们通过具体行业的企业级项目实战,或是对接对口企业,让大家直接到企业实训,增强大家对于深度学习在具体应用场景下运用的理解,培养对数据结构更清晰的认知,从而提高大家的业务能力!

同时,对于希望出国留学深造,但又苦于项目经验与背书都不足的同学,我们还在此阶段准备了清华大学的相关实验室实习的机会,助力大家找到更心怡的导师!


• 不同于传统培训“填鸭式”的教学,我们采用特色的“学、练、研”三环节的教学方式,辅助大家建立自主学习、主动思考,为职场自我学习培养好习惯!

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• 导师+项目教练,全是在职AI工程师与老手:

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• 不仅如此,当你在教室里专心学习的时候,我们的小信使们已经把你的简历送到各大AI用人单位的手上啦!甚至很可能,第三阶段的企业实训就直接发生在你想去的公司里面!

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目前参加过培养计划的同学都对我们赞不绝口,来听听小伙伴的体验吧:


许同学(北邮/软件工程/在读博士)

老师们都很负责,很耐心。项目带动学习,这种方法很好。


令狐同学(北邮/信息安全专业/研二)

我之前参加过咱们天学网的线上课,那时候结合资料自学感觉进度很慢;在报名了这个计划后,感觉有大牛带着会进步快很多。这次也拿到了腾讯的实习offer,觉得我的选择是正确的!


龚同学(北航/软件工程/研一)

我以前主要学习网上的公开教程,但实践太少。这次的课程中,老师讲得很详细,让我对函数如何写的原理和机理有了更多了解,尤其是softmax。另外,这次通过项目实践,消化了理论学习。其实我很羡慕这次参加活动的大三学生,现在就能有这样的意识参加培训,很了不起;自己当时还贪玩,根本没去探求新领域技术。


尧同学(北邮/网络工程/大四)

在学校里我也不知如何开始学习AI,导师指定10本书,但我无法读懂其中奥义…本次集训后,我了解到了AI背后机制/数学用途/本质思维,感到项目实战尤为有用!

如果能够重来一次,我会先学习一些Python的知识。


洪同学(北航/计算机/研一)

我是听完讲座之后报名的。之前自己很少涉足Python。一直知道AI很火,但不知为啥火,这次进一步有所认知。在学校时,我现在逐步开始研读AI有关论文,但没有实践机会;所以我觉得这次培训很实用,对入门帮助很大,项目指导比较到位:从理论到实战,从编程与模板讲到函数用途,听完再做,感觉容易上手。为这次没有一起参加的同学遗憾。


看完这些,一颗想成为AI工程师的心是不是已经蠢蠢欲动了呢?


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