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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zhuangshi

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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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、预测
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
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、活体检测、OCR文字识别
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
物品识别技术
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、RNN循环神经网络、激活函数、Keras与Pytorch构造神经网络
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网络识别狗的图像
利用RNN鉴定中文的情感属性
CNN与RNN联合使用
基于CNN的MNIST手写体识别
(Keras与Pytorch)
模型量化与压缩
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、文本分类、情感分析、信息抽取、文本生成、词向量、词嵌入
重点内容:
自主开发分词器
Jieba分词器
N-Gram 模型
One-Hot独热编码
词向量
词嵌入
CBOW模型
Skip-Gram模型
Seq2Seq 模型
LSTM
FastText
TextRank文本摘要
全文检索项目实战
内容审核项目实战
成语接龙项目实战
课程模块
大语言模型原理
课程纲要:
Transformer模型原理、注意力机制、编码器解码器、BERT模型、GPT 模型实现、RAG技术
重点内容:
注意力机制
Q/K/V
自注意力
多头注意力
注意力掩码
Transformer架构
编码器结构
解码器结构
自主开发和训练Transformer模型
RAG检索增强生成技术
利用WikiText2数据集训练并实现文本生成
大语言模型的应用场景
各类AI工具和服务汇总演示
课程模块
大语言模型部署
课程纲要:
大语言模型综述、模型托管平台、云环境AI与调用、本地环境配置与部署、API部署与Python调用
重点内容:
Windows与Ubuntu环境的GPU驱动
CUDA及CUDNN库的安装
Conda环境安装与依赖库安装
Ollama的模型部署与使用
Ollama API接口调用
Open WebUI的部署与运行
大语言模型的两大托管平台:
HuggingFace
ModelScope的使用
模型的下载与运行
模型文件的格式介绍
LLamaCPP的编译与运行
云环境的部署与运行
文本生成模型LLama3
通义千问
零一万物以及文生图模型Stable
Diffussion等的本地化部署
Llama-Factory模型微调技术
课程模块
大语言模型开发
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
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的原生应用开发
基于LangChain和Dify等框架的人工智能体开发
提示词工程
利用AI开发每日新闻摘要
本地知识库开发
看图说话
我爱学英语
智能阅卷
智能图书馆等教育类产品开发
会议实时摘要
(项目库将实时更新,项目数量不限,学员练到精通为止)
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LLM
第四阶段
AI专题与实战进阶

部分课程案例
Example
项目案列

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%。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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%。

项目案列

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%。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

项目案列

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。

zhuangshi

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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