从工作的角度看 CV/NLP/推荐系统选哪个？

前 言

学院第一至第四期具有求职意向的同学中，目前已经有80%的同学拿到了国内外名企的AI算法岗位offer，或者国外名校的AI 硕士、全奖博士录取 offer。

在大家的认可下，我们开始了第六期的课程。在本期课程中，我们对本期课程做了全面的升级，增加了难度和适用场景。

旨让毕业学员能力能够符合国内BAT等一线企业的算法岗位要求，或者在算法能力层面符合知名学府的博士生录取能力要求。

面向希望自己能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位，或者希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。

本课程尤其适合： 

• 目前工作为互联网，IT相关，希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员； 

• 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生；

• 对数学、编程具有一定的热情，喜欢微积分、概率论等学科，能够感受数学之美，编程之美的学生或者工作人员；

• 对人工智能具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；

• 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员，尤其是从事无人驾驶，生物信息，图像处理，数据分析等工作的相关人员； 

• 生物、物理、化学、材料等数学英语能力较好，希望转行的学生或工作人员。 

本期培训包含三门课程，分别为：

• 人工智能与自然语言处理

• 深度学习与计算机视觉

• 推荐系统

关于全额退款：

报名保过班的同学，报名伊始既签订合同，若上完课程拿不到offer或者offer初次就业薪资达不到年薪22.5万（本科16.5万），既退还全部学费。

主修课程

01 机器学习与推荐系统

推荐系统（Recommender System，RS）方向，主要面向希望从事数据挖掘，推荐系统工程师相关的学员。推荐系统目前主要用于解决筛选大量信息的问题，推荐的对象包括（图片、视频等）内容/商品/信息查询，也有一些推荐系统专门寻找人/服务/信息等对象。

02 人工智能与自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）主要用于解决文本自动分类、文本重要信息自动提取、数据挖掘、推荐系统、文本自动生成、对话机器人、知识图谱等领域。用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化，本课程主要设计经典人工智能方法、机器学习与深度学习。

03 深度学习与计算机视觉

计算机视觉（Computer Vison，CV）主要面向希望从事图像智能处理与识别、视频检测、图像自动生成、无人驾驶、人脸识别与检测方向的学员。本课程内容主要涉及计算机视觉的深度学习方法，包括计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法，同时也覆盖了基于对抗生成网络（GAN）的图像生成方法。

三个主修方向的选择建议

具体大纲如下：

CV方向

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