AI第2期开班典礼
课程安排
- 2周的导学阶段
- me老师: Python 基础 + 机器学习基础.
- 第3级别: 机器学习懂一半了 + Python基础 ✅
- 第2级别: 机器学习不会 + Python基础 ❎
- 第1级别: Python不会 ❌
- 第一模块: AI认知课
- 第二模块: Pytorch基础
- 第三模块: 深度学习
- 第四模块: AI项目集训营
- 第五模块: 大模型集训营
- 第六模块: LangChain集训营
- 第七模块: 大厂前沿揭秘
- 第八模块: 面试集训营
注意事项
- 作业: 总计需要提交约20次作业.
- 每次作业有截止提交时间, 同时评分A, B, C.
- 保薪要求:
- 1: 至少达到80%作业 + 期末考试80分 + 模拟面试B以上.
答疑
- 问题1: Python需要学到什么程度?
- Jupyter notebook ⭕️ --- 纯粹的一个校园工具 (虽然网上会看到很多人在用)
- 公司里搞开发:
- Linux --- vim
- Linux --- VScode, Pycharm (IDE)
- 不需要学Python web, 不需要学Python后端运维的部分, 也不需要学Python数据库的部分
- 注意力集中在核心语法部分
- 问题2: 机器学习需要学到什么程度?
- 一般来说将传统算法叫做"机器学习", 把采用了神经网络的模型统一叫"深度学习" (目前AI的主流技术)
- 工业界传统的机器学习占比已经很小了 (2015年 50%, 2020年 20%, 2025年 5%)
- 线性回归, 逻辑回归, 决策树, 随机森林, XGBoost
- SVM, 朴素贝叶斯 (完全不用了, 连面试都没人问了)
- 问题3: 学AI需要什么样的电脑配置?
- 千万别优先用电脑训练模型!!!
- 适应Linux服务器开发模式......专业的程序员都在服务器上搞开发 + 都在Linux环境下搞开发.
- ✅第一节课就会给同学们推荐很多免费的算力资源用.
- 问题4: 未来的就业岗位?
- 问题5: "老三样"完全不会有影响吗?
- 微积分 --- 高等数学
- \(e^x\) 导数 == \(e^x\)
- \(\frac{1}{x}\) 导数 == \(-\frac{1}{x^2}\)
- ✅需要复习到多元函数求偏导, 积分相对用得少也得复习一下
- 矩阵运算 --- 高等代数
- A: [m, n] , B: [x, y] == A * B 满足条件??? n = x
- 概率分布 --- 概率统计
- ⭕️核心: 学习AI过程中的数学知识, 一定是点对点的补, 千万别回去那本数学书先学!!!
- 问题6: 需要刷leetcode吗?
- 1: 应届生 + 目标大厂
- leetcode的权重大概占到50%以上!!!
- leetcode刷题角度: medium为主, easy为辅, hard看个人
- 数量上, 建议每日一题的节奏 --- 400 ~ 500道题目最好 (800 ~ 1000更棒)
- 2: 社招生 + 目标大厂或者好公司
- leetcode的权重大概占到20% ~ 30%
- 项目经验更主导
- 数量上, 建议每周2 ~ 3题的节奏 --- 200 ~ 300道题目最好
- 3: 社招生 + 中小公司 (入行为主)
- 问题7: 关于3大类岗位的区别?
- 本质上:
- 2019年之前专门的算法岗. (很少涉及编写项目代码)
- 最近几年(2020 ~ 2024), 公司里面算法和开发不分家.
- AI算法岗: 50%算法 + 50%开发 (算法涉及到新东西, 偶尔也有论文复现)
- AI项目研发岗: 20%算法 + 80%开发 (算法不涉及完全写新东西, 也不涉及论文复现, 涉及到写class Model)
- AI应用开发岗: 10%算法 + 90%开发 (基本不写class Model, 更加标准"炼丹师" + "调参侠")
- AI里面 95% 的场景Python + 5% 的场景C++
- AI开发的过程中, 会和前端, Java, C++, ios, 鸿蒙, 安卓, 测试, 产品狗🐶, 共同合作
- 问题8: 学习AI只会调库怎么办?
- 问题9: 想参加2025年春招的小伙伴 + 2025年春节后跳槽的小伙伴, 需要学到什么程度?
- 正课中第六模块之前都需要学完 + 学懂 + 代码跑完.
- 考虑到咱们的课程进度, 建议同学提前看第1期的录播 + 跟第2期的直播. 提前学完大模型 + LangChain.
posted @
2025-10-02 14:27
凫弥
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