我不是硕士博士，难道就学不了 AI 了吗？

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从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软 Build、Facebook F8 还是稍后的 Google I/O，莫不把“AI 优先”的大旗扯上云霄。

如果这一波 AI 大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是：

Google 一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的 AI 队伍。平均每 10.9 个小时诞生一家 AI 企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已经在布局机器学习团队，优化智能产品，在这样的背景下，不难想象，未来机器学习技术将会是技术人的新门槛和领域。

这一迹象，对于广大程序员来说，特别是对即将走向技术一线的准程序员而言，还是值得重点关注的。回顾一下移动互联网所带来的机遇，很容易就能算清，掌握深度学习能为一线工作带来怎样的优势。不过，跟移动开发不同，要求严苛的数学门槛，成本高昂的实战训练，令 AI 人才的培养周期猛增至 5 年以上……似乎没有硕士、博士的知识储备，就一定要跟 AI 相关的技术工作说再见了。实情果真如此吗？

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=s0515fw2a8h&width=500&height=375&auto=0来自 CSDN 出品人工智能工程师计划

基于以上，CSDN 出品了《人工智能工程师》4 个月学习在线实训营，致力于为人工智能行业培养大量的 AI 人才，在这里，你担忧的一切技术问题，一切基础问题，一切入门问题，一切高昂的成本问题（包括学习成本）都将得到解决！

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“人工智能工程师”4 个月计划分为三个阶段，从机器学习再到深度学习到项目实战，循序渐进，层层深入。

以下为：你将在实训营里的课程大纲和项目实战

▌机器学习原理项目实战

知识点概览：

本阶段主要讲解机器学习的原理，包括常用算法、模型评估与选择、特征工程等机器学习必备知识，带您充分掌握机器学习的基本思路和流程。最后会实现一个商品推荐系统，组合各种特征工程技术和机器学习算法，提升使用算法、数据清洗和特征处理的能力，为工业实战奠定坚实的基础。

加入课程第 1 阶段，挑战以下实战项目：

• 项目 1：房价预测案例；数据集探索

• 项目 2：房价预测案例 II

• 项目 3：电商商品分类案例

• 项目 4：人脸图像特征提取：PCA、ICA、NFM。电商用户聚类案例。

• 项目 5：商品推荐案例

• 项目 6：毕业项目 实现一个实际的商品推荐系统。

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