【趨勢洞察】

AI取代傳統崗位

2030年，AI將在多個行業大規模取代傳統崗位，迫使大量人群進入職業轉型期。技能斷層與職業變遷帶來的“雙重危機”

中國生產自動化

技術上可自動化的工作內容集中在人口眾多/工資水平較高的國家。中國可自動化工作的勞工數:3.95億。中國自動化潛力近52%。

市場需求量巨大

主流算法媒體關注人數：300萬+。92.5%AI崗位都在招聘Al工程師。平均薪資25000元。

什么是AI開發工程師?

人工智能領域的核心崗位

負責90% (設計、開發、優化)人工智能算法及模型工作。工作內容貫穿AI項目的整個生命周期，從數據預處理到模型訓練，再到系統部署和維護，

【我們的課程】

專屬課程群聊，永久維護

線下老師實時坐班，線上秒級響應

基礎差?一對一輔導、隨時加課

周期性測試，查漏補缺

代碼一行一行寫，誰都能聽懂！

沒有PPT、沒有論文，手撕公式！

實習、秋招、跳槽、學技術統統適用！

超多內推!上岸近在咫尺！

課程緊跟前沿，實時應用大廠新項目！

所有老師都是高級算法工程師，在任或離任A大廠！

錄播、代碼、數據、資料，一應俱全！

一次付費，無限跟班，一期學不會？再來一期！

【課程簡介】

學習周期：4-6個月

授課方式：線下課堂、線上同步直播、錄播永久留存

學歷要求：全日制本科及以上

專業：不限

年齡：35歲以內

截止2024年11月1日，針對零基礎推出了七期AI算法工程師職業培訓

于205年1月4日推出第八期

學完即上崗人工智能工程師，入行高端行業

【課程大綱】

第一章 環境配置與工程應用

第二章 python 基礎

第三章 python 進階

第四章 數據分析

階段目標|夯實python編程基礎

提高工程能力

能使用python完成文件和數據分析

第五章 人工智能基礎

第六章 神經網絡基礎

第七章 神經網絡進階

第八章 torch實戰

第九章 訓練策略

第十章 NLP基礎

第十一章 NLP經典算法復現

階段目標|理解人工智能底層原理

極大提高代碼能力

第十二章 預訓練模型

第十三章 大語言模型基礎

第十四章 大模型原理-數據

第十五章 大模型原理-預訓練PT

第十六章 大模型原理-有監督微調SFT

第十七章 大模型原理-強化學習與DPO

第十八章 大模型原理-推理框架與加速

第十九章 大模型應用-RAG架構

第二十章 大模型應用-Agent架構

第二十一章 大模型項目-醫療診斷

第二十二章 大模型項目-金融分析

階段目標|學習AI前沿技術

提升自我學習能力和項目實戰能力

達到企業級工程師水準

第二十三章 完善簡歷

第二十四章 面試技巧

階段目標|提升表達和溝通能力

獲得很多就業機會

【課程時間表】

早會：鍛煉口頭表達能力、臨場應對能力。

晨練：每日一練，讓寫代碼編程，加強代碼能力、debug調試能力。

隨堂測試：寫完才能走的隨堂測試，養成當天問題當天解決的好習慣。

運動：一起運動，一起流汗，鍛煉身體！

桌游：玩玩桌游，勞逸結合！

下午茶：零食、咖啡、牛奶、飲料、檸檬茶，不重樣！

Linux操作系統：公司服務器使用的系統；模型訓練必用；系統文件結構、Vim編輯器、環境變量、掛載、軟連接、shell腳本的使用。

組成原理/操作系統：緩存、內存、線程、進程、文件管理、設備管理、內存管理。

數據結構與算法：鏈表、棧、隊列、圖、樹、排序、查找、哈希。

Makefile C/C++ 從最細處理解編譯過程，可操控編譯；通過C/C++更好理解計算機、部署必用語言，不要求完全會寫，但要看得懂。

網絡/數據庫：局域網、廣域網、路由、TCP、UDP、數據庫建表、查詢、修改、事務。

階段測試：每月一次的階段測試，就業指導前必須通過所有階段測試。

團建：聚餐露營，交流感情。

【實戰內容】

模型逐行復現

GPT模型復現

多模態模型復現

Prompt原理復現

知識蒸餾復現

對比學習復現

Bert模型復現

Transformer模型復現

Seq2seq模型復現

關系抽取模型復現

LSTM模型復現

RNN模型復現

TextCNN模型復現

Word2Vec模型復現

HMM分詞模型復現

項目實戰

來自大廠真實脫敏項目

開發實際項目

提升學員實戰經驗 豐富簡歷

企業項目

RAG問答與端到端的報告生成

車載問答機器人搭建

基于知識圖譜的醫療問答機器人

基于Milvus的檢索式政務機器人

從零搭建構建對話機器人

基于BiLSTM的實體識別

基于LSTM的古詩生成

【課程優勢】

【課程特色】

AI的底層邏輯

通過拆解AI學習內容至每行代碼，夯實基本功的同時，從底層簡化學習難度。

工程師授課

通過資深工程師授課，著重培養工程思維能力。(提倡線下授課，學習效率高)。

面試輔導

部分工程師有料但表達能力差，幫助學生提升面試表達能力，提高就業成功率。

企業項目實戰

獲取行業新崗位需求，參與熱門真實AI項目，積累項目落地經驗，學完即上崗。