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雷达卡
依据上述学习路径总结，大多数AI用人企业对大家都会有以下五个方面的考量：
一、数学基础。我们都知道，要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。以下是人工智能数学需要掌握的基础知识。
二、编程基础。当然，如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。这里推荐学习Python。
三、机器学习基础。由于本轮人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。机器学习的学习路径大致如下：
四、深度学习基础。深度学习的简单理解就是多层的机器学习。早期的机器学习还是属于浅层的学习，需要人工的特征提取，而深度学习可以从数据中自动提取高层特征。深度学习学习路径如下：
五、专业领域知识基础。人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。
六、具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。
而在奔赴AI工程师的路上，大家会发现一个问题：获取学习资料很简单，但是做项目很难。
自己做的时候，代码经常报错或是优化结果不理想，但是就是找不到问题在哪里，感觉每个参数背后好像都藏着一个天大的坑...
如何避过这些坑，系统学习人工智能技术？
《AI工程师》适合零基础入门到进阶AI工程师意向学员。提供4个半月的周末非脱产集训课程，毕业之后可以推荐相关工作。
本课程属于数据科学的高级课程，从深度学习基础知识、深度学习的常用工具介绍（Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch）、深度学习在各个领域的应用、深度学习高级算法等内容，对Python语言技能有较高的要求。
一、课程信息
时间：2020.3.28日开课（4个半月周末集训）
授课形式：远程直播
课程费用：14800元
二、如何报名？
1. 在线填写报名信息
电脑端：https://www.cda.cn/kecheng/85.html
2. 给予反馈，确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
三、课程讲师
吴昊天
CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师/CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长
曾就职于电子科技大学大数据中心，从事医疗大数据分析相关工作，拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验，拥有算法专利若干，主要研究方向为机器学习和深度学习。
李御玺
台湾铭传大学教授/中华数据挖掘协会理事
台湾大学博士，在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文，同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。 其还兼任厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行等。
韩要宾
杭州沐垚科技有限公司创始人兼COO，CDA数据分析研究院资深讲师
5年电商从业经验，4年数据挖掘实战经验；专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习，服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
联系课程顾问，获取详细课程大纲和课程案例、试听视频。
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