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                                              2. 學習路徑

                                                職業入門

                                                • 機器學習工程師職業規劃

                                                  機器學習工程師職業規劃

                                                  本門課程由云腦科技CEO張本宇為開發者講解AI人工智能藍圖 — 機器學習工程師的技能圖譜、工作崗位、待遇以及未來規劃。

                                                  主講:張本宇

                                                  課程大綱( 1門課程 )

                                                職業基礎

                                                • 機器學習基石·篇(一)

                                                  機器學習基石·篇(一)

                                                  本課程主要講解機器學習在不同數據形態下,包括:文本、圖像、語音等,不同應用領域的主要應用以及適用模型,并結合實例進行具體講解。

                                                  主講:KuanWong

                                                  課程大綱( 1門課程 )

                                                • 神經網絡與深度學習

                                                  神經網絡與深度學習

                                                  神經網絡是一門重要的機器學習技術。它是目前最為火熱的研究方向--深度學習的基礎。學習神經網絡不僅可以讓你掌握一門強大的機器學習方法,同時也可以更好地幫助你理解深度學習技術。

                                                  主講:彭博

                                                  課程大綱( 7門課程 )

                                                初級工程師

                                                • 深入淺出 — 自然語言處理

                                                  深入淺出 — 自然語言處理

                                                  本門課程深入淺出的全方位講解自然語言處理相關知識,結合案例確保學以致用。

                                                  主講:ayuLiao

                                                  課程大綱( 8門課程 )

                                                • Keras框架入門實戰

                                                  Keras框架入門實戰

                                                  Keras是基于Theano的一個深度學習框架,它的設計參考了Torch,用Python語言編寫,是一個高度模塊化的神經網絡庫,支持GPU和CPU。

                                                  主講:mohanson

                                                  課程大綱( 5門課程 )

                                                • TensorFlow框架入門實戰

                                                  TensorFlow框架入門實戰

                                                  TensorFlow是谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統,其命名來源于本身的運行原理,將復雜的數據結構傳輸至人工智能神經網中進行分析和處理過程的系統。

                                                  主講:Nanoix

                                                  課程大綱( 4門課程 )

                                                • Caffe框架入門實戰

                                                  Caffe框架入門實戰

                                                  Caffe是一個清晰而高效的深度學習框架,本課詳細介紹了caffe的優勢、架構,網絡定義、各層定義,Caffe的安裝與配置,解讀并演示了CIFAR-10在caffe上進行訓練與學習。

                                                  主講:無遮攔

                                                  課程大綱( 6門課程 )

                                                價值夠大,價格夠低

                                                您將擁有如下特權:

                                                • 完全開放 : 極客學院 3000+門視頻課程,500+門wiki圖文教程。
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                                                導師/教練

                                                • 張本宇

                                                  張本宇

                                                  云腦科技創始人

                                                  創始人張本宇被創新工場評為AI“華人10位大牛之一”,有著18年人工智能的相關經驗,曾就職于微軟亞洲研究院、Google和Facebook,在AI方面獲得了150項美國專利。

                                                • mohanson

                                                  mohanson

                                                  極客學院布道師

                                                  keras 及 keras-cn 貢獻者, 先后就職于科大訊飛, 銀瀑等 AI 企業。

                                                • 彭博

                                                  彭博

                                                  極客學院布道師

                                                  任職于國內領先的某物聯網公司,從事于人工智能與深度學習算法領域相關的研究工作,熟悉圖像算法、模式識別等多方面領域,專注于深度學習前沿算法的研究和實踐。

                                                常見問題

                                                1、機器學習工程師就業前景怎么樣?

                                                機器學習工程師正在成為IT行業需求缺口最大的崗位,機器學習平均年薪較其他崗位平均年薪高。并且隨著從業年限遞增,機器學習從業人員平均薪酬漲幅高。月薪分布:超過70%從業者月薪為20K-50K。

                                                2、機器學習工程師必學知識點有哪些?

                                                在機器學習工程師職業課程中,開發者們需要從算法基礎、模型解決方案、框架使用、項目實戰等多模塊多層次深入學習。這些內容會陸續上新在機器學習工程師職業課程中。

                                                3、沒有變成基礎的小白,可以學習機器學習工程師課程嗎?

                                                由于專業的特殊性,希望小伙伴們有一定的線性代數基礎。不會的話也可以邊學邊補課,只要認真跟隨講師的思路一定是有收獲的。

                                                4、我有其他方向的編程經驗,如何學習可以快速上手機器學習?

                                                如果有其他方向的編程經驗,學習起來會更加得心應手。當然,如果您會Python語言,那么會更加事半功倍。我們已經為開發者們根據課程難度、職業進階路線規劃出了最適合的課程順序,大家可以放心學習。

                                                5、已經從事機器學習開發了,還有什么課程適合我嗎?

                                                對于已經從事機器學習開發的小伙伴們,后期極客學院也會陸續上新中高級課程。涉及更多的領域、更多的業務層實戰,也會有一線大咖為大家帶來最新的技術分享。

                                                更多常見問題

                                                平码复试组数
                                              3. <big id="lfnb2"></big>

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                                                            2. <output id="lfnb2"></output>
                                                              <label id="lfnb2"></label>

                                                              1. 
                                                                
                                                              2. <small id="lfnb2"><strong id="lfnb2"></strong></small>

                                                                  <acronym id="lfnb2"><ruby id="lfnb2"><track id="lfnb2"></track></ruby></acronym>
                                                                  <thead id="lfnb2"><ruby id="lfnb2"><kbd id="lfnb2"></kbd></ruby></thead>
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                                                                      <td id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></td><blockquote id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></blockquote>
                                                                        1. <meter id="lfnb2"></meter>
                                                                          <code id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></code>

                                                                          <thead id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></thead>

                                                                          <meter id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></meter>

                                                                          1. <td id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></td><blockquote id="lfnb2"></blockquote>
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                                                                              <blockquote id="lfnb2"></blockquote>
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                                                                            1. <blockquote id="lfnb2"></blockquote>

                                                                                <output id="lfnb2"></output><meter id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></meter>
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                                                                                  <var id="lfnb2"></var>
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                                                                                      1. <meter id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></meter>
                                                                                      2. <label id="lfnb2"></label>

                                                                                        1. <output id="lfnb2"><sup id="lfnb2"><li id="lfnb2"></li></sup></output>
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                                                                                        2. <label id="lfnb2"></label>
                                                                                        3. <acronym id="lfnb2"><ruby id="lfnb2"></ruby></acronym>

                                                                                        4. <label id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></label>
                                                                                          <label id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></label>
                                                                                          1. <td id="lfnb2"></td>
                                                                                            <td id="lfnb2"><xmp id="lfnb2"></xmp></td>

                                                                                          2. <big id="lfnb2"></big>

                                                                                                  1. <meter id="lfnb2"></meter>

                                                                                                    1. <span id="lfnb2"></span>
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                                                                                                          <label id="lfnb2"></label>

                                                                                                          1. 
                                                                                                            
                                                                                                          2. <small id="lfnb2"><strong id="lfnb2"></strong></small>

                                                                                                              <acronym id="lfnb2"><ruby id="lfnb2"><track id="lfnb2"></track></ruby></acronym>
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                                                                                                                    1. <meter id="lfnb2"></meter>
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                                                                                                                      <thead id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></thead>

                                                                                                                      <meter id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></meter>

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                                                                                                                          <td id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></td>

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                                                                                                                                  <thead id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></thead>

                                                                                                                                  1. <meter id="lfnb2"><menuitem id="lfnb2"></menuitem></meter>
                                                                                                                                  2. <label id="lfnb2"></label>

                                                                                                                                    1. <output id="lfnb2"><sup id="lfnb2"><li id="lfnb2"></li></sup></output>
                                                                                                                                      <thead id="lfnb2"></thead>
                                                                                                                                      <td id="lfnb2"></td>

                                                                                                                                    2. <label id="lfnb2"></label>
                                                                                                                                    3. <acronym id="lfnb2"><ruby id="lfnb2"></ruby></acronym>

                                                                                                                                    4. <label id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></label>
                                                                                                                                      <label id="lfnb2"><sup id="lfnb2"></sup></label>
                                                                                                                                      1. <td id="lfnb2"></td>
                                                                                                                                        <td id="lfnb2"><xmp id="lfnb2"></xmp></td>

                                                                                                                                      2. 北京pk计划软件 福建时时商家加盟合作 重庆时时老版本下款 广东快乐十分计划预测 湖南爱彩乐快乐十分开奖结果 吉林时时开奖结果查询 福州麻将小游戏 香港管家婆六′和彩资科 手机安卓下载四不像论坛 上海时时记录 九龙心水8112Cc资料 河南快三走势图彩 天津时时开奖客户端 山西福彩快乐十分前三组 四川快乐12推荐号 大龙虾重庆时时