如果要做人工智能，CV/NLP/推荐系统/数据挖掘，你选择哪个？

Posted 2021-04-27 CVer

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如果要做人工智能，CV/NLP/推荐系统/数据挖掘，你选择哪个？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

我们开课吧AI学院第一至第四期具有求职意向的同学中，目前已经有80%的同学拿到了国内外名企的AI算法岗位offer，或者国外名校的AI 硕士、全奖博士录取 offer。

在大家的认可下，我们开始了第六期的课程。在本期课程中，我们对本期课程做了全面的升级，增加了难度和适用场景，并且新开设一门数据科学课程。

不仅如此我们还增加了职业与学术规划师服务，给学员私人订制学习规划路径，设置由专家团队组成的职业与学术规划委员会，大幅度提升学员学习效果。

面向希望自己能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

本课程尤其适合：

目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员；
计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；
对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员；
生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员。

本期培训包含四门课程，分别为：

人工智能与自然语言处理
深度学习与计算机视觉
推荐系统与机器学习
数据科学与数据挖掘

课程内容包含4门主修课程，内容如下：

开课吧AI学院全部课程，报名学员均可选修：

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主修课程

01 机器学习与推荐系统

推荐系统（Recommender System，RS）方向，主要面向希望从事数据挖掘，推荐系统工程师相关的学员。推荐系统目前主要用于解决筛选大量信息的问题，推荐的对象包括（图片、视频等）内容/商品/信息查询，也有一些推荐系统专门寻找人/服务/信息等对象。

02 人工智能与自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）主要用于解决文本自动分类、文本重要信息自动提取、数据挖掘、推荐系统、文本自动生成、对话机器人、知识图谱等领域。用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化，本课程主要设计经典人工智能方法、机器学习与深度学习。

03 深度学习与计算机视觉

计算机视觉（Computer Vison，CV）主要面向希望从事图像智能处理与识别、视频检测、图像自动生成、无人驾驶、人脸识别与检测方向的学员。本课程内容主要涉及计算机视觉的深度学习方法，包括计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法，同时也覆盖了基于对抗生成网络（GAN）的图像生成方法。

04 数据科学

数据科学（Data Science，DS）主要面向希望从事金融，互联网，咨询，生物制药，医学，汽车工业，物联网等领域的数据科学家，数据分析师，数据工程师相关岗位的学员；以及希望从事数据科学，人工智能，统计学等方面科研工作的学员。本课程内容主要涉及经典的机器学习与深度学习算法，时间序列相关模型，数据采集与处理，制定商业决策，如何叙述生动关于数据科学相关的故事。

四个主修方向的选择建议

具体大纲如下：

CV方向

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NLP方向

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推荐系统方向

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数据科学方向

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企业级真实应用项目

课程组负责为大家提供数据集、项目指导。这些项目均来自于企业的真实项目需求，其数据集和任务要求与企业中的真实水平一致。参与这类项目一方面可以让大家巩固理论知识，另一方面也是大家可以放进简历中极具含金量的项目经历。

NLP方向真实项目

（项目应用实例）

推荐系统方向真实项目

（项目应用实例）

CV方向真实项目

（项目应用实例）

DS方向真实项目

（项目应用实例）

《人工智能工程师培养计划》

（第六期）

课程历时3年打磨

往期学员超80%拿到AI算法岗

与斯坦福、伯克利、MIT、清华

Top10名校同学成为校友

一对一职业与学术规划师全程培优

扫码立刻加入、享受早鸟价、立减1200元

本期招生名额仅为200人

历时三年，历久弥新，大量代码实践驱动

从0到1掌握算法原理

我们的课程全部由真实代码驱动，能够让你从头到尾看到一个算法的实现过程。提供给你从0到1实现算法的能力，这是提升自身编程水平的重要保证。

名校助教答疑+配套式课后作业

除了项目驱动，我们课程的每节课都会给大家布置充实的作业练习。这些作业练习都具备一定难度，练习强度大，让同学们在实现完整算法模型的过程中同时具备解决实际问题的能力。

第一周作业：基于Syntax Tree&Language Model 实现西部世界智能对话系统

第二周作业：北京市地铁自动换乘

师资力量

本课程的老师，均来自国际名校（清华大学、佛罗里达大学、浙江大学）且均具备世界知名企业（阿里巴巴、商汤科技、IBM中国实验室）的实际工作经验。我们相信，唯有真正的资深老师 + 良好的表达传授能力，才能给同学们真正的知识。同学们学到的，不仅仅是AI知识，更是一种学习习惯、思维方式和对世界的认知。

助教团队

陈师兄北京航天大学硕士，研究方向为计算机视觉

周师兄浙江大学计算机科学智能感知博士

许师兄同济大学硕士在读

陈师兄清华大学硕士在读，研究方向主要为gcn安全。

倪师姐山东大学医学图像处理方向硕士，熟悉深度学习原理，负责过CT图像上的目标检测项目，研究兴趣为计算机视觉。

李师兄数据科学家、算法工程师。目前从事构建基于计算机视觉、NLP内容理解的深度推荐系统。

沈师兄清华大学硕士生，研究方向为攻击隐私模型。

1、内容深入浅出，有足够的理论深度

课程从每个知识点的产生背景和理论分析入手，带领大家知其然，更知其所以然。

2、实际问题与真实代码驱动

1、AI课程的内容与产业脱离较远

2、大量篇幅讲解理论知识，没有具体的编程实现

3、编程实现解决的问题太过简单(toy problems)

4、大篇幅的网络结构在实际产业中并没有实际应用。

这些是我们开课吧都不会出现的问题！

3、内容注重体系建设，注重 AI 发展脉络

本课程跟随 AI 的发展脉络，带领大家对 AI 与 NLP/CV/RS 知识建立一个较为完备的知识脉络。这样才能在一波一波的技术革新中立于不败之地。

我们不教“时尚”知识，只分享“实用”知识

4、全程进度督促

下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程跟进和督促各位同学完成课程。

学习知识，善始者实繁，克终者盖寡

因为学院现在开设的课程内容众多，不同的同学背景有所区别。我们的课程模式，做了重大升级。在课程、项目保证的同时，我们还新增设了职业与学术规划师全程培优服务，规划师会对学员进行一对一的深度沟通，然后职业与学术规划委员会进行讨论分析，24小时内制定学员专属方案，不满意继续修改。学员确定方案后，即可开始我们的学习，直到学员顺利毕业。

职业与学术规划流程