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csdn 人工智能工程师(智能工程师)

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说到计算机科学中最热门的几个方向,毫无疑问会提到计算机视觉

不管是最近大火的人脸识别,还是计算机视觉、自动驾驶vr影像,不管是教育、医疗、还是安防、娱乐,计算机视觉的应用场景开始变得越来越广。

在6月23~24日的世界智能大会上,新基建、新一代信息技术、高技术服务、新能源新材料、高端装备制造等行业产业,共签约项目148个,投资总额超900亿元。

1 如何成为AI初级应用工程师?

看到这里,很多同学会问,成为AI初级应用工程师难吗?

坦诚地说,我不能告诉你很简单。成为AI初级应用工程师需要很多能力,你需要掌握图像处理基础、传统算法、基础环境搭建、主流框架搭建、经典网络结构等各项技能。

即使都掌握之后,还有很多人因为没有项目经验错过了机会。

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2 为什么我推荐你这门课程

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涵盖所有AI初级应用工程完整学习路径,课程内容涵盖:图像处理基础+传统算法讲解+基础环境搭建+卷积学习和主流框

架搭建+经典网络学习+YOLO,FasterRcnm,MaskRcnm等大型检测网络学习。

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教学过程中,采用三大实战案例教学,包括:车辆检测分类系统、目标检测FASTERRCNM,图像分割经典模型MASK RCNM系列,横跨金融、医疗、防控等多个领域。

企业级项目实战训练,每一个都能成为优秀的面试作品。

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你能收获什么?

掌握图像处理主流算法的知识,并有能力通过代码实现

掌握基础算法解决实际问题的能力

可以独立安装整个深度学习环境,并在环境上进行简单的神经网络搭建

独立实现分类网络的运行和测试

掌握几大经典模型的独立搭建

掌握并深入理解什么是检测算法,并对网络有深刻理解,并且可以独立在服务器端部署项目

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