年薪不到25W全额退|算法培养计划

AI热潮下的职业发展:AIGC驱动的算法岗位热潮与学习路径,
本文讨论了随着AI技术特别是ChatGPT的发展,AI岗位需求激增,企业对算法人才的需求增长68%,人工智能岗位成为就业市场的热门。文章推荐了《CV/NLP算法工程师培养计划》,该计划通过实战项目和企业导师指导,帮助求职者提升技能,确保学员毕业后获得高薪工作。课程内容包括CV和NLP领域的多个实战项目,提供分期付款选项和就业保障政策。

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

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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