提供开课吧人工智能工程师培养计划(第六期)视频教程，学院第四期课程在2019年10月结课，第一至第四期具有求职意向的同学中，目前已经有80%的同学拿到了国内外名企的AI算法岗位offer，或者国外名校的AI 硕士、全奖博士录取 offer。在大家的认可下，我们开始了第六期的课程。在本期课程中，我们对课程的前沿性做了较大增加，更加符合目前行业深度和实践程度，并且对实践项目进行升级，增加了难度和适用场景。
另外，我们为大家提供了专业增强课程。本课程旨在提供结合理论深度与代码实践的人工智能课程，能够让参与学员掌握基本人工智能方法，并且对特定领域的理解达到业界领先水平。毕业学员能力能够符合国内BAT等一线企业的算法岗位要求，或者在算法能力层面符合知名学府的博士生录取能力要求。
本课适合人群
面向希望自己能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。
目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员；
计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；
对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；
对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员；
生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员。
主修课程
01 机器学习与推荐系统
推荐系统（Recommender System，RS）方向，主要面向希望从事数据挖掘，推荐系统工程师相关的学员。推荐系统目前主要用于解决筛选大量信息的问题，推荐的对象包括（图片、视频等）内容/商品/信息查询，也有一些推荐系统专门寻找人/服务/信息等对象。
02 人工智能与自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）主要用于解决文本自动分类、文本重要信息自动提取、数据挖掘、推荐系统、文本自动生成、对话机器人、知识图谱等领域。用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化，本课程主要设计经典人工智能方法、机器学习与深度学习。
03 深度学习与计算机视觉
计算机视觉（Computer Vison，CV）主要面向希望从事图像智能处理与识别、视频检测、图像自动生成、无人驾驶、人脸识别与检测方向的学员。本课程内容主要涉及计算机视觉的深度学习方法，包括计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法，同时也覆盖了基于对抗生成网络（GAN）的图像生成方法。
课程优势
1、内容深入浅出，有足够的理论深度
目前的很多课程教大家使用numpy, pandas等基础工具，但是对于AI的具体原理方法以及其他深层次问题不涉及，这使得一些同学学完只能知其皮毛，不能解决实际问题。我们的课程从每个知识点的产生背景和理论分析入手，带领大家知其然，更知其所以然。
2、实际问题与真实代码驱动
目前很多AI课程的内容与产业脱离较远，往往很大篇幅涉及的网络结构在实际产业中并没有实际应用。大量篇幅讲解理论知识，但是没有具体的编程实现，或者编程实现解决的问题太过简单(toy problems)，这使得读者掌握了一大堆名词，但是还是不知道具体如何解决问题。我们的课程老师在企业中曾经作为项目负责人负责过多个项目，对产业的理解与需求有足够的认识。而且我们的老师都曾经面试过诸多求职者，能够体会出求职者面临的问题。我们的课程全程以真实代码驱动，每个知识点都有足够难度的课后作业，每个模块结束都有企业级别难度的综合，学完可以让大家真正的解决实际问题。
3、内容注重体系建设，注重 AI 发展脉络
目前很多AI培训，往往过分关注深度学习等最新的“时尚”知识，但是实际产业中，除了深度学习之外，其他的很多经典方法依然是长期使用的，本课程跟随 AI 的发展脉络，带领大家对 AI 与 NLP/CV/RS 知识建立一个较为完备的知识脉络。这样才能在一波一波的技术革新中立于不败之地。
4、课程结果保证
选择课程保过班的同学，报名伊始既签订协议，如果完成课程拿不到 offer 或者初次就业达不到年薪22.5万/本科16.5万(限北上广深杭)，则立即全额退款。
5、全程进度督促
大家学习一门知识，善始者实繁，克终者盖寡。下定决心学习只是第一步，坚持学习完毕才是重中之重。我们课程组老师和助教会全程督促各位同学完成课程。
需要预备能力
依据往期学生的经验，要能完成以上学习任务需要具备以下背景能力：
至少具备本科学位，硕士及以上学位更佳；
持续自学能力，能够每周至少投入6小时以上（3小时上课，3小时作业和项目），至少持续5个月进行学习；
掌握良好的英语听说读写能力，至少具备英语6级或者托福75分，雅思6分的英语能力；
具备基础的数学能力，大学期间曾经学习过单元微积分、多元微积分，线性代数，概率论；
至少熟悉一门编程语言，如Java/C++/Python/C/MATLAB，能够使用 Python 完成入学编程自测题。
人工智能工程师培养计划(第六期)百度云网盘试看部分下载
