课程简介
本课程是一门全面系统的人工智能工程师培养课程，内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理（NLP）和推荐算法等核心领域。课程从基础理论出发，结合大量实战案例与项目实训，带领学员深入理解人工智能的核心算法与技术栈，掌握从数据处理、模型构建到部署应用的全流程技能。通过学习，学员将能够独立完成视觉识别、文本分析、智能推荐等典型AI任务，构建扎实的AI工程能力，为进入人工智能领域或实现职业进阶打下坚实基础。课程配套丰富的视频讲解、课件与代码资源，体系化强，适合有志于成为AI工程师的学习者。
下载地址课程目录
01 机器学习与深度学习基础
第1–14节：涵盖机器学习与深度学习的基础概念、算法原理及实践应用。
02 计算机视觉技术
第15–20节：介绍计算机视觉导论、图像处理、目标检测与识别等核心技术。
03 自然语言处理
第21–27节：讲解自然语言处理的基础理论、模型与应用场景。
04 推荐算法
第28–33节：探讨推荐系统的算法原理、实现与优化策略。
05 专题部分与进阶内容
第34–42节：包括Transformer、专题串讲及课程总结等进阶知识。
06 分享之夜系列讲座
第43–55节：多位专家分享职业发展、项目管理、产品思维等实战经验。
07 开班典礼与课程导学
第56–57节：课程开班介绍、学习目标与整体安排说明。
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发表于 2026-1-1 23:12:20
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