从语音识别到智能音箱，
从无人驾驶到人机对战，
近年来，
人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。
大家都知道，
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，
对人才的需求也在同步急剧增长。
据中商产业研究院大数据显示，
2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元，
2015年中国的人工智能市场规模达700亿元，
预测将在2020年达到1600亿元的规模，
这意味着在未来几年内，
每年的增长速度都达到50%。
令人惊讶的是，
这个专业的应届生年薪竟能高达30~50万，
但依然是人才缺口的状态…
工信部教育考试中心副主任周明曾透露：
中国人工智能人才缺口超过500万人。
人工智能求职必上，旨在通过三个月的强化训练，把学生从零基础的水平，培养成人工智能精通的水平，能够应付市面上所有公司人工智能面试。
无人工智能基础
希望3个月能够完全
从零基础学会各种人工智能算法
希望从事人工智能行业相关工作
希望求职Facebook, Google, Linkedin, Amazon, Airbnb, Uber等硅谷知名企业
面试经验少或无面试经验
不知道与面试官如何正确的沟通和展现自己
小班教学
3个月长周期课程，讲解更细致，知识完美消化。 老师当堂coding，学习完整编码和过程。 FLAG高级工程师当堂review学员代码，带你从细节开始蜕变。 课堂语音提问，有问题随时问，不让问题阻拦你前进的步伐。
班主任监督练
集训营课程配备班主任督学，跟进每位同学的作业和测验情况，并根据每位学员情况实施定制化辅导。 班主任老师不仅仅对每位学员的学习负责，更是细致入微地了解每一位学员对于工作的期待、目标。
助教课后答疑
每节课配备多名大牛助教，技术过硬，经验丰富，保证我们的学员有问必答。 从课堂到课后，学习360°无死角，让你完全消化知识，走向职场更自信。
LintCode VIP 权限
报名九章集训营的学员可在开课后第二周起享有一年的LintcodeVIP权限。 作为九章算法课程的配套练习，Lintcode.com拥有最新的面经试题，内部资料。帮助无数IT学子在职场中披荆斩棘。 LintcodeVIP权限可以对学员们公开全部题库，让学员在题海中提升自我。
1对1简历修改
FLAG资深工程师亲自为您的简历把关。 从大公司招聘角度，为您提出专业的修改意见。 全方位提升您的简历质量。
1对1模拟面试
有面试？不紧张！ FLAG资深面试官，1对1为您提供模拟面试。 模拟面试后，我们将按一线公司操作标准为您提供细致、标准化的模拟面试评分。 我们会根据您所申请公司及您的自身情况，帮您做好面试的各项准备。 让您提高面试能力，收获各大公司offer。
多对1工作推荐
九章算法拥有超强工作推荐网络，学员超过超过两万人，分布于20多个国家，遍布世界各大IT公司，为您提供强有力的内推支持。
第1周
机器学习入门
机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning
Python 基本语法基础 Introduction to Python I
机器学习KNN算法入门 Machine Learning - KNN algorithm
机器学习Python Data Analysis - Pandas
第2周
数据分析和python入门
Python 基本语法基础 Introduction to Python II
Python 面向对象、第三方库等介绍 Python - OOD
机器学习 Python Data Analysis - Numpy Matplotlib
机器学习KNN 算法实战 Machine Learning - KNN algorithm II
第3周
机器学习实战初探
朴素贝叶斯 I Naive Bayes I
朴素贝叶斯 I Naive Bayes II
线性回归 Linear Regression
逻辑斯蒂回归 I Logistic Regression I
第4周
数据抓取和机器学习实战
Python 数据分析之爬虫项目 I Python crawler I
Python 数据分析之爬虫项目 II Python crawler II
决策树算法 I Decision Tree I
决策树算法 II Decision Tree II
第5周
机器学习深入和比赛入门
逻辑斯蒂回归II Logistic RegressionII
逻辑斯蒂回归III Logistic RegressionIII
聚类和降维 Clustering and Dimensionality reduction
机器学习竞赛入门 Introduction to Machine Learning Contest
第6周
机器学习集成
机器学习集成I Machine Learning - Ensemble I
神经网络 Neural Network
反向传播 和 自动微分 Back propagation and Automatic Differentiation
梯度提升决策树 GBDT - Gradient Boosting Decision Tree
第7周
机器学习集成深入和广告系统实战
机器学习集成 II Ensemble III
机器学习集成 III Ensemble III
广告系统 I Introduction to Online Advertisement System I
广告点击率预估 II Introduction to Online Advertisement System II
第8周
TensorFlow和深入学习介绍
Tensor flow 基础搭建机器学习模型 I Introduction to Tensor flow I
Tensor flow 基础搭建机器学习模型 II Introduction to Tensor flow II
机器学习总结 Machine Learning Summary
深度学习 CNN I , Deep Learning CNN I
第9周
深度学习和强化学习入门
深度学习 CNN II, Deep Learning II
强化学习 1 - 入门介绍：Basic introduction
目标检测算法与R-CNN, Introduction to the object detection algorithm and R-CNN（
Fast R-CNN与Faster R-CNN, Fast R-CNN and faster R-CNN
第10周
计算机视觉和强化学习
强化学习 2 - 马科夫决策过程（Markov Decision Process MDP） Reinforcement Learning II
强化学习 3 - 游戏项目1 - FrozenLake Reinforcement Learning III
人脸识别 I, Face recognition I
人脸识别 II, Face recognition II
第11周
自然语言处理NLP-RNN 和强化学习深入
强化学习 4 - Deep Q Network - Reinforcement Learning VI
强化学习 5 - 游戏项目2 - OpenAI - Atari Game - Reinforcement Learning V
CNN 框架对比 CNN Model Comparison
深度学习的应用, Project: Application with deep learning
第12周
自然语言处理深入NLP-RNN
机器翻译 seq - to - seq model , Machine Translation I
机器翻译 seq - to - seq model 2, Machine Translation II
推荐系统 word - vector, Recommendation I
推荐系统word - vector 2, Recommendation II
2018/4/23 上午10:00:00
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