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编程问答

拿着35W年薪,混的却不如实习生

發布時間:2025/3/8 编程问答 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 拿着35W年薪,混的却不如实习生 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

在職場好幾年,一直在吃老本,覺得處理的了公司的問題就夠用了,直到來了個實習生才發現自己掌握的技術已經落伍了很久。

恍然大悟才明白為何公司給實習生的待遇如此豐厚,同時公司對于實習生的要求也慢慢提高...

面對公司對實習生的要求越來越高,實習生還能順利的找到企業實習嗎?

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第1階段:編程能力基礎訓練

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第2階段:人工智能核心能力訓練

完課能力對標崗位:

P5級別的算法工程師;數據工程師;高級數據分析師;AI工程師;機器學習工程師;人工智能初級研究員等。

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第3階段:分方向能力強化

完課能力對標崗位:

達到P6+級別的AI算法工程師崗位;數據分析專家;計算機視覺高級工程師;NLP高級算法工程師;數據挖掘高級工程師;高級數據工程師等。(平均年薪可達30萬以上)

必選課部分包含了人工智能產業應用中最常見也是最主流的3大領域:計算機視覺與圖像處理、自然語言處理與文本檢索、數據挖掘與高級數據分析。學員可選擇1個方向作為主修課程。(限時福利:3月30日之前報名,還可額外選擇另1個方向的進行免費旁聽。)

必選課:《圖像處理與計算機視覺》

本課程會成系統的講解圖像處理與計算機視覺重的三大基本問題:圖像分類問題,圖像分割問題,圖像目標檢測問題。課程講解深入淺出,內容貼近前沿互聯網實際應用,廣度和深度并重。從基本的圖像處理,如圖像空間濾波,亮度變換,圖像去噪,形態學處理,頻域處理,到最前沿的深度學習模型Resnet深度殘差模型,FCN全卷積網絡以及yolo3,you only look once,這個又準又高效得目標檢測模型。

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必選課:《自然語言處理與文本檢索》

該課程主要集中自然語言處理處理高階能力的提升。從經典的SEQ2SEQ框架到當今最流行的預訓練模型,從多個緯度講解NLP最實用最前沿的專業知識。旨在培養理解問題透徹、動手能力強、善于解決問題的同學。

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必選課:《數據挖掘與高級數據挖掘》

AI的本質是Using Date to Solve Problems,很多企業都希望通過挖掘數據的價值,驅動業務的增長。在使用數據解決之前,我們需要對數據架構又清晰的定義,這里我把架構氛圍三層,包括Date Aggreation ,Data Analysis,Date Activation。通過3個項目的實戰,我們可以完整的了解數據的流轉鏈路,動手實踐并最終部署到在線網絡上。

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第4階段:人工智能前沿知識

完課可具備能力:

你將能夠自己完成一個戰勝人類的AlphaZero,或者能夠使用圖神經網絡完成智慧城市的車輛流量時序和空間預測項目。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的拿着35W年薪,混的却不如实习生的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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