2020，AI算法岗，劝退还是继续？

因此，AI  是未来几年内不错的职业选择。

但人工智能是交叉学科，涉及到技术十分广泛。如何选择方向呢？

就当下行业情况看 ， 计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP） 的成功案例最多，未来发展潜力也相对比较大，初学者可以重点考虑学习一下这两个领域的相关技术。

需要注意的是，人工智能并不是纯软件开发，简单地调用库函数 API，需要有 一定的理论支撑和场景分析 ，否则，很有可能沦为调包侠。

近期，趁着自由时间比较多，整理了一套 计算机视觉 和 自然语言处理 的资料，

今天 免费 分享给大家。这套 资料尤其适合：

• 近期想要入行 AI ，但熟悉具体细分领域情况的朋友；

• 备战 NLP、CV方向面试，没有系统的学习资料的同学；

• 希望从事 AI 方向的研究，但编程基础较薄弱的学生；

• 从事AI领域工作，不希望仅仅停留在使用工具层面，想进一步突破的从业者。

学完你可以收获哪些？

掌握企业中应用的前沿技术，对深度学习领域最新知识体系有更深入的提升；

深入理解 NLP 和 CV 处理问题的模型方法；

完善 AI 知识体系，查漏补缺；

AI 岗位面试常见问题及应对策略。

本次视频的讲解人，是前 IBM 中国总部数据科学家 高民权 老师。

高老师曾先后就职于阿里巴巴、蚂蚁金服，同时也是 PythonChina 的特邀嘉宾，中国机械出版社特邀作者。高老师作为技术主管负责过多个重点 AI 项目，在人工智能和 NLP 领域曾发表多篇论文与专利。此次高老师受开课吧人工智能学院邀请，特别录制了此次视频。需要的朋友千万不要错过！

此次视频分为 CV 和 NLP 两个部分，不同于市面上纯理论的介绍，而是将理论知识融入到实际代码项目中，非常难得，具体内容有：

计算机视觉（CV）

01

CV&CNN详述（ CNN和AI、ML、DL之间的关系 ； CNN 的结构 ； CV 应用场景 ）

02

主流框架介绍 ； 编程能力如何提升 （学习网站及刷题方法）； 真实岗位要求及 待遇 ；面试中项目相关问题及应对策略

03

图像处理操作方法（基本概念，常用技术） ；现场代码操作图像效果演示；

自然语言处理（NLP）