自从以ChatGPT为主的人工智能（AI）模型层出不穷，越来越多人开始意识到AI的潜力，甚至预测“所有行业都将通过AI来进行重塑”。

人工智能的快速发展，带动了相关技术的繁荣。近些年，国内外的科技公司对掌握AI相关计算人才都有大量需求。

各国各企业如火如荼建设AI事业，作为把AI造出来的AI工程师开始成为当下最火的职业！

就业薪资高

名称	薪酬范围
初级AI工程师	10~20K
中级AI工程师	20~40K
高级AI工程师	40~50K+

根据智联发布的《2023年二季度企业招聘薪酬报考》显示。
人工智能工程师的招聘薪酬也超过2万元，处于薪酬榜第三位。

市场需求大

人工智能技术已经越来越受到企业的重视，这让“人工智能”相关专业的求职者备受青睐。

人工智能的应用广度和深度都在不断的增加，产业规模越来越大，人才需求将会急剧增加。

市场潜力大

随着自动驾驶、智能家居、医疗辅助等领域的快速发展，人工智能工程师的需求量将会大幅增长。

一些IT巨头公司，如百度、谷歌、讯飞、阿里巴巴、腾讯等在人工智能技术的开发投入越来越多。

点击了解AI工程师薪资水平

机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

图像识别

图像识别是机器学习领域中另一个广泛应用领域。它可以应用于智能安防、医学诊断、图像搜索等多个领域。

语音识别

语音识别是人工智能领域最常见的应用之一，应用范围非常广泛，例如智能助手、语音控制、手机应用等。

自然语言处理

自然语言处理是机器学习技术应用之一，通过数据学习并理解自然语言的含义和语法结构，进而帮助人们解决诸如语义分析、情感分析、信息提取和机器翻译等语言相关的问题。

推荐系统

推荐系统是应用机器学习技术来创建个性化推荐的一种方式基于用户的历史数据和个人喜好，推荐系统可以预测出用户可能喜欢的商品、音乐、电影等产品。

智能客服

智能客服是机器学习技术的一种应用，旨在提供更高效、更准确和更快捷的客服支持。

机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。

与机器学习算法的主要区别如下图所示

• 语音识别
• 机器翻译
• 拍照翻译
• 自动驾驶
• 风控，安防，
  智能零售，
  医疗领域，
  推荐系统等 其他

计算机图像处理技术又称为影像处理技术，通过计算机中的特定程序来分析研究图使其达到预设的效果。

实际运用中，也可以将计算机图像处理技术称为计算机图像数字处理技术，就是借助于数字摄像机、扫描仪等计算机配套设备，通过数字化方法，获取必要的二维数组。

计算机图像处理技术包含许多方面，例如扫描、匹配、图像复原、具体图像的识别、图像压缩等方面。

• 应用于计算机动画以及艺术的设计
• 遥感图像处理技术
• 计算机的制造以及辅助设计

• 其他建筑工程设计、室内设计、汽车等交通工具
  的外形设计、网络分析等

知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。

知识图谱逐步在语义搜索、智能问答、辅助语言理解、辅助大数据分析、增强机器学习的可解释性、结合图卷积辅助图像分类等多个领域发挥出越来越重要的作用。

知识图谱旨在从数据中识别、发现和推断事务与概念之间的复杂关系，是事务关系的可计算模型。

描述科研合作，促进科研管理收集数据

分析科研管理收集的数据，调整相关科研方向，进而快捷、客观地找到发力点。

在商业中的应用

对海量互联网碎片化信息进行智能化推理，从而对搜索结果进行优化重组计算和抽取，把最贴合的知识展现给用户。

在电商平台中的应用

通过知识图谱提升电商平台的实用性，并挖掘用户的偏好进行相关数据统计。

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回归算法理论与实战

分类算法理论与实战

降维算法理论与实战

聚类算法理论与实战

神经网络算法

Tensorflow DNN CNN构建

基于OpenCV计算机视觉识别

从0到1完成知识图谱构建

知识图谱应用系统的分析、设计、实现

政府、企业、学校IT相关技术人员

高校相关专业硕士、博士研究生

人工智能与知识图谱系统架构师、
设计与编程人员

机器学习基础

1.机器学习的开发过程
2.监督学习的处理模式
3.无监督学习的处理模式
4.机器学习模型的开发步骤
5.机器学习模型开发的要点

机器学习实战

1.分类
2.回归
3.时间序列分析
4.关联分析
5.聚类与降维

深度学习基础

1.神经元与神经网络
2.激活函数的点火机制
3.Sigmoid函数与参数优化
4.梯度下降法
5.简单感知机
6.多层感知机
7.Tensorflow实现感知机
8.Keras实现感知机
9.PyTorch实现感知机

深度学习进阶

1.前馈神经网络
2.误差反向传播
3.创建神经网络
4.Fashion-MNIST图像识别
5.TensorFlow构建图像识别网络模型
6.Keras构建图像识别网络模型
7.PyTorch构建图像识别网络模型

卷积神经网络与图像识别

1.卷积神经网络的结构
2.基于TensorFlow构建CNN
3.基于Keras构建CNN
4.基于PyTorch构建CNN

一般物体的图像识别

1.多分类数据集CIFAR-10介绍
2.CNN识别普通物体的结构
3.基于TensorFlow + CNN构建物体识别模型
4.基于Keras + CNN构建物体识别模型
5.基于PyTorch + CNN构建物体识别模型
6.模型调优提高物体识别精度

循环神经网络

1.RNN基本结构
2.LSTM文章生成
3.GRU图像生成
4.VEA图像生成
5.GAN图像生成

Open CV与图像识别

1.OpenCV安装
2.基于OpenCV物体检测
3.图像检测与图像保存

知识图谱概述

1.知识图谱（KG）概念
2.知识图谱的起源与发展
3.典型知识图谱项目简介
4.知识图谱技术概述
5.知识图谱典型应用

知识表示

1.早期知识表示方法
2.语义网知识表示框架
3.常见知识表示方法
4.向量表示方法
5.本体知识建模实践

知识存储

1.知识图谱数据库
2.知识图谱存储方法
3.基于Neo4j的知识存储实践
4.开源知识存储工具理论与实践

知识抽取与融合

1.知识抽取任务
2 面向结构化数据的知识抽取
2.1 Direct Mapping
2.2 R2RML
3.面向半结构化数据的知识抽取
3.1 基于正则表达式的方法
3.2 基于包装器的方法
4.面向非结构化数据的知识抽取
4.1 实体抽取
4.2 关系抽取
4.3 事件抽取
5. 知识挖掘
5.1知识挖掘流程
5.2 知识挖掘主要方法
6 知识融合
6.1 本体匹配
6.2 实体对齐

知识图谱推理与语义搜索

1.基于演绎的知识图谱推理
2.基于归纳的知识图谱推理
3.知识推理开源工具实践
4.结构化查询语言
5.语义数据搜索
6.语义搜索开源工具实践
7.知识问答初步

知识图谱案例

基于Neo4j人物关系知识图谱存储与检索