----------AI热潮席卷时代，身处IT行业时刻担心被代替？
---------抓住资本新宠，迎接时代风口！
为何要再担心，加入AI Developer项目集训，成为AI的创造者，利用AI升职加薪！
AI Developer主要做什么？
AI Developer主要从事设计、开发和实现人工智能系统和应用程序的工作
IT行业越来越需要复合型的人才，AI Deveoper就是其中之一，需要具备数学、统计学、编程和算法设计等方面的知识和技能，使用编程语言和哭进行开发，并且了解常用的机器学习和深度学习算法。
什么是AI Developer Bootccamp？
AI是IT行业发展需求的新趋势
人工智能技术的发展和普及正在改变我们的世界，越来越多的企业和组织正在寻找能够利用这些技术来创新和提高业务效率的方法。因此，对于想要在这个领域发展的人来说，学习人工智能技术是非常有前途的。
重实践，轻理论
AI Developer Bootcamp是直播+项目实践的课程，旨在帮助学生掌握人工智能技术的核心概念和实践技能。
内容涵盖了从基础的编程和数学知识到高级的机器学习和深度学习技术，以及如何使用 Azure 和 Open AI 等平台来构建和部署自己的模型。最后，利用所学的技能，在团队中实施一个 AI 项目，从而提升自己的实践能力。
AI Developer的5大亮点
迎接AI时代，职业赋能
- 学习如何使用 Azure Open AI 等平台来构建和部署自己的模型
- 帮助理解和编写复杂的算法和模型，学习如何使用 AI 技术来解决实际问题
- 学习OpenAI、Hugging Face、LangChain等最热的技术和工具
AI项目对接资本
可带项目参加全球Hackathon比赛，吸引资本入驻
还有企业自带的Grant项目，资金进项目组，更深的挖掘项目的可能性。
高效快速，实践AI云架构
理论+项目模式，为企业提供解决方案，掌握未来发展的核心技术
微软在职大佬带队项目
微软大佬带队，行业精英做Guest speaker补充信息，做自己的AI产品
紧扣IT行业发展新趋势
拒绝焦虑，不被淘汰，走在IT行业前沿，抓住资本新宠，迎接时代风口！
AI Developer Bootcamp阶段
AI Developer Bootcamp分为3个阶段：AI知识学习，项目实战练习，参与Hackathon和吸引投资
阶段1：AI知识学习
学习人工智能技术，AI Developer Bootcamp 还将关注 Responsible AI，学生将了解 Ethical AI、Fairness and Bias、Transparency and Explainability、Reliability and Robustness、Privacy and data security、Hugging Face、Longchain等相关内容。
助力学生掌握如何开发和部署负责任的 AI 模型，并为未来的人工智能项目提供更好的解决方案
阶段2：3个月项目实战 + Guest Speaker分享经验
有3种类型项目可选：导师项目、甲方Grant项目、自拟AI创业项目，根据需求选择合适的项目，组建团队完成项目。
导师项目
由微软在职大佬们一起研究的8大项目：智能音响，智能家居，Email Helper 垃圾邮件分类，情感分析，模拟雅思考试，模拟职场面试，Digital Marketing，多语种视频自动转换翻译+字幕+配音。导师带队，进行功能的开发，帮助完成高质量AI项目。
甲方Grant项目
甲方根据自己公司或者自己的创业想法，会对一些项目提供一定数量的资金池，资金池的具体数量由甲方提供，从澳币$1000+，Grant提供给整个团队。在项目团队期间，团队产生的费用是由项目团队自己承担
自拟AI创业项目
团队自己创建6-8人的AI项目组，从零开始分析需求、开发、部署，感受项目完整的开发流程。项目IP属于团队自己所有，项目团队可以拿去参加多种Hackathon，融资等，在此期间还有Mentor提供项目帮助。
邀请Guest Speak做分享
不定期邀请IT行业大咖，补充讲解AI知识，分享从事AI行业的经验，对同学的问题做出解答，丰富对AI的理解。
Guest Speak覆盖多领域，来自微软、Atlassian、澳洲四大银行（ANZ，NAB，Commonwealth Bank，Westpac）、Amazon、四大会计事务所（PWC，德勤，KPMG，安永）等一线大厂，从不同的行业和角度来分享AI。
阶段3：参与Hackathon + 吸引投资
项目完成后，可以携项目参加匠人学院主办的有$50000奖金池的AI & Web3 Hackathon；
也可以带项目参加非匠人主办的Hackathon，匠人学院也会提供Pitch Mentorship支持；
匠人也会帮助项目团队，引荐关于Venture capital，Incubator，Angel Investors等，完成项目的投/融资，为创业助力！
AI项目流程
成功进组后对项目进行讨论，准备项目Proposal，导师们作为评委提出建议和指导，更好的推动项目的开始。
项目进行中，会有Tutor跟进项目进度，解答项目中出现的疑问。
3个月之后，进行项目的最终展示，邀请导师、行业大咖和甲方公司一起参与，观看项目最终的成果。
AI Developer Bootcamp的优势
面向不同背景的学生
无论你是已经有编程经验的学生、有机器学习基础的学生，还是对 AI 技术有浓厚兴趣的学生，都可以在 Bootcamp 中找到适合自己的课程。
超强的导师团队
Microsoft微软大咖精心打磨课程内容和项目，亲自带队做项目，同时还邀请Amazon、Atlanssian等一线大厂的在职大佬做Workshop，补充AI知识和分享行业经验。
独家教学模式
直播学习和项目实践相结合，课程非常重视实践应用！帮助学生更好地掌握人工智能技术，并提升他们的团队协作和实践能力。
结合实际问题
学生将学习如何使用 AI 技术来解决实际问题，这需要他们能够理解和编写复杂的算法和模型
使用 Azure 和 Open AI 等平台
将学习如何使用 Azure 和 Open AI 等平台来构建和部署自己的模型，这些平台提供了强大的工具和服务，可以帮助学生更轻松地实现自己的项目。
实践项目
将在 Bootcamp 中利用前三周所学的技能，开始在团队中实施一个 AI 项目，这将帮助他们将所学的知识应用到实际项目中，并提升实践能力。
关注 Responsible AI
Bootcamp 还将关注 Responsible AI，学生将了解 Ethical AI、Fairness and Bias、Transparency and Explainability、Reliability and Robustness、Privacy and data security 等相关内容。
为什么选择AI Developer Bootcamp
学AI Developer Bootcamp将会获得：
掌握AI云架构：
- 了解Azure，跟上企业使用AI的大趋势，利用Azure为企业设计解决方案，帮企业真正解决问题
- 学习OpenAI、Hugging Face、LangChain等最火技术，在公司的环境里搭建应用类AI
- 拒绝焦虑，走在IT行业前沿，掌握未来发展的核心
行业大咖的交流学习：
- 导师均来自一线大厂，精心打磨课程结构，带你理解技术
- 邀请多位行业大佬作为Guest Speaker，分享经验和心得
- 进入导师项目学习，从产品开始到落地，全程辅助
AI项目对接资本：
- 找到志同道合的伙伴，可以带项目参加全球各个Hackathon大赛，通过项目吸引资本
- 吸引甲方投资，直面甲方需求，深挖项目的可能性
- 打开自主创业的可能性，做自己的AI产品
Microsoft认证内容
完成课程后学生会达到考取以下三项微软认证水平：
1. Microsoft Certified: Azure Fundamentals
2. Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
AI Developer Bootcamp学习内容
AI和Azure Fundamental
了解AI的类型和发展趋势，从根本上明白为什么AI成为时下大火的方向；学习Azure的基础概念、核心任务、存储等知识点，Azure作为最受企业欢迎的AI平台，真正面向企业需求学习，为企业解决真正的问题。
Cognitive Service
学习Azure的认知服务，图像AI， Open AI on Azure，Open AI Fine-Tunning打造特定领域的GPT
开源模型应用
熟悉开源模型，玩转Stable Diffusion的本地部署，让Stable Diffusion带给图片新的生命，并且学会Stable Diffusion微调参数。并掌握多种形式的语言模型、Audio模型。
Large Language Models
从基础内容开始学习，培养在语言模型中的基础知识和技能，学习Embedding和向量数据库，帮助学生构建更高效的语言模型，探索链式结构和Agents技术，培养学生设计和构建复杂的对话和推理系统的能力。
用文档问答机器人、表格分析机器人、超长文本摘要、AutoGPT 介绍以及应用，将LLM实践起来，在实践中深化知识的理解。
Responsible AI
明白对于AI项目的要求和规则，进一步规范自己的项目。
项目期间Workshop
项目实践期间，邀请大咖分享AI知识，了解NexusLegal AI如何架构AI；模型的部署和维护，如何调整模型以提高性能等。
