年薪不到25W全额退|算法培养计划

要说24年一定最热的技术,还得是AIGC

前段时间阿里旗下的开源项目,登上GitHub热榜!

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AI大热,如今ChatGPT的优异表现,必然会出现各种细分场景应用的工具软件,和大量岗位项目!

山雨欲来风满楼,强人工智能的出现,所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位,近三个月已经增长68%!这件事在HR届也是相当震撼的。

目前各行各业都不景气的市场,人工智能岗位却一直保持常青!甚至同属AI边缘岗都比其他岗薪资高40%

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与此同时,AI算法岗上岸也不简单,竞争激烈,好公司核心岗位不用说,谁都想去。

所以事实就是,想要上岸,门槛也逐渐变高,项目经历、实习经历都很重要,越早明白这个道理就越能提前建立起自己的优势。

但我在b站逛知识区的时候,经常看到有些同学,因为一些客观原因导致无法参加实习,这种情况下,如果你想提升背景,增加项目经历的话,可以试试这个《CV/NLP 算法工程师培养计划》。

目前已经有上千位同学通过该计划拿到offer了,最新一期学员就业薪资最高能拿到78K!年薪94w!

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优势就是有BAT大厂讲师带领,手把手带做AI真实企业项目(包含CV、NLP等领域的核心实战项目)。

并且,该计划承诺:保证学员学完后年薪在25w以上,拿不到offer全额退费!

该计划名额有限,如果你对该计划感兴趣,现在即可添加课程顾问锁定课程名额。

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距离上岸,也许只差这一次助攻

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课程核心内容

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为了学生能够学习到真正在企业拿来即用的技术,讲师全部都是企业一线在职的实战派,有技术管理经验,负责过企业大型核心项目

课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合15大企业级项目,带你熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成真真正正会在企业里面用到的实战案例,尽快进入AI学习领域。

CV实战项目

项目一:图片分类

项目二:人脸对齐

项目三:人脸属性分析

项目四:人脸检测

项目五:行人属性检测

项目六:行人车俩检测

项目七:图融合优化及网络轻量化(边缘端设备)实现

项目八:深度学习神经网络写藏头诗

项目九:医疗影像(CT)分割

项目十:人体运动姿态跟踪与识别

项目十一:AIGC以文生图(最新)

NLP实战项目

NLP实战项

项目一:文本分类

项目二:大模型

项目三:序列标注

项目四:文本匹配

项目五:文本生成

项目六:知识图谱

项目七:多模态模型(最新)

以上项目是一套通用的解决方案,可以从中整理出面向不同业务的相似实现,适合大型互联网、自动驾驶、工业缺陷检测、智能问答、推荐系统、医疗、农业等等不同的应用场景,在整个授课过程中,老师更加注重是业务与思想的传播,让你轻松应对工作中的问题并且有举一反三的能力。

由于知识点涵盖内容较多,就不在这里赘述,如果想进一步了解,定制属于自己的提升计划。

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1v1定制学习计划

往期效果

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本培养计划上一期的学员就业情况部分展示,目前80%同学已经拿到AI、算法相关Offer,有应届生,也有其他领域的转型人员,统计已就业同学平均薪资超过27万。

往期部分同学现状:为保护学员个人隐私,隐去学员姓名,头像。

如果想了解更多就业信息可以扫码添加课程顾问获取详情。

1、成功从java开发转型AI,成功逆袭,3个多月时间换来每月多赚13k,一年多赚17w的回报,而且学到的技能是受用终身的。

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2、在八斗经过4个多月的学习顺利从软件开发转型到算法岗位啦。目前在武汉做图像算法,年薪达到40w,涨薪达60%。

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3、统计学专业毕业,看好AI趋势,但是计算机基础和代码能力较弱,考虑跟班系统提升。经同学介绍果断报名八斗跟着宋老师学习,经过4个多月的努力,第一份工作就拿到33.5w的年薪,成功入行!

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4、应届生吴,通过4个月的学习顺利进入西安华为公司,年薪高达37.7w。八斗对结果负责是落实在行动中的,高质量课程+合作内推,真正能帮大家圆大厂梦。

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5、孟仅仅用4个月时间,从java开发成功转型CV算法并且实现薪资翻倍。

他在报名前观望考察八斗半年之久,其中最主要的原因是:担心线上学习效果差,但是八斗的学习经历让孟同学彻底改变了这种看法。

八斗线上学习跟线下对比胜在:师资,都是在职大牛授课,项目真正来源于企业实际应用,才能做到所学皆所用,保障就业。

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6、课程刚刚结束,宋同学还没来得及准备,去试水参加了一个面试机会就喜获offer,23k,相比自己上一份工作涨薪8k。

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分期付款与就业保障

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本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款

报名课程的同学,报名伊始既签订协议,若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前薪资低于25万/年,则退还全部学费。

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锁定分期付款名额

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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