![AI就业一对一 第四期 [2019年上半年内都可报名，CV NLP 推荐 金融四个方向任选其一]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.itzhibei.com%2Fapi%2Fuploads%2Fb9b25801-a9a2-4c77-b144-9721d4e021cf.jpg&w=1920&q=75)
这门课不是让你把 CV、NLP、推荐、金融四个方向都学一遍，而是逼你先承认一件事：你不可能同时会四个方向。报名的第一步，是在这四个里挑一个，然后按那一条线把基础补到能面试、能上手项目的程度。所以这篇导读不介绍"课程有多全"，而是帮你判断自己该选哪个方向、选了之后要补哪些洞。
先看你缺的是哪一块
一对一这种形式，价值不在讲得多，在于有人盯着你的短板问。常见的三类人，缺口完全不同：
- 在校生或刚毕业，代码写得动，但没碰过真实数据，模型只跑过教程里的 MNIST。缺的是"从脏数据到能交付"的完整链路。
- 转岗的开发者，工程能力没问题，但机器学习那套评估、调参、特征处理的思路没建立起来，面试一问原理就露怯。
- 已有一定 ML 基础，卡在方向选择上，简历上什么都沾一点，什么都不深。
第一类和第二类，重点在补流程和原理；第三类，重点在砍掉杂项、把一个方向做深。
四个方向，各自的门槛在哪
CV 方向对算力和数据量的依赖最明显，你要习惯处理图像预处理、数据增强、迁移学习这套动作，不能只停在调包。NLP 这几年变化快，文本预处理的琐碎程度常常超出预期，分词、对齐、序列建模这些基本功不扎实，后面看论文会一直卡。推荐方向更贴近工程和业务，评估指标、冷启动、线上线下一致性这些问题，光看算法原理是答不上来的。金融方向的门槛不在模型，而在你对业务和数据特性的理解，时序、风控、特征稳定性这些概念需要单独花时间。
选之前问自己一句：这个方向的日常工作是我想做的吗？而不是"哪个听起来好就业"。
配套练习该练成什么样
光看视频和讲义没用。判断自己有没有学进去，看能不能独立完成这几件事：把一份原始数据清洗到可训练状态，说清每一步为什么这么做；针对选定方向的某个任务，跑通一个 baseline 并解释它的评估指标；拿到一个效果不好的模型，能列出至少三条排查思路并验证其中一条。这几点做不到，说明练得还不够，别急着投简历。
看完应该能回答的问题
- 我选的那个方向，核心任务和常见评估方式是什么？
- 我现在的项目经历，能不能撑起这个方向的一次技术面？
- 我的短板是原理不清、工程不熟，还是缺一个像样的项目？
- 接下来三个月，我打算把时间花在哪一两件事上？
如果这四个问题你答得含糊，那这门一对一的价值就在于有人陪你把这些答案一条条抠清楚，而不是替你决定选哪个方向。方向是你自己选的，课只是把选的代价和路径摊开给你看。
AI就业一对一 第四期 [2019年上半年内都可报名，CV NLP 推荐 金融四个方向任选其一]
课程详情
课程详情
课程标题：AI就业一对一 第四期 [2019年上半年内都可报名，CV NLP 推荐 金融四个方向任选其一]
课程核心介绍
本课程为AI就业一对一培训，旨在帮助学员掌握人工智能领域的核心技能，并针对计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及金融四个方向进行深入学习和实践。
适合人群
- 对人工智能领域感兴趣，希望从事相关工作的人员
- 计算机科学、软件工程等相关专业在校生或毕业生
- 有志于转行进入AI行业的从业者
学习收获
- 掌握编程基础与工具库，为后续学习打下坚实基础
- 深入理解机器学习原理，并能应用于实际问题
- 熟悉机器学习面试要点，提升求职竞争力
- 学习深度学习相关知识，拓展AI技能领域
课程亮点
- 一对一辅导，针对学员个性化定制学习计划
- 实战项目驱动，提升学员实际操作能力
- 资深讲师团队，提供专业指导与答疑
- 涵盖热门AI方向，助力学员就业发展
课程目录
第一部分 报名审核 乙方填写报名申请表，在线笔试和电话面试通过后，才视为报名成功，甲乙双方签订培训合同。 第二部分 沟通定制 甲方对公司的招聘方向与需求分析，并根据乙方自身实际情况，甲方协助乙方先确定职业，岗位发展方向，设计简历和项目，帮助乙方选择方向，并协助乙方进行简历与项目定制 第三部分 学习定制 根据乙方背景(学历与工作经验等)设定合适的方向与项目、明确需要掌握的知识点，甲方协助乙方进行查漏补缺，向乙方推送定制的教学资源，比如数据结构算法、ML数学基础、机器学习/深度学习三个环节学习（具体从哪个环节开始学起，或需要学习哪几个环节，因人而异、个性化定制），乙方自学后采用在线或线下，进行学习和考核。顺利通过阶段考核的学员，才能进入下一阶段。未能通过的同学重新学习，直至通过。对中途报名的同学，根据自身情况进入相应阶段进行学习后，考核同上。 第一阶段 编程基础与工具库 在线视频：python基础；数据分析与处理技能；数据结构与算法；机器学习工具库 线上答疑：精髓速讲与定制答疑 第二阶段 机器学习 在线视频：算法部分：逻辑回归、树模型、SVM、贝叶斯方法、聚类 在线视频：算法实践：特征工程、模型融合 在线视频：高级应用：sklearn实战、xgb/lgb使用 在线视频：业界实战：用户画像与推荐系统 线上答疑：精髓速讲与定制答疑 第三阶段 机器学习面试要点总结与案例 在线视频：算法总结：从逻辑回归到神经网络的工业主线1 在线视频：算法总结：从树模型到boosting模型的工业主线2 在线视频：算法应用：典型数据科学比赛案例 线上答疑：精髓速讲与定制答疑 第四阶段 深度学习部分 在线视频：算法总结：卷积神经网络与循环神经网络 算法应用：计算机视觉应用与细节知识 算法应用：自然语言处理中的神经网络应用 线上答疑：精髓速讲与定制答疑 第五阶段 深度学习面试要点总结与案例 要点汇总：计算机视觉核心任务与典型模型 要点汇总：自然语言处理问题与典型模型 在线视频：CV与NLP深度学习案例 线上答疑：精髓速讲与定制答疑 第三部分 面试求职 针对特定方向的定制化项目（如NLP实战项目），进行项目与简历最终调整与完善。然后安排名企面试官模拟面试与内推，面试与反馈迭代，最终帮助乙方成功拿到offer。 第一阶段：简历与项目定制 巨型公司的招聘方向与需求分析，选择方向 针对特定方向的定制化项目，进行简历调整与完善 第二阶段 名企面试官模拟面试与内推 面试与反馈迭代 注：实战项目会根据市场环境，学员综合情况动态调整。 第四部分 入职护航 针对学员入职后工作上遇到的技术方面问题，进行跟踪服务。为学员稳定就业保驾护航。
