AI人工智能在线课程开班时间信息
Opening date
岗位丰富,薪酬待遇高
Plenty of positions and high remuneration
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人工智能工程师月薪分布

5%

4.5~6K

6.3%

6~8K

6%

8~10K

21.7%

10~15K

22.9%

15~20K

22.1%

20~30K

10.9%

30~50K

数据来自职友集、看准网等第三方招聘网站

应用领域广泛,自由选择
Wide range of applications, more freedom of choice
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  • 基础岗位-------->

    专业岗位-------->

    专家岗位

  • 自然语
    言处理

    ·自然语言处理工程师 (15~25K)

    ·自然语言处理算法工程师 (20~30K)

    ·资深自然语言处理工程师 (25~40K)

    ·高级自然语言处理工程师 (30~50K)

  • 计算机
    视觉

    ·图像算法工程师 (15~20K)

    ·计算机视觉工程师 (20~30K)

    ·图像算法专家 (20~35K)

    ·资深计算机视觉工程师 (25~35K)

    ·智能科学研发岗 (30~50K)

    ·计算机视觉算法专家 (30~60K)

  • AI
    算法

    ·AI人工智能算法工程师 (12~20K)

    ·AI算法专家 (20~40K)

    ·AI人工智能算法架构师 (30~50K)

  • AI产品
    经理

    ·人工智能产品经理 (15~25K)

    ·AI技术经理 (12~20K)

    ·资深技术经理 (25~35K)

    ·高级产品经理 (30~50K)

  • 智能
    运维

    ·智能运维工程师 (10~18K)

    ·智能运维算法工程师 (10~20K)

    ·资深智能运维工程师 (15~25K)

    ·智能运维算法专家 (30~55K)

  • 机器
    学习

    ·机器学习工程师 (15~25K)

    ·机器学习平台开发工程师 (15~25K)

    ·机器学习平台专家 (30~50K)

    ·机器学习平台架构师 (35~70K)

人才市场需求Top10

  • 01 : 智能驾驶系统工程师
  • 02 : AI算法工程师
  • 03 : 计算机视觉工程师
  • 04 : 机器学习
  • 05 : 语音识别
  • 06 : AI产品经理
  • 07 : 深度学习
  • 08 : 人工智能工程师
  • 09 : 算法研究员
  • 10 : ChatGPT研究员
我们的教学团队
Our Team
邓老师
邓强

蜗牛学苑CEO

全程授课讲师

咖老师

咖哥

新加坡科研局资深研究员

智能体开发专题

牛老师

老牛

icodes.work创始人

软件研发管理与增效专题

王老师

老王

苏州首拓信息创始人

AI节能与芯片良率提升专题

赵老师

老赵

某保险公司战略研究员

金融行业的AI应用落地专题

杨老师

老杨

苏州博瑞凯德创始人

AI叙事医学与司印打印监控专题

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课程福利与优势
Course features

学员专属AI云服务器租赁优惠

AI云服务器租赁,享受7折优惠,可以免费试用。非正式学员租赁则享受8折优惠,量大折扣可 谈。

企业实战应用讲解

企业导师现身说法,讲解人工智能在企业中的实际应用专题,而非让AI只停留在知识层面。

学习资源紧跟时下,一次购买,终身服务

配套教材、代码、数据集,免费使用,随时更新,随时学习。
永久更新全套课程,永久免费学习最新AI前沿课程,后续收费公开课程等享受半价优惠

强哥亲自授课

蜗牛学苑创始人强哥亲自授课,20年IT行业从业经历,15年讲师经验,清晰的授课思路和逻辑推导,保证让小白都能听懂,成为一名不仅懂原理、也懂应用,具备实战能力的AI工程师

免费推荐就业服务

免费推荐就业机会,就业指导,蜗牛学苑超过5000家合作企业工作机会。

转专业优惠

学习蜗牛学苑线下课程时,可以有一半的学费用于抵扣线下费用。

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zhuangshi
课程大纲
Syllabus
课程模块
Python编程基础
课程纲要:
熟练使用Python开发环境和Conda环境,并具备基础的编程能力
重点内容:
基础语法
数据类型
控制结构
函数与参数
包与模块
文件读写
数据库操作
TCP通信技术
JSON数据操作
异常处理
WoniuATM项目实战
课程模块
Python高级编程
课程纲要:
具备在更灵活的架构下开发各类实用价值更高的应用程序,深入理解程序设计及各类关键技术
重点内容:
面向对象
Requests库
BeautifulSoup库与爬虫开发
前端页面结构
多进程/多线程并发处理
暴力破解脚本开发
WoniuChat聊天室
Python远程操作Linux
装饰器
生成器
迭代器
WoniuATM项目优化
课程模块
Numpy数据运算
课程纲要:
熟练掌握Numpy库的各种操作以及矩阵的变形、运算、张量处理等
重点内容:
NDArray数组的创建
初始化
修改
变形
转置
切片等操作
以及各类矩阵的逻辑运算
聚合运算
组间运算
点积运算
高级操作
课程模块
数据操作与可视化
课程纲要:
Pandas数据读写、数据清理、数据整理、Matplotlib各种绘图功能
重点内容:
Pandas的Series对象的操作与运算
DataFrame操作
行和列的操作
数据的清理
数据转换
统计运算
各种文件读写
Matplotlib基础绘图
多层绘图
各种统计图形绘制
Seaborn绘图操作
课程模块
回归分析与预测
课程纲要:
线性回归、逻辑回归、归一化处理、梯度下降、模型拟合、模型预测、模型评估
重点内容:
一元线性回归
最小二乘法
函数求导
梯度下降
归一化处理
数据集处理
损失函数
多元线性回归
逻辑回归
Sigmoid函数
模型训练
模型验证
哑特征设计
正则化
欠拟合
过拟合
销售额预测项目实战
病患预测项目实战
课程模块
分类与聚类算法
课程纲要:
SKLearn计算库、K-Means聚类分析、KNN分类、SVM支持向量机、各种数据分类项目
重点内容:
K-Means聚类分析
KNN-K近邻算法
模型评估与调优
SVM支持向量机分类算法
Sklearn科学计算库的使用
鸢尾花分类项目实战
其他的经典机器学习算法介绍
课程模块
计算机视觉处理
课程纲要:
OpenCV图片操作、数字识别、人脸识别项目、活体检测项目、OCR文字识别项目
重点内容:
OpenCV的基础操作
灰度化处理
二值化处理
图像数据对齐
腐蚀与膨胀操作
摄像头数据采集
手写数字识别项目
MNIST+KNN数字识别项目
OCR文字识别项目
验证码识别项目
OpenCV人脸识别
Face-Recognition库人脸识别与比对
基于人脸识别的考勤项目
人体活体检测
百度飞桨Paddle平台应用
人体与物品识别及Yolo模型
课程模块
深度学习与神经网络
课程纲要:
深度神经网络、CNN卷积神经网络、Keras与Pytorch构造神经网络、各类图像识别项目
重点内容:
神经网络工作原理
损失函数与激活函数
神经网络分层原理
模型评估与优化
预测客户流失率项目
利用CNN网络识别狗狗品种
验证码识别项目
基于CNN的MNIST手写体识别(Keras与Pytorch)
Pytorch框架应用
CIFAR10 图片识别项目
LeNet5
AlexNet
VGG与ResNet等大型CNN网络
课程模块
自然语言处理
课程纲要:
中英文分词算法、自然语文处理模型、文本摘要算法、TF-IDF算法、词向量训练、文本分类项目
重点内容:
自主开发分词器
Jieba分词器
N-Gram 模型
TF-IDF词频与逆频率
Word2Vec词向量
CBOW模型训练词向量
Skip-Gram模型训练词向量
TextCNN文本分类项目
RNN循环神经网络
RNN文本分类项目
课程模块
文本生成与AIGC
课程纲要:
N-Gram模型、NPLM模型、RNN文本生成、Seq2Seq机器翻译模型、注意力机制、文本生成项目
重点内容:
N-Gram模型文本生成
NPLM模型文本生成
RNN模型文本生成
生成外卖评论
生成无言唐诗
成语接龙类生成式项目
Seq2Seq序列到序列模型
编码器与解码器
利用Seq2Seq实现中英文互译项目
教师强制与计划采样
Seq2Seq中的注意力机制
课程模块
大模型原理与部署
课程纲要:
Transformer与GPT模型原理与代码实现、transformers框架应用、模型微调技术、模型量化技术、云环境与本地环境配置与部署及API调用
重点内容:
Transformer架构原理
编码器-解码器结构
GPT模型原理
位置编码
自注意力与多头自注意力
自主开发和训练Transformer与GPT模型
HuggingFace的tansfomers框架的应用
基于预训练模型的二次训练
模型微调技术(peft与LLaMAFactory)
模型量化技术
大模型实验环境构建
Ollama与OpenWebUI模型部署
RESTful API调用
提示词工程等
课程模块
人工智能体开发
课程纲要:
本地和云模型API调用、大语言模型应用开发、LangChain与Dify等开发框架的使用、人工智能体开发技术、RAG检索增强生成技术
重点内容:
本地模型的API调用
云AI的API调用
图像识别
语音识别
语音合成等各种云API的用法
利用Python整合各类模型和环境进行AI的原生智能体开发
基于LangChain、LlamaIndex和Dify等框架的人工智能体开发
Chroma与Qdrant向量数据库的应用
AI项目实战:网页语音版问答系统
每日新闻摘要
语音识别记分牌
AI智慧课堂
会议智能秘书
在线智能客服
智能随身导游等(项目库将实时更新)
课程模块
AI专题与实战进阶
AI专题与实战进阶 AI叙事医学、AI节能应用、芯片良率提升、软件研发增效、金融行业应用等,实时更新,由蜗牛学苑AI 专业的企业导师负责授课,分享所在企业的正在研究的技术和应用场景,拓展学员思路,跟进最新技术和落地方案等。
第一阶段
Python与AI基础
第二阶段
机器学习与实战
第三阶段
大语言模型与应用
项目案例
Project case
房价预测
基于加州房价历史数据,进行多元线性回归分析,来预测未来的房价走势,进而实现对线性回归问题的深入学习,这是机器学习领域的经典预测类项目,包括梯度下降、损失函数、权重和偏置等核心基础。类似项目还有网店销售额预测、比萨斜塔倾斜度预测等,同时基于此类项目学习SKlearn库的使用。
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房价预测
鸢尾花分类
分类问题是机器学习和神经网络领域最为重要的模型,鸢尾花分类是利用KNN(K近邻算法)进行分类,与之相关的分类项目还有心脏病患分类(使用逻辑回归进行分类)等,分类问题也分为二分类和多分类问题(多元交叉熵),在自然语言处理和图像识别中也是最基本的模型。
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鸢尾花分类
广告投放效果评估
本项目利用K-Means聚类算法,基于无监督学习的手段来实现分类,所以不需要对训练数据打标签,非常方便地构造训练数据,此类项目也同理可以用于垃圾邮件分类、用户画像等领域。
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广告投放效果评估
图片验证码识别
基于CNN(卷积神经网络)实现4位字符的彩色验证码的识别,结合多标签分类器实现图像识别,本项目的训练数据由生成验证码的代码自主生成,基于4层以上的CNN网络层+最大池化层+全连接层模型进行训练,准确率可达95%以上。
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图片验证码识别
手写体数字识别
基于公开的数字手写体识别数据集MNIST进行训练,也同时提供KNN和CNN两种模型,以及利用Keras和Pytorch两套框架来进行训练(包括上面的验证码识别项目也是两套框架进行对比训练)和学习,手写体数字的识别成功率达到95%以上。
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手写体数字识别
人脸识别的考勤系统
基于face_recognition库进行人脸识别和五官标注,同时基于标注的五官数据进行活体检测(比如根据眼睛或嘴巴的运动轨迹和长宽比)。并基于此核心操作,实现一套完整的考勤系统。
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人脸识别的考勤系统
CIFAR物品识别
利用Pytorch框架(也是后续课程的主要框架)对CIFAR数据集进行训练,用以识别各类物品,同时类似项目还有识别狗狗品种等。基于本项目除了学习CNN的常规用法外,也介绍了基于CNN的一些主流的网络结构,如:LeNet5、AlexNet、VGG、ResNet等。
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CIFAR物品识别
百度百科问答分类
这是关于NLP自然语言处理的项目,利用CNN结合文本的向量运算来实现对目标数据集的分类训练(TextCNN),本项目采用百度百科问答网站上的150万条去重的高质量问答进行模型训练,进而根据标题来对问题进行分类。类似项目还有基于RNN循环神经网络进行分类。
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百度百科问答分类
AIGC写唐诗
本项目是AIGC类自然语言处理项目,基于43000首唐诗数据集进行训练,训练过程采用LSTM(长-短期记忆网络,一种记忆能力更强的RNN网络)模型进行训练,并最终达到生成五言(或七言)绝句的目标。此类训练还可以用于生成藏头诗,或成语接龙等。
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AIGC写唐诗
手搓Transformer模型
从底层原理和代码实现两个方面,介绍目前主流的Transformer模型的结构和训练,对注意力机制、位置编码、掩码等进行介绍,并完整实现一套Transformer模型实现中英文翻译,同时, 也对GPT网络结构进行了介绍,并训练一个GPT模型实现外卖评论的生成。
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手搓Transformer模型
模型再训练及微调
课程中会讲解基于HuggingFace开源的transformers框架讲解如何对基模型进行再训练,或基于peft库进行模型的微调、模型微调的原理和实现等,同时讲解基 于LlamaFactory的模型微调操作。以及模型量化技术,属于大模型领域非常重要的课程。
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模型再训练及微调
本地大模型部署
基于Ollama进行本地大模型的部署和调用,同时利用Open WebUI或Chatbox对接Ollama部署的本地大模型。以及如何在Python代码中对大模型进行调用, 为后续的AI应用开发打下基础,课程也同时会讲解如何在云环境部署AI模型。
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本地大模型部署
网页语音版问答系统
本项目基于Javascript的内置的 fetch 方法来实现一个简洁的Web界面的功能对接,并提供单次聊天和多轮对话的功能。同时,基于语音识别与合成功能, 提供针对问题和答案的语音朗读,以及用户语音输入提问的功能。同时还需要使用到Flask和前后端交互技术。
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网页语音版问答系统
每日新闻摘要
为了让用户能够快速的获取当日重要新闻,利用爬虫对新浪新闻的内容进行爬取,同时将爬取的新闻交由大模型进行摘要,提取新闻的关键内容,并展示给用户。 项目涉及Flask及Jinja2模板引擎、数据库操作、前后端交互等Web应用开发的关键技术。
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每日新闻摘要
语音识别记分牌
本项目使用Python内置的tkinter库进行UI界面的开发,属于一个运行于操作系统的本地窗口应用而非Web界面,提供语音识别来进行加分或减分操作,方 便比赛过程中轻松记分。
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语音识别记分牌
AI智慧课堂
本项目主要对老师授课过程的随堂视频进行后续处理,如视频转语音、语音转文字、对文字进行总结、对本次课程的内容进行出题、以及将本次课程的内容整理输出为思 维导图,整个过程全部交由各类模型进行处理,实现了完整的自动化工作流。
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AI智慧课堂
在线智能客服系统
基于RAG(检索增强生成)技术和向量数据库,以Langchain和Chorma为技术底座,实现一套基于Web页面的智能客服系统,用于让AI扮演一名蜗牛学 苑的在线客服,在学习完蜗牛学苑的内部知识和文档后,为咨询者提供一对一解答。
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在线智能客服系统

配套教材

books

咖哥

由蜗牛学苑企业导师咖哥(黄佳)正式出版的配套教材出版

零基础学
GPT图解
动手做AI Agent
常见问题答疑
Q&A
还有这些顾虑?
  • 请问我是一名零基础学员,可以学会AI这套课程吗?

    答:我们的课程设计是面向零基础专科起点进行招生,只要你真正热爱学习,愿意花时间钻研和练习, 那么是完全可以学会的,课程的设计也是针对零基础学员来设置的,从Python编程讲起,整个学习过程 中,我们将全程使用Python进行各种数学运算,原理的实现等。只要你把老师讲的每个案例和项目完 成,那么也就算是学会了。
  • 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?

    答:我们有三种手段来确保你对自己的学习进度是可以掌控的,第一种方式是我们提供视频回放,老师 每堂课程都会录屏,如果临时有事没有办法参加直播,则可以回看视频来补课。第二种方式是我们针对 正式学员,提供免费跟读下期班的服务,所以你也可以跟着后续班级在进行学习。第三种方式是,某些 课程没有听明白,但是只要你的作业和任务是完成了的,那么也请不用纠结,因为你已经学会了。
  • 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?

    答:传统的AI工程师对能力和学历的要求是挺高的,但是随堂目前大模型的成熟,门槛已经降得很低 了,也开放了更多的工作机会,有很多工作机会是完全可以由大专/本科学生胜任的,这一方面,直接 在招聘网站上搜索 “AI工程师”,“AI开发”,“AI训练师”,“人工智能”,“算法工程师“等岗位名称,可以看 到招聘要求。
  • AI领域的算法和模型那么多,我怎么学得过来?

    答:AI领域发展由来已久,在这个过程中,产生了各种各样的算法来解决实际问题,或提升算法效率, 或提升算法准确度,或用于解决特定领域的问题,但是,AI也是一个更新迭代的过程,算法虽然很多, 但是我们没有必要了解每一个算法,因为很多算法虽然听着高端大气,但是已经落后了,被更新的技术 和算法替代。因此,我们只需要跟着课程大纲,学习有价值的算法就可以了。
  • 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?

    答:完全不用担心这个问题,首先,并不是每个AI的岗位都要追求最新潮流,或者研究最新的算法,就 像我们天天在使用Windows操作系统,难道我们需要天天关注它有什么新功能,甚至我们要自己去开发 一个Windows操作系统才行吗?对于大部分的AI工程师来说,更多的是应用,将AI应用到自己的项目中 即可。其次,目前的机器翻译和文本摘要已经做得非常好了,无论什么样的文章,你完全可以借助AI的 能力,将其翻译成中文,并进行摘要,而不是去学习那些晦涩难懂的原文。
  • 蜗牛学苑可以保证我学习完一定能找到AI的工作吗?

    答: 我们当然是对自己的课程有信心的,而且蜗牛学苑9年来,与几千家企业建立了合作关系。我们虽 然不能保证你一定能找到工作,就像我不能保证你每天都在认真学习一样,但是因为现在的工作岗位 多,要求也有高低,所以要进入AI这个行业,其实并不难,只要你能保质保量完成学习任务,获得一份 AI的工作并非难事。基于蜗牛学苑9年来的就业推荐经验来看,这方面并不是问题,但是只有一个前提 要求:学员必须全力配合,认真学习,每一个项目实操都要能够落地,并且能够说清楚其中的原理。
  • 我是一名在校大学生,学习完可以找到一份实习工作吗?

    答:这方面非常容易,实习生前期做的工作可能并不一定非常有难度,但是一定可以找到一份AI的实习 工作,协助AI工程师完成一些相对简单的任务,如训练数据集的采集、标注、或者对AI的各种能力的测 评等,然后逐步转为工程师,是完全没有问题的,这条路径非常明朗,每个人都看得见。
  • 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?

    答:太有必要了,而且越早越好。目前很多人担心自己被AI替代,所以最好的方式就是主动拥抱AI,主 动学习AI,并在自己的工作中去思考,AI能帮我解决什么问题,我如何利用好AI的这些能力提升我的工 作效率。也许,你就再也不担心自己的头发掉光了。更重要的是,当你比别人学在前面的时候,未来公 司需要进行AI重构的时候,你就是当之无愧的那一个项目领导者,这样的机会,我们希望你能够抓得 住,拿得稳,搞得定。
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