人工智能工程师月薪分布
4.5~6K
6~8K
8~10K
10~15K
15~20K
20~30K
30~50K
数据来自职友集、看准网等第三方招聘网站
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基于OpenCV+KNN或CNN算法,结合图片的预处理,轮廓提取操作,实现对图片验证码的识别,或基于CNN卷积神经网络,进行图片验证码的训练和识别。识别成功率可以达到98.75%。
基于OCR光学字符识别,结合百度的飞桨AI平台,对任意图片中的各类文字进行识别处理。识别成功率可达到99%,并支持排版,和一些手写体的识别。
基于OpenCV+Dlib+face_recognition等训练库对人脸的五官进行识别,或者进行人脸对比和活体检测,并以些开发一个基于人脸识别的考勤系统。
基于Python中的数学运算库Numpy来生成和处理一维向量、二维矩阵或多维张量数据,作为机器学习和模型训练及训练数据预处理的核心技术。在AI领域,无论文字还是图像等,最终都需要转换成数值运算,配合各类数学公式达成机器学习目标。
各种数学运算公式,矩阵运算公式,欧式距离计算公式,梯度下降公式等,在AI中起到决定性作用,全程使用的公式多达50个以上,不仅学习公式,更要学习公式背后的原理,以及在AI中的实际作用,为学员打下坚实的理论基础。
各类分类聚类回归算法,如一元线性回归,多元线性回归,逻辑回归,KNN分类算法,KMenas聚类算法,SVM支持向量机等等,应有尽有,从底层原理掌握机器学习和AI的工作机制。
利用卷积神经网络CNN进行对120种狗狗的类别,超过20000张照片进行训练和识别,结合神经网络的超参数调整,在CPU和GPU上进行训练,识别准确率达到了99%。
利用CNN对手写体数字进行识别,在70000张MNIST手写数字训练集上进行训练,识别准确率达到99%。
Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和 API。
基于 Woniu.AI 的大模型聚合平台,随时随地使用各类知名大模型,如GPT、Gemini、DeepSeek、Moonshort、Qwen、ChatGLM等,不仅用于解决学习过程的问题,也可以体验到各类大模型的魅力。
大模型应用开发项目之一,利用Python+爬虫+大模型等技术,针对新闻快速生成新闻摘要,让你快速掌握每天的实时新闻报道。
大模型应用开发项目之二:利用JavaScript+Fetch函数,对接各类知名大模型,并模拟开发一个类ChatGPT功能的对话站点,以些为基础,可以继续优化到类Woniu.AI的网站功能。
词向量数据库的训练和学习,基于N-Gram、CBow、Skip-Gram等方案进行词向量训练,并基于Word2Vec框架进行运算并通过余弦相似度计算相似词汇等,词向量是大模型中很重要的基础数据,也是RAG技术的关键。
基于业界最佳实践的LeNet-5和AlexNet等网络架构,实现对卷积神经网络的优化设计,获得更高的准确率和运算效率,从而学习如何有目的地设计神经网络以获得最优解。
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由蜗牛学苑企业导师咖哥(黄佳)正式出版的配套教材出版
请问我是一名零基础学员,可以学会AI这套课程吗?
如果我的时间没有办法跟上直播的节奏,怎么来确保可以学会呢?
AI的工作岗位要求高吗?我一个普通大专/本科学生能从事AI的工作吗?
AI领域的算法和模型那么多,我怎么学得过来?
很多研究AI的人天天读各种论文,很多还是英文的,我也要这么做才能跟上时代的步伐吗?
蜗牛学苑可以保证我学习完一定能找到AI的工作吗?
我是一名在校大学生,学习完可以找到一份实习工作吗?
我是一名在职人员,目前在工作中很少用到AI,请问有学习的必要吗?