一年一度的暑假要來了，對很多大三、大四同學(xué)們來說，2個月長假的同時也意味著2個月后就要為找工作做準(zhǔn)備了，相信很多同學(xué)已經(jīng)在暑期開始準(zhǔn)備自己的簡歷了，不過面對寥寥無幾的校園學(xué)習(xí)經(jīng)歷和實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，如何才能在眾多應(yīng)聘者中脫穎而出呢？更別說加入頂尖的AI人工智能企業(yè)了。

為了解決眾多學(xué)生的求職難題，AI慕課學(xué)院聯(lián)合雷鋒網(wǎng)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）在深圳舉辦了“CV視覺工程師入職培訓(xùn)暑期班”，希望通過2個月的時間幫助廣大同學(xué)們搞定“理論學(xué)習(xí)，企業(yè)實(shí)習(xí)以及面試入職”等重要環(huán)節(jié)，既能提升CV方向的理論學(xué)習(xí)，又能豐富實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，還有機(jī)會入職知名AI公司，這個暑期你還在猶豫什么？CV視覺工程師入職培訓(xùn)暑期班最后20個名額，等你來報名！

     企業(yè)講師

基礎(chǔ)課程全部由哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）計(jì)算機(jī)學(xué)院教師團(tuán)隊(duì)任教，具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)；實(shí)踐課程聘請人工智能行業(yè)合作企業(yè)資深工程師任教，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富，可提供企業(yè)海量數(shù)據(jù)案例供學(xué)生學(xué)習(xí)。

大道智創(chuàng)CTO邢志偉是哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士， 曾任職于NVDIA深圳公司并負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)多項(xiàng)顯卡設(shè)計(jì)開發(fā)

宜遠(yuǎn)智能CEO吳博先后在清華大學(xué)、香港浸會大學(xué)求學(xué)，并在英國利茲大學(xué)完成博士后

     課程大綱

第一章  AI入門基礎(chǔ)（共120課時）

一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（40課時）

1. 線性代數(shù)與矩陣論

•   知識點(diǎn)1： 向量、矩陣簡介、向量范數(shù)、矩陣范數(shù)

•   知識點(diǎn)2 ：矩陣的運(yùn)算，行列式

•   知識點(diǎn)3： 條件數(shù)、線性子空間、矩陣的正交化，矩陣求逆

2. 概率論與統(tǒng)計(jì)

•   知識點(diǎn)1： 隨機(jī)試驗(yàn)、隨機(jī)事件的關(guān)系及運(yùn)算

•   知識點(diǎn)2 ：事件的概率，條件概率

•   知識點(diǎn)3 ：獨(dú)立、條件獨(dú)立，常見分部介紹

3. 凸優(yōu)化

• 知識點(diǎn)1： 機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化關(guān)系，凸集、凸函數(shù)簡介

• 知識點(diǎn)2 ：極值點(diǎn)、最值點(diǎn)、梯度、方向?qū)?shù)

• 知識點(diǎn)3 ：約束問題的KKT條件

二、編程基礎(chǔ)（40課時，建議最好有編程基礎(chǔ)，這類課程做課時上的壓縮，重點(diǎn)介紹CV常用的語言知識點(diǎn)）

Python

•   知識點(diǎn)1 ：基礎(chǔ)語法

•   知識點(diǎn)2 ：循環(huán)、字符串、列表

•   知識點(diǎn)3 ：元祖、字典、函數(shù)

•   知識點(diǎn)4 ：文件操作、面向?qū)ο?/p>

•   知識點(diǎn)5： 正則表達(dá)式

•   知識點(diǎn)6： 排序算法

•   知識點(diǎn)7 ：數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐

三、機(jī)器學(xué)習(xí) （40課時）

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)原理

• 知識點(diǎn)1： 線性回歸、logistic回歸、梯度下降

• 知識點(diǎn)2： 決策樹、隨機(jī)森林、GBDT

• 知識點(diǎn)3：SVM與數(shù)據(jù)分類

• 知識點(diǎn)4 ：特征工程：數(shù)據(jù)清洗、異常點(diǎn)處理、特征抽取、選擇與組合

• 知識點(diǎn)5： logistic回歸Softmax SVM與樸素貝葉斯的精髓速講

• 知識點(diǎn)6 ：決策樹 隨機(jī)森林 boosting 模型融合的精髓速講

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

• 知識點(diǎn)1 ：機(jī)器學(xué)習(xí)流程、預(yù)處理、特征工程

• 知識點(diǎn)2： Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)比賽中的特征工程處理實(shí)戰(zhàn)

• 知識點(diǎn)3 ：模型評判標(biāo)準(zhǔn)與部分機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督算法

• 知識點(diǎn)4 ：sklearn接口熟悉與機(jī)器學(xué)習(xí)建模指導(dǎo)

• 知識點(diǎn)5 ：sklearn建模與使用

• 知識點(diǎn)6：機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督算法與無監(jiān)督學(xué)習(xí)

• 知識點(diǎn)7 ：集成算法與Xgboost/LightGBM

第二章  計(jì)算機(jī)視覺理論與實(shí)戰(zhàn)（共110課時）

 一、計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)（50課時）

•  圖像識別

• 目標(biāo)檢測&跟蹤

• 圖像分割

二、深度學(xué)習(xí)的算法與實(shí)踐（50課時）

1. 深度學(xué)習(xí)原理

• 知識點(diǎn)1 ：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

• 知識點(diǎn)2 ：深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）及TensorFlow等框架

• 知識點(diǎn)3 ：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

• 知識點(diǎn)4 ：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

• 知識點(diǎn)5 ：長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

• 知識點(diǎn)6 ：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種

• 知識點(diǎn)7 s：eq2swq模型

2. 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

• 知識點(diǎn)1 ：Caffe實(shí)戰(zhàn)圖像分類

• 知識點(diǎn)2 ：Tensorflow實(shí)戰(zhàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)

• 知識點(diǎn)3 ：google wide&deep模型

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題與源碼解析（10課時）

• 如何選擇適合某一問題的網(wǎng)絡(luò)

•  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如何初始化

• 選擇怎樣的梯度下降方法

• 深度學(xué)習(xí)平臺的代碼架構(gòu)

• 如何高效實(shí)現(xiàn)計(jì)算（以卷積層為例）

第三章  企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)講解（20*3=60課時）

•  企業(yè)A項(xiàng)目案例分析

•  企業(yè)B項(xiàng)目案例分析

• 企業(yè)C項(xiàng)目案例分析

第四章  企業(yè)實(shí)習(xí)（80課時）

• 企業(yè)培訓(xùn)（代碼規(guī)范）

• 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力測試

• 企業(yè)項(xiàng)目實(shí)操

• 實(shí)習(xí)成果展示

第五章  個人提升（10課時）

•  簡歷優(yōu)化

•  面試能力提升

• 企業(yè)專場招聘會

• 推薦相關(guān)企業(yè)崗位面試

     課程亮點(diǎn)

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