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名企职位要求
华为·AI算法工程师
15-30K
1. 在以下领域有学习研究或实践：机器学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、图学习、大规模分布式计算
2. 熟悉Python，熟悉sklearn、Tensorflow或Pytorch等深度学习框架
3.面向业务需求，探索并完成具有挑战性的AI算法解决方案的原型研发；
4.洞察先进技术，探索并研发AI相关算法，包括但不限于机器学习、深度学习、强化学习、非梯度优化、分布式机器学习、图像处理、NLP等；
5.面向业务的AI服务化能力构建: 完成场景化的算法模块化开发、离线测试、A/B测试、模型的工程化部署和模型的持续迭代将机器学习算法落地到研发流程及产品，助力数字化转型。
京东·算法工程师（人工智能/机器学习）
26-45K·15薪
1.机器学习/数学/nlp方向相关专业
2.掌握python、spark、hive等常用大数据工具
3.熟练使用numpy、pandas、sk-learn、matplotlib等数据挖掘分析工具
4.熟悉常见机器学习，深度学习算法，具有2年以上实际的机器学习深度学习项目研发经验
5.熟悉深度学习的开源框架，如Tensorflow,pytorch等，并有一定实践经验
【新】AI算法工程师-深度学习入门，全面掌握
课程目录
第一章：深度学习必备基础知识点7节课1小时9分0个配套素材开始学习
本章将讲授深度学习的必备基础知识，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播、损失函数、优化器等核心概念。学习完本章，学生将了解深度学习的基本概念，能够熟练运用常见的优化器算法和损失函数进行模型训练和优化，掌握深度学习的基本运行原理。
第二章：神经网络整体架构6节课58分0个配套素材开始学习
本章将重点介绍神经网络整体架构，包括神经网络层数、宽度、深度等重要的网络结构设计原则和技巧。学生将了解神经网络的整体结构设计原则，并学会如何针对不同的任务，调整网络的结构参数，以提高神经网络的性能。
第三章：卷积神经网络原理与参数解读12节课1小时25分0个配套素材开始学习
本章将深入讲解卷积神经网络的原理和参数解读，包括卷积、池化、卷积神经网络架构、参数的含义和作用等内容。学生将掌握卷积神经网络的原理和应用，能够理解卷积神经网络各个参数的作用和意义，以及如何优化网络参数以达到更好的性能。
第四章：递归神经网络与词向量原理解读6节课51分0个配套素材开始学习
本章将介绍递归神经网络和词向量的原理和解读，包括RNN、LSTM、序列建模、文本生成、文本分类等内容，以及Word2Vec等常用的词向量模型。学生将掌握递归神经网络和词向量的原理和应用，能够实现序列建模和文本生成，以及利用词向量进行文本分类等任务。
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