针对 Computer Vision, Deep Learning 算法工程师(研究员)的实际工作需求定制课程内容
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1)激发对 AI 领域的直觉和兴趣; 2)培养基本的 Research 方法和能力; 3)增强工程动手实践能力。
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Python 微积分,线性代数基础
回国就业新途径
针对CV/DL算法工程师(研究员)的实际工作需求定制课程内容,课程重心并不局限在更多知识点的简单覆盖,而是在有限的课程时间里尝试帮助学生1)激发对AI领域的直觉和兴趣; 2)培养基本的Research方法和能力;3)增强工程动手实践能力。
适合人群:
经过资源积累,40%的学生课程刚结束就找到了全职工作;另外百分之30%,在三个月内找到了全职工作。由于真实的工作offer,我们也有自信说,匠人和匠人的导师真心帮助了许多学生就业。
匠人导师团队均为多年经验的IT大咖,每一个培训都是由各自专属领域的大牛授课,导师也是名校毕业和名企经验,从百度到阿里巴巴,从ThoughtWorks到Microsoft,Amazon,从Senior Developer到CTO,应有尽有。同时加入匠人圈,也是加入了IT匠人全球IT职业资源。
学习 AI (Deep Learning (DL),Computer Vision (CV), OpenCV 及 PyTorch 入门
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Python 微积分,线性代数基础
AI (Deep Learning (DL)背景概述 (从学术界和工业界两个角度概述目前 AI 在澳洲和中国 的相关情况,让学生找到自己在 AI 领域的兴趣点和切入方法。
Computer Vision (CV) 背景概述 (CV 作为 AI 的热门研究领域,受到学术界和工业界的广泛 关注,本部分浅谈 CV 领域的典型问题及技术发展历程。
OpenCV 及 PyTorch 入门 (通过实例讲解让学生入门 OpenCV 和 PyTorch 这两个目前 CV 和 DL 领域较主流的框架,为实践篇和实战篇打下基础。
以图像分类,目标检测和图像分割等典型 CV 问题为主线,通过阅读最新科技文献和实践算法的 形式,让学生体验 CV/DL 算法工程师 (研究员) 的实际工作需求及内容。 • 图像分类: CNN, AlexNet, ResNet 等。 • 目标检测: 一阶检测器 SSD, Yolo 等, 二阶检测器 R-CNN, Fast R-CNN 等。 • 图像分割: Mask-RCNN 及相关变形。
综合学生兴趣和反馈,或以小组 battle 的形式完成 CV 项目,巩固知识点,提升实践能力。 • 智能车辆检测系统。 • iNaturalist Challenge 动植物数据库分类竞赛。
人工智能专家