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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
现场招聘会 就业辅导 1V1服务
视频班 16980元 × × × × ×
线上辅导班
(6个月,直播加线上辅导)
22980元(现优惠至17980)
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,转型人工智能最佳职位“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。

九大黄金阶段 读懂品牌力量
我们的课,效果如何?offer说话!

我们的课程定位是:

★ 零基础提升到,人工智能算法工程师

★ 年薪标准是:30万-100万之间

★ 面向的学习人群是“程序员转型人群; 本科及以上、研究、博士生”

★ 入职1-3年,遇事业瓶颈期,能力提升

★ 职场程序员转行人工智能的人员、晋升空间有限,渴望待遇提升

★ 如果已经是算法领域的在职人群,本课程不适合你,没有必要学习

算法工程师,想拿低薪都不行!关键还有“加班少,加班少,加班少”,重要的事情说三遍!课程定位是“从零开始提升到算法工程师”。对于大多数同学,目前大多数集中在“30-60万”年薪之间。
我们的课,质量怎样?学员说话!
口碑才是真正的力量,实力用数字和反馈来证明!评价和就业聊天截图,没有比这更真实的统计了。
我们的课,性价比如何?

高品质课性价比也高!很多人工智能机构课程时长1-2个月,只学某一个领域的技术,就需要近2万的费用。

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。要在某些机构就是6万的价格。而我们只需要1/3的价格,性价比极高“学3倍的内容, 花一样的钱”。

我们敢于用数字承诺

55个

项目案例

60+

算法模型

10个

企业项目
覆盖算法职位广
十个企业项目
  • 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,推荐算法则是其中最核心的技术点, 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占比不能超10%。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,完全覆盖了AI的方方面面

4. 企业项目案例多。55个项目案例,10个企业项目,这就是高薪的保证!

市面上很多所谓“python+人工智能”都是90%在讲python,10%讲一点人工智能,然后学员以python去就业。完全把人工智能当做“招生噱头”。
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,让学员只要一步一步跟着走完,就能拿到满意的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,

不是每个机构都能做出的。这就是我们的态度,我们研发的态度、我们治学的态度!

教育,一定要走心! 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
6个月系统课程、45次直播、132天学习计划,年薪50万+

我们采用45次直播循环授课,报名的同学可以免费循环听1年,可以在直播课和老师实现完美互动。

平日学习,采用结合完整线上系统的学习,大家可以随时随地按照《132天学习计划表》的要求,开展学习。

01 电影《模仿游戏》看过吗?理解算法本质,掌握人工智能流程 02 AI离不开工程实践:掌握Python科学计算
03 AI数学必备1:线性代数与微分学 04 AI数学必备2:概率论与最优化
05 线性回归1:第一个算法,回归分析进行数值预测 06 线性回归2:从瞎蒙到靠谱的预测,梯度下降最优化算法
07 线性回归3:提高预测准确率,特征工程与损失函数的改进 08 线性回归4:学以致用,实战保险花销预测
09 逻辑回归1:简约而不简单,生产环境下的分类算法 10 逻辑回归2:推广到多分类,实战音乐分类器
11 SVM支持向量机:深度学习流行之前的分类王者 12 SMO优化算法:条条大路通罗马,启发式序列最小化算法
13 无监督算法1:让数据自己说话,根据相似性聚类 14 无监督算法2:去其糟粕,取其精华,称为降维
15 集成学习1:人多力量大之民主投票制,决策树与随机森林 16 集成学习2:人多力量大之挑选精英制,工业界应用广泛的GBDT
17 集成学习3:还要啥自行车?竞赛和工业界神器XGBoost 18 项目实战:玩转Kaggle竞赛,实战药店销量预测
19 海量数据挖掘1:工业大数据分析的利器,Spark分布式计算 20 海量数据挖掘2:工业大数据挖掘的利器,Spark MLlib
21 项目实战:观其大略,把控推荐系统算法流程与架构 22 项目实战:顾及细微,推荐系统数据预处理-->模型训练-->上线
23 深度学习入门1:模拟大脑?神经网络算法 24 深度学习入门2:工欲善其事必先利其器,TensorFlow-GPU的使用
25 深度学习进阶:反向传播推导,代码实现神经网络算法 26 卷积神经网络1:横看成岭侧成峰,远看高低各不同
27 卷积神经网络2:突破瓶颈,数据处理和网络拓扑优化 28 项目实战:站在巨人的肩膀,迁移学习训练模型识别COVID-19
29 目标检测1:从古典目标检测到现代目标检测FasterRCNN论文详解 30 目标检测2:YOLO(You only look once)为什么可以又快又准?
31 项目实战:手把手带你从图片标注,到项目实现佩戴口罩检测 32 项目实战:人脸识别,FaceNet论文详解+项目代码剖析
33 项目实战:医疗图像细胞核分割,FCN全卷积网络和U-Net网络 34 项目实战:生成对抗网络,实战图像风格迁移
35 项目实战:蒙版弹幕实例分割,MaskRCNN论文详解+项目代码剖析 36 项目实战:用户画像,特征提取用TFIDF?还是词向量?或CNN?
37 循环神经网络:从vanilla RNN到LSTM再到Bi-LSTM 38 项目实战:情感分析,特征提取词向量和RNN网络整合到一起
39 序列标注1:比如分词,韩梅梅可以的,HMM隐含马尔可夫模型 40 序列标注2:比如词性标注,条件随机场(CRF)大显身手的地方
41 项目实战:NER命名实体识别,BiLSTM+CRF架构代码实现 42 Attention is all you need:从Attention机制到Transformer
43 项目实战:玩转NLP之Google神器BERT,新闻分类项目 44 项目实战:玩转NLP之OpenAI神器GPT2,训练聊天机器人
45 项目实战:知识图谱系统,关系与事件抽取-->图数据库-->知识推理
有证书需求的同学:提供工业部证书、结业证书

对于严格按照课程学完并且合格的同学,企业将颁发学员结业证书。证书是对学员的一种鼓励,同时在企业面试中也是个人学习成绩的证明。

证书主要在百战合作的1000多家招聘会中,对于就业有比较好的推动效果。

大家也可以参加工信部的人工智能工程师认证考试(自付考试费用),获得更权威认证,对于有评定职称等需求的同学大有帮助:

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、企业中的大牛直接负责各位同学简历优化和面试辅导。

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