价格与服务
针对在校、在职学员,为期3年倾心打造良品《人工智能8.0版》,人工智能院长陈博老师亲自操刀,为期6个月的教学时段,125个知识模块,每日仅需2-3小时学习时间。跟着陈博老师学习进度,名企大厂offer在招手。
结论为先:“人工智能时代刚刚开启,正是红利期,算法工程师岗位很稀缺且待遇很高,大厂急需。待遇通常在30万-100万”。
班型 价格 完整课程
内容
班主任监
督和管理
2年内容
更新服务
作业批改 线上系统
答疑
就业辅导 远程答疑
视频班 18980元 × × × ×
线上辅导班
(6个月,线上辅导)
22980元(现优惠至)
适合人群

1. 在职程序员转型

2. 一本及以上大学本科、研究生、博士

网易员工被裁、熊猫TV倒闭,大龄员工无法再就业等新闻,都透露着程序员群体的焦虑。

程序员的收入水平基本是吊打大多数行业的。程序员们为什么会焦虑?因为怕,怕摆在面前的年龄过滤器—35岁这个槛。35岁前程序员如果不能完成一定的积累,那么随着年龄的增大,职业竞争力是在降低的。

怎么办?如果不是强于沟通、善于领导这些能力,只想在技术上深根。有很多突破的方法,其中一种方式,转型人工智能“算法工程师”。

算法工程师是程序员皇冠岗位
算法工程师需要的基础
算法工程师相关领域

机器学习

数据挖掘

推荐系统

深度学习

图像识别

自然语言处理

北京人工智能算法工程师工资收入

以下是职友集招聘网站统计的人工智能算法工程师待遇水平

在国内,工作经验仅仅是1-3年算法工程师的薪酬待遇也平均在25k-50k之间;经验在3-5年的算法工程师,薪酬待遇在35k-70k之间。

在美国,根据Glassdor统计,算法工程师的工资在$73k-132k之间。

我们的课,性价比如何?

高品质课性价比也高!

整个学完6个月课程,学习了主流的三个热门方向:推荐系统、图像识别、自然语言处理。

我们敢于用数字承诺

55个

项目案例

60+

算法模型

10个

项目案例
覆盖算法职位广
十个项目案例
  • 电缆缺陷检测
  • 电子元件缺陷检测
  • 安全帽检测
  • 人脸识别
  • OCR识别
  • 实体关系抽取
  • 自动聊天机器人
  • 知识图谱
  • 推荐系统
  • 智能商业分析
  • 电缆缺陷检测

    项目简介

    各省市电网,需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台,为各省市的电缆线部件缺陷提供智能化的解决方案,进一步确保电网系统的安全运行。现在有些省市的电网缺陷部件的检测仍采用人工查缺的方式,智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的准确率,节省成本。

    课程目标

    重点依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握cascade R-CNN算法
    √ 能够对mmdetection工具有一个很好的了解
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握
    √ 对mmdetection代码有一定了解,学会如何改进和优化算法
  • 电子元件缺陷检测

    项目简介

    在机器视觉应用中,外观检测一直是行业痛点。外观缺陷中的划痕、脏污、形态不一、大小不同、深浅和各种姿态都不同,很难用传统的视觉检测算法稳定检测。但是随着深度学习技术的发展,采用深度学习模式的外观检测程式,成为了外观检测的新方法。

    课程目标

    重点依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握Faster R-CNN算法
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握
    √ 对Faster R CNN代码有深刻认知,学会如何改进和优化算法
  • 安全帽检测

    项目简介

    施工工地对安全帽佩戴的检测和监管力度越来越大了,从智能安全帽的应用到安全帽检测系统的智能管理,现在的安全帽检测升级版对于安全帽佩戴标准也有了新的分析算法,对未正确佩戴、悬挂等都能准确检测识别。对工作服颜色接近安全帽颜色的检测能力有了更高的提升,比传统的安全帽识别系统精度更高。

    课程目标

    重点依托Yolo one stage算法,以及Darknet工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握Yolo V3算法
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握
    √ 对Yolo V3代码有深刻认知,学会如何改进和优化算法
  • 人脸识别

    项目简介

    人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

    课程目标

    通过一个完整的人脸识别项目,掌握人脸识别系统的开发流程和关键技术。

    课程收益

    √ 从0到1,全面剖析完整项目整个建设生命周期:需求分析、架构设计、环境部署、程序设计、模型训练。
    √ 掌握人脸识别一般过程,人脸检测、人脸对齐、人脸识别
    √ 掌握人脸检测的集成学习方法
    √ 掌握人脸检测的CNN方法
    √ 掌握人脸检测+关键点定位的多任务网络MTCNN
  • OCR识别

    项目简介

    OCR文字识别软件,指利用OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字内容,直接转换为可编辑文本的软件。软件可以把图片转换成可以编辑的文字。从验证码、身份证识别、驾驶证识别、票据识别,到如今更多的识别自然场景下的整句话,甚至理解PDF里面带错别字的整段文字,应用场景可谓非常之广。

    课程目标

    掌握目标检测+RNN+CTC loss完成通用的深度学习OCR架构。

    课程收益

    √ 了解OCR应用场景和概念
    √ 掌握目标检测+RNN+CTC loss架构
    √ 掌握CTC loss中的原理
    √ 掌握深度学习训练OCR模型的整体流程和代码
  • 实体关系抽取

    项目简介

    实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,它也被广泛应用于文本摘要、自动问答系统、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。中文实体关系抽取由于中文句式和语法结构复杂,汉语有更多歧义,会影响关系分类的效果。

    课程目标

    对实体关系抽取技术、在行业应用有很清晰的认识。学会如果从语料库中通过机器学习和深度学习算法建立关系,服务于自动聊天机器人和知识图谱。

    课程收益

    √ 了解任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体1-关系-实体2,三元组),这里的关系是我们预定义好的关系类型。
    √ 可以学到综合运用词嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相关知识
  • 自动聊天机器人

    项目简介

    聊天机器人(Chatbot),又被称为对话代理(Conversational Agents)或对话系统(Dialog Systems),是当前的一个研究热点。Microsoft在聊天机器人领域下了巨大赌注,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落后,推出了相关的产品。这股聊天机器人的新浪潮,也在一些创业公司兴起了:试图改变用户和服务之间的交互模式的产品。

    课程目标

    我们将会介绍用于搭建聊天机器人模型的深度学习技术,让同学对于“这个领域中,什么是能做到的,什么是现阶段几乎不可能实现的”有一个清晰的认知。并且学习搭建检索式聊天机器人和产生式聊天机器人。

    课程收益

    √ 对智能问答技术会有很清晰的认识
    √ 理解意图识别、实体关系抽取对Chatbot的作用
    √ 可以学到一个聊天机器人项目实现
    √ 了解聊天机器人现阶段面临的挑战
  • 知识图谱

    项目简介

    知识图谱的应用从最初的Google搜索,已经蔓延到了聊天机器人,大数据风控、投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统、物联网等多个重要领域,并逐步成为不可缺少的一门人工智能技术。

    课程目标

    对知识图谱技术、行业应用有很清晰的认识。学到完整知识图谱项目全生命周期所涉关键问题的解决思路。

    课程收益

    √ 对知识图谱技术、行业应用全貌会有很清晰的认识
    √ 可以学到一个完整知识图谱项目全生命周期所涉及到的步骤
    √ 对每个关键问题的解决思路
  • 推荐系统

    项目简介

    推荐系统在各种系统中广泛使用,推荐算法则是其中核心的技术点, 为推荐系统选择正确的推荐算法是非常重要的决定。每一种推荐算法都有其优点和缺点,当然也有其限制条件,在作出决定之前,必须要一一考量。在实践中,你可能会测试几种算法,以发现哪一种最适合你的用户,学习中你也会直观地发现它们是什么以及它们的工作原理。

    课程目标

    掌握推荐系统原理与工作方式,使用SparkMLlib库进行建模。并且掌握更多推荐系统相关算法的运用。

    课程收益

    √ 对推荐系统技术架构、行业应用全貌会有很透彻的理解
    √ 掌握SparkMLlib、Hive数仓、python脚本的综合使用
    √ 掌握GBDT+LR架构在推荐系统的运用
    √ 掌握FM和FFM算法在推荐系统中的运用
    √ 掌握深度学习推荐算法wide and deep learning
  • 智能商业分析

    项目简介

    智能商业分析项目对于企业的盈利会起到非常直接的影响,会深入影响企业制定战略策略,也是很多企业非常看重的硬需求。成功案例比如,微博粉丝推广,宠物类目如何圈定投放人群,如何保持有效客户池,店铺营销,如何招揽客圈人,挖掘潜在人群,DMP帮我找到买面膜,ROI(投资回报率)翻倍,企业成本控制。

    课程目标

    全面了解智能商业的价值,了解运营的价值,挖掘深层次用户行为、消费能力、行业所需,结合机器学习算法和NLP知识进行数据挖掘

    课程收益

    √ 掌握智能商业分析和运营的关系
    √ 通过机器学习算法、分类、预测、深层次学习特征发现
    √ 深入理解企业级用户画像系统
    √ 基于画像系统提高公司的收益
    √ 学会销售分析、投入分析、商品分析、促销分析、行为分析、CAC模型精准分析用户、ROI精准实现变现能力
有人会问“有必要学习三个主流方向?”。这样的好处是:
1. 多种领域涉猎,互相补充,眼界更宽。
2. 面试有多几倍的机会,机会就是一切!
3. 就业后,再深钻某一个领域。
我们的课,为什么是真正的人工智能算法课?

真的人工智能算法课必须包含下面四个属性:

1. 真的人工智能算法课:python是工具,占比不能过大。我们的一共132天课程,python只有12天,占比仅有9%

2. 真正的人工智能算法课必须从数学讲起

3. 算法讲解全。我们讲解了60+个算法模型,

4. 项目案例多。55个项目案例,10个项目案例,这就是offer!

我们的课,走心吗?细致吗?

我们敢说“学人工智能算法,这套课够了,足够了! ”,一共16阶段,从零开始,步步提升。一共6个月时间,业余时间学习,132个学习日,每天学2-3小时。

我们制定了完整的学习计划,让学员一步一步跟着走完,大多数能拿到满意的offer。下面这些精确到天的整体计划、每天精确到秒的学习计划,

这就是我们的态度,我们研发的态度、我们治学的态度!

教育要走心! 先感动自己,再打动学员!

我们是谁? 加入我们,这里都是大牛

团队成员来自人工智能研发名企,来自世界级名校。并将继续以全职、兼职的方式,引进BATJ等名企、

国内外知名大学人工智能专家,继续打造集研发、实业为一体的团队。

六大筛选机制,确保高起点的师资教学水准
优化简历和面试辅导

临门一脚!踢得好,薪水翻翻!一个月甚至半个月就可能赚回“你心疼的学费”,这就是知识的力量!

对于就业的同学,一份好的简历就像“相亲中的一套房”那么有用。因此,在这个环节,不是助教,而是院长直接负责各位同学简历优化和面试辅导。

  • 01

    考试入学

  • 02

    入学能力测评
    并制定专属学习方案

  • 03

    百战名师录播
    按个人进度学习

  • 04

    项目实操
    帮你练习积累经验

  • 08

    闯关学习
    及时检测学习效果

  • 07

    班主任监督学习
    及时监管学习进度(拒绝拖延)

  • 06

    在线辅导
    作业点评

  • 05

    企业级实战项目讲解
    更注重实操能力

  • 09

    根据市场新动态更新学习内容
    走在技术前沿

  • 10

    深度就业指导
    职场软实力口才培训

  • 11

    就业

  • 12

    试用期辅导

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