未来十年最紧缺职业的职业是什么，无论是中国的2025计划还是美国、德国的智能制造计划全部都指向一个目标：人工智能技术对应的人工智能工程师。由于人工智能发展时间短，技术门槛高，且难以通过短时间的学习掌握，具备学术知识以及实操经验的技术大牛是企业争抢的目标。

僧多粥少的情况下，AI应届生的年薪也随之水涨船高，从目前毕业的学生来看，人工智能工程师的薪水基本上都是30万以上起，在去年，华为更是开出了201万年薪的天价招揽AI人才。

另一方面，许多毕业生在求职时屡屡碰壁，对于AI相关工作的就业形势没有信心，觉得自己距离大厂很遥远。大厂到底需要什么样的AI工程师呢？如何才能具备大厂AI开发的核心能力？

不如先来看看下面这几道大厂面试题，看看大厂开发到底都在考察哪些能力：

腾讯（算法工程师）：对于错误型噪声怎么去识别和处理？

阿里（机器学习算法工程师）：树模型对连续型、离散型特征有一套统一的理论，是什么？

微软（机器学习算法工程师）：白纸手写代码：给定一个数K，找出这样的a和b使得a^2 + b^2 = K

腾讯（算法工程师）：为什么传统的机器学习方法在解决不平衡问题的时候会出现问题？

一场面试下来，很多人都从头懵到尾，能通过面试的几率当然是微乎其微。

这些让人摸不着头脑的面试题，到底在考察哪些能力呢？

根据上面的岗位JD可知，一个称职的AI算法岗似乎需要具备多维度知识体系才能做好工作，诸如算法优化、框架应用、机器学习、深度学习等等，对AI新人来说，完全不知道该从哪里开始入手学习AI开发。

所以我们给有志于AI开发从业者的职业发展建议是：

你必须夯实自己的底层能力+体系化认知+自我学习能力，然后学懂学透少数 2-3 项关键技能，再用实际项目为自己敲开职业前景的大门。

基于此，我们推荐你学习AI全栈成长计划课程，这是由华为云官方出品，专为零基础AI开发经验的同学量身打造的有系统理论有实践项目的课程，并由华为云AI算法专家零一老师亲自授课！

且我们为大家争取到了本号粉丝专属福利，从现在起48h内，原价5999元的AI全栈成长计划课程，你可以免费报名！(11月6日后将恢复原价)

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▼下面介绍本门课程有哪些干货内容▼

6大经典算法模型

ResNet50网络结构	Faster RCNN算法	YoLoV3算法
文本区域检测模型CTPN	字符序列检测模型CRNN	BERT生成语言模型

8大热门领域

图像分类	物体检测	自然语言处理
OCR文字识别	图像分割	视频分析
人脸识别	语音识别	—

10大项目案例详解

01

全流程AI开发工具

02

零代码开发AI模型实战

03

海量数据进行美食分类

04

海量数据进行人车检测模型

05

物体检测

06

OCR文字识别API服务调用

07

端到端实现文字识别

08

对话机器人API服务调用

09

中文命名实体识别

10

端云协同AI应用开发

适合谁学？

1、完全无编程基础，也无AI基础的在校大学生；
2、已有编程基础，但不了解AI的互联网从业者或者想从事AI相关岗位的应届毕业生；
3、希望进行自我提升、构建完整的人工智能知识体系的AI从业者。

可以学到什么？

1.熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台；

2.掌握扎实的AI编程基础;

3.系统、完整地了解多项AI领域的基础知识；

4.学习多项AI领域的经典算法，能动手实战。

部分实战案例展示

01

Faster RCNN+YoLoV3算法完成物体检测

物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。

在此次项目实战中我们聚焦于YOLO算法，将目标区域检测和类别识别分为两个任务进行物体检测。

02

使用ResNet50预置算法基于海量数据训练美食分类模型

图像分类与图像检测，作为计算机视觉领域中十分重要的两大任务，也是复杂图像处理工作的基础。

图像分类（Image Classification）主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而模型必须预测出最适合图像的标签。

在实战案例中，通过详细介绍图像分类的概念、行业应用及经典算法，最后将使用ResNet50预置算法基于海量数据训练一个美食分类模型。

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