AI岗位秋招纪实:算法原理扎实才是王道,而不是调参
当下,人工智能人才的巨大缺口,主要通过三种方式缓解:海外人才引进、高校加大培养、传统人才转行。
海外人才引进,一定程度上缓解了AI顶尖人才的极度匮乏情况,但无法满足社会对普通AI人才更为广泛的需求。
高校对AI人才的培养,是解决问题的根本,但通常需要6-8年的筹备与探索期,才会逐渐形成稳定的人才输出。今年4月,教育部为响应国务院号召,发布《高等学校人工智能创新行动计划》,计划中明确提出:加强人工智能领域专业建设,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。但是由于国内高校的AI起步较晚,师资力量较为欠缺,目前还未形成系统的课程培养体系,难以很快填平AI人才缺口。
上述两种方式的尴尬现状,均不能在短期内缓解AI人才市场的需求。供需严重不平衡的现状,使得AI从业者薪水普遍数倍于传统行业!
急剧增长的市场需求、丰厚的薪资,驱使数以十万计的研究者急于转行。他们迫切希望能在数月内掌握深度学习知识,达到就业的水平,因此他们在深度学习理论似懂非懂的情况下,直接动手实践,开启了“调参数”的漫漫人生路。
但是,2017年下半年开始,人工智能逐渐趋于理性,国内整体经济形式下行,重度依赖资本的AI科技企业哀鸿遍野。
知乎上的一个问题“2019年秋招的AI岗位竞争激烈吗”得到了330万人次的浏览,整理200多个有效回答,发现理论基础扎实的毕业生才更能受到企业青睐,只会跑几个项目代码的成为了重灾区。究其原因,在于企业往往面临不同的项目需求,需要企业员工具备举一反三的灵活变通能力,而不能只会“调参”。这,就需要扎实的理论基础作为后盾。
针对上述情况,深蓝学院推出『深度学习:从理论到实践』第四期在线直播课程。课程从深度学习所需的基础理论出发,详细介绍所需要的数学基础知识、BP神经网络算法,进而讲述深度神经网络的原理、Pytorch框架,以及基于该框架的计算机视觉任务实践。
【讲师介绍】
宫博,算法工程师,中科院自动化所博士,在计算机视觉与人工智能领域具有近六年的研究经历。攻读博士学位期间主要研究方向是模式识别与图像处理,曾在模式识别领域内顶级国际期刊发表论文,参加某知名互联网公司举办的图像分割竞赛,获得第四名的成绩。目前主要负责计算机视觉与人工智能方面的算法研发工作。
【课程特色】
1. 理论与实践结合,采用当下最热的Pytorch框架,同时也是简单入门的框架;
2. 微信答疑群里,可与讲师及时沟通交流;
3. 课程设置作业题目,便于巩固;
4. 基于深度网络的目标识别实践,Pytorch代码详解,提升实战能力。
【课程目录】
第一章:图像处理基础
预-1. 图像处理基础知识
1.1 概述:起源、简史和应用
1.2 基础:基本概念、像素间的关系
预-2. BP算法数学基础及实践
2.1 BP算法数学基础
2.2 BP算法原理
2.3 BP算法在预测问题中的实践
第二章:深度学习理论
1. 前馈神经网络
1.1 概述
1.2 单层神经网络
1.3 多层神经网络
2. 卷积神经网络
2.1 基本概念
2.2 发展历程
2.3 网络特点
2.4 网络设置
2.5 网络训练以及相关应用
第三章:Pytorch框架
3. Pytorch框架介绍
3.1 Pytorch简介及安装
3.2 Pytorch重要组件
3.2.1 Tensor
3.2.2 Variable
3.2.3 autograd
3.3 Pytorch搭建网络
3.3.1 数据层
3.3.2 网络结构
3.3.3 损失层
3.3.4 网络优化
3.4 Pytorch的高级使用:添加新的层
第四章:基于深度网络的目标识别实践
4. 深度学习实践:目标识别
4.1 背景以及传统方法介绍
4.2 CNN进行目标识别
4.3 Faster RCNN详解
4.3.1 目标提取模块
4.3.2 目标识别模块
4.4 Faster RCNN Pytorch代码详解
4.4.1 安装
4.4.2 使用(着重分析目标提取和识别模块的实现)
【报名咨询】
1. 11月4日-25日,每周周六、周日晚上7-9点直播授课;
2. 直播后一年内可以无限次回放;
3. 前100位,可领取100元优惠券,优惠后为299元;
4. 课程限报200人,报满即止。
5. 微信添加课程助教-书哲(shenlanflying),领券报名。
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