快速了解人工智能

推动当今技术革命的 9 个关键概念，正在不断拓展其应用边界

No.1 AI 算法和模型

AI algorithms and models AI 算法是用于解决问题的数学方法或策略，而模型是由算法训练出来的，用于执行特定任务的系统 应用：分类器、回归模型、聚类算法

Google 利用其开源的人工智能框架，推动 AI 算法开发，加强了 Google 在搜索引擎、广告推荐和云计算服务等业务中的领先地位

No.2 机器学习

machine learning 机器学习是 AI 的一个子领域，让计算机通过数据学习，而不是由人编程 应用：推荐系统、垃圾邮件过滤

抖音 个性化推荐基于先进的机器学习技术，实时分析用户行为并推送相关内容，推动了短视频行业的快速增长，字节跳动崛起为全球领先的内容平台

No.3 深度学习

Deep Learning 深度学习是机器学习的一种，使用人工神经网络来处理大量数据 应用：图像识别、翻译服务

NVIDIA GPU 被广泛用于深度学习训练。由于深度学习在各领域的应用激增，NVIDIA 的股价大幅上涨，成为数据中心和 AI 硬件的市场领导者

No.4 神经网络

Neural network 模拟人脑结构的算法，处理和分类复杂数据 应用：语音识别、图像处理、金融预测

Microsoft Microsoft Azure AI 为开发人员提供了构建、培训和部署神经网络的工具。通过将 AI 与云计算结合，Microsoft 帮助企业加速数字化转型，增强了其在云计算市场的竞争力

No.5 计算机视觉

Computer vision 让计算机 “看” 并理解图像和视频 应用：面部识别、环境识别、医疗诊断

amazon Amazon Go 的无人商店利用计算机视觉进行商品自动识别，这种颠覆性零售模式推动了 Amazon 在零售领域的创新，提升了公司的市场价值

No.6 强化学习

Reinforcement learning 一种通过奖励和惩罚来学习最佳行动策略的算法 应用：游戏对手、自动驾驶

DeepMind AlphaGo 通过击败人类顶级围棋选手，展示了强化学习的强大能力。AlphaZero 进一步扩展了自我学习技术，并在多个游戏中表现卓越，推动了 AI 在复杂问题解决中的边界

No.7 自然语言处理 NLP

Natural Language Processing (NLP) NLP 使计算机能够理解、分析和生成自然语言 应用：Siri、智能助手、文本分析

OpenAI GPT 系列能够进行自然语言生成、翻译和问答等多种任务，展现了语言模型的潜力。它推动了生成式 AI 的应用，促进了开发者在各行业中创造智能应用，极大地改变了人机交互

No.8 生成式 AI

Generative AI 生成式 AI 是能够根据输入生成新内容的 AI 技术，如文本、图像、音乐等 应用：艺术创作、创作写作、游戏开发

Adobe Adobe Photoshop 等软件集成生成式 AI 工具，简化创作过程。利用 AI 技术自动生成内容、优化设计和建议创意，从而加速广告创作流程，提升广告展示效果和用户体验

No.9 SLAM 即时定位与地图构建

SLAM real-time positioning and map construction SLAM 是让机器人或无人机在未知环境中同时进行定位和地图构建的技术 应用：自动驾驶车辆、无人机导航、虚拟现实

TESLA Tesla 的自动驾驶技术依赖于 SLAM 进行环境感知。实现了高度的自动驾驶功能，推动了自动驾驶技术的普及，使车辆能够更适应复杂环境。加速了全球自动驾驶行业的进步与竞争力

AI 正在重塑世界

从效率、创意、健康、娱乐等各行各业，人工智能的应用正快速进入到我们的生活、工作场景中

娱乐

通过对话创造虚拟角色，并可以和它们聊天

效率

由 OpenAI 开发的先进语言模型，能够理解和生成自然语言文本

通过深度学习做语言翻译

AI 生成 PPT

企业定制化 AI，构建企业知识库，给员工提供写作助手、分析助手

学习 & 发展

提供个性化教育体验

帮助企业测试员工的专业能力

帮助企业生产个性化 (虚拟人) 视频，用于员工培训、对外客服等

开发 & 数据

speech to text，语音分析、总结

AI 写代码，代码 research、代码助手

客户获取及维护工具，生成最佳客户策略

创意

为产品生成广告级别宣传图

文生图、文生视频、视频生视频、图生图

AI 游戏制作和生成

文生音频，生成不同音色、音效

国防

海陆空自主安防系统、无人驾驶飞机、无人驾驶潜水艇

解密加密信息

探查雷达和其他信号，检测异常，并构建预测模型

健康 & 医药

AI 辅助写病历、分析病历、病人管理

AI 蛋白质结构设计

AI 药物发现

分析临床数据，并为药物发现和研发进行建模和仿真

工业

AI 人形机器人

AI 工业 IoT

自动驾驶卡车

多元统计和预测建模应用于工业过程数据

专业服务

法律 AI

辅助使用大模型的工具，商业、数据、用户分析

基础设施

推理服务供应商 - 可扩展计算平台

用于开发大语言模型应用的框架

提供自然语言处理相关的开源模型库、数据科学工具、自动化训练和社区、企业级服务等

底层大模型

存储 & 计算

帮助公司管理和注释大量数据

数据驱动的决策和创新

矢量数据库

提供结构化数据的存储、数据仓库和分析服务

硬件

开发用于人工智能和机器学习的高性能计算芯片

GPU 高性能计算平台

微处理器、图形处理器、芯片组和其他半导体产品

AI 在农业领域

对社会生产力的革命

农田杂草的存在，其凭借强大的生命力与农作物竞争，影响光照、水分和矿质元素。除草对农作物生长至关重要，保障生长空间、改善土壤环境、预防病虫害、提高机械化效率，从而提升农业生产效益

过去，依靠人力 后来，机械化应用 无人机也很常见

这依然解决不了误喷作物、漏杀杂草、浪费药水

比如这有一片地，肉眼能看出庄稼和杂草吗？ 通过喷药机 AI 海量练习识别各种杂草和庄稼图片 精准喷头避开正常农作物留下一滩滩深绿色的痕迹

大模型职场应用：文本、代码

过半企业已经使用大模型，万人大厂使用率达八成

2024 年，53.48% 的企业已布局大模型，还有 13.65% 的企业正在布局。企业规模越大，使用率越高：超过 79.72% 的万人以上企业员工表示所在公司已使用大模型工具，而百人以下公司的比例仅为 30.18%。使用大模型后，超过 95% 的职场人士反馈工作效率得到提升

您所在的企业或组织是否已使用大模型工具？

是：53.48%

否：32.87%

尚未，正在布局中：13.65%

使用大模型工具后，您工作效率有什么变化？

提高 10%-30%：34.92%

提高 30%-50%：23.52%

提高 50% 以上：17.34%

提高 1%-10%：20.19%

没有变化：3.33%

使用效果不佳反而降低了工作效率：0.70%

大模型职场使用率近 7 成，文心一言、ChatGPT 领跑

近 7 成职场人士已在工作中使用大模型，其中每天使用的占比为 27.77%，每周使用的为 16.93%。这表明大模型在市场普及率和用户教育方面仍有很大提升空间。百度的文心大模型为最多使用过的工具，占比 55.02%；紧随其后的是 ChatGPT，使用率为 50.81%

您在工作中使用大模型工具的频率？

每天使用：27.77%

每周使用：16.93%

偶尔使用：30.24%

从未使用：25.06%

您在工作中使用过哪些大模型？

百度 - 文心大模型：55.02%

OpenAI-ChatGPT：50.81%

阿里 - 通义千问：36.25%

字节 - 豆包：33.33%

科大讯飞 - 讯飞星火：22.01%

月之暗面 - kimi：21.68%

Bing-Copilot：17.80%

Midjourney：12.94%

Meta-LLAMA：11.33%

Claude：10.36%

文本生成用途最广，代码生成提效最多

大模型工具在职场中的主要用途是文本生成，使用人群占比 64.73%；其次是代码生成，占比 19.09%。代码生成显著提升工作效率，40% 的用户反馈提效 10%-30%，45% 则表示提效超过 30%。随着 Sora、可灵 AI 和剪映 Dreamina 等视频模型的推出，广告、短视频等创意领域的视频生成也将迎来快速发展

请列举您在工作中对大模型技术的主要应用场景？

文本生成：64.73%

代码生成：19.09%

图像生成：7.77%

视频生成：4.53%

语音生成：1.29%

其他：2.59%

使用大模型工具后，您的工作效率有什么变化？ 代码生成 / 文本生成

提高 50% 以上：17.05% / 16.54%

提高 30%-50%：28.49% / 21.69%

提高 10%-30%：40.99% / 33.82%

提高 1%-10%：10.23% / 23.53%

没有变化：1.14% / 4.04%

使用效果不佳反而降低了工作效率：2.27% / 0.37%

全球热门 AI 创业领域

钱多、应用新颖、技术很酷

AIGC

科技打开影视新时代 李少红、贾樟柯、叶锦添、张吃鱼等 9 位知名导演打造的 9 部 AIGC 电影短片正式亮相，涵盖奇幻、志怪、亲情、动画等多元类型，全部使用可灵 AI 进行视频生成，电影导演完全依托视频生成大模型

中国电影产业近年来迅速发展，2023 年票房达到 600 亿元。随着众多作品爆火，《流浪地球》《哪吒之魔童降世》的成功彰显了中国科幻和动画的潜力，AIGC 技术助力创作与特效提升，未来将改变电影制作模式

全部使用视频大模型创作的 9 部电影短片 雏菊、花满清、麦收、快递员、喵心归处、新世界、百鬼勿扰、再见兔子、最后的防线

Robotaxi — 引领未来出行

智能自动驾驶改变生活 萝卜快跑 — 获批香港首个自动驾驶牌照，开启全球业务拓展

在中国，萝卜快跑不仅发布了全球唯一的前装量产 L4 级无人车，而且自动驾驶车辆的足迹已经遍布十余个大城市。萝卜快跑还在酝酿着出海，其获批香港首个自动驾驶车辆先导牌照，有了进军右舵左行地区的跳板 — 这块出行市场，占到了全球份额的 1/3。根据机构的预测，到 2030 年，全球 Robotaxi 市场规模将达到 8349 亿元

Waymo 谷歌的自动驾驶子公司，领先于 L4 级别的全自动驾驶技术 Waymo 自动驾驶采用激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达等多种传感器融合技术，结合深度学习和计算机视觉算法，实现高精度环境感知和路径规划

Tesla 通过高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和全自动驾驶 (FSD) 功能引领市场 Tesla 自动驾驶主要依靠摄像头、超声波传感器和雷达，通过深度学习和神经网络进行数据处理，实现环境感知、路径规划和决策制定

百度 在中国积极推进 Apollo 平台，发展无人驾驶和智能交通技术 百度自动驾驶主要依赖激光雷达（LiDAR）、摄像头和毫米波雷达等传感器，结合深度学习算法和高精度地图，实现金融级的环境感知、实时决策和路径规划

具身智能 — Embodied AI

将 AI 能力融入机器人物理实体 让其能听懂语言、识别物体，与环境交互，最终完成相应任务

智元机器人 RAIZE A1 远征 A1 AI 算力：200 Teraflops 传感器：RGB-D 相机、激光雷达、IMU、麦克风阵列 具身智能：多模态感知、少样本学习、任务闭环、强人机交互 身高：175cm 体重：55kg 步速：7km/h 自由度 DoF：49+ 整机承重：80kg 单臂最大负载：5kg

据高工机器人产业研究所 (GGII) 不完全统计，2024 年 1 月份至 10 月份全球人形机器人共发生 69 起融资事件，总金额超过 110 亿元。其中有 56 起发生在中国，总金额超过 50 亿元

在具身智能赛道上频频拿钱的，还有前华为 “天才少年” 彭志辉，人称稚晖君，在上海成立了智元机器人。赛道空前火爆下，华为的下场更是加了一把火。11 月，华为（深圳）全球具身智能产业创新中心宣布正式运营。会上，华为与 16 家企业签署了合作备忘录，涵盖乐聚机器人、拓斯达、兆威机电等多家科技企业

“真枪实弹” 机器狼 亮相珠海航展 小米智能工厂 — 高度智能化的 “黑灯工厂”

无人集群作战可以最大限度地降低人员伤亡，在危险的战场环境，比如排雷、侦察和潜入敌后，无人系统可以顶替士兵完成这些高危任务，从而保护士兵的安全

银河通用完成 5 亿元人民币战略轮融资 Galbot 将两条腿合并为一条具有更高稳定性和运动效率折叠腿，配以 360 ° 全向移动轮式底盘，使得身高 1.73 米的 Galbot 向上摸高能及 2.4 米，俯身可触地面一定范围，从而能够实现更大的工作空间

与传统的工业机器人不同，协作机器人可以与人类共同工作，进行并行操作，如在装配线中与工人配合完成物品搬运、装配等工作，尤其在危险的工作环境中，人形机器人可以承担起高风险的任务

Robody— 家庭护理新宠 人形机器人可以充当个人助理的角色，帮助管理家庭成员的日程、提醒重要事项、提供信息查询等服务，甚至能与家庭成员建立情感纽带，提供陪伴和关怀

AI 时代，选择学什么学科

观察全球一流高校原生 AI 专业进展

US News

北美本科人工智能排名 top5

卡耐基梅隆大学

斯坦福大学

马萨诸塞理工学院

加州大学伯克利分校

佐治亚理工学院

卡耐基梅隆大学 (CMU) AI 学科排名位列第一，该校孕育了一众 AI 时代的科学家、企业家。CMU 是北美首个设立本科 AI 专业的大学。本科 AI 专业将学习数学与统计、计算机科学、人工智能导论 — 表征与问题解决、机器学习入门、科学与工程、人文与艺术等核心课程。CMU 研究生 AI 学位，学生将深入研究机器学习、自然语言处理等课题。5 个核心课程以商业落地、创业为导向，致力于让学生毕业即可找到 AI 应用的方向

CNUR

中国大学评级排名 2024 人工智能

 国内已有 538 所顶尖高校建立了人工智能学院，一般分为三类： 一类是开设在自动化、电子信息类学院，偏向机器视觉、机器人、无人机控制等软硬结合的方向；一类是开设在计算机类学院，NLP、CV、知识图谱等偏软的方向；以及单独设立人工智能学院等特点

AI 时代，哪些专业更易入行

学习使用 AI 是未来人的基本技能之一

本科阶段更好规划，考研 or 就业

人工智能驱动的科学研究，正成为全球人工智能领域新前沿

计划考研（目标：成为科学家）

不建议跨考计算机相关专业，跨考内容多、准备时间长，时间成本高，复试阶段的要求高，如实践经历、科研、项目和专业竞赛等经历弱，复试往往存在劣势

如果能够拿到国赛的一、二等奖，对于考研复试也会有较为积极的影响

通过参加专业竞赛来促进学习

如果学校的科研资源比较匮乏

将考研看作是职业发展的一个选项，而非唯一出路，鼓励就业后的再学习和进修方式 如机器学习相关的科研活动，可参考案例多、选择空间大、入门并不难，更容易获得学习和科研的成就感 大一和大二期间要重视积累一些科研实践经验

计划就业（目标：成为工程师）

计算机大类、电子信息大类、自动化控制大类和数统大类等专业同学的整体知识结构和专业技能培养更适合当前产业领域的应用型岗位，未来企业将更青睐本科相关专业同学，基础更扎实

从产业领域的应用型岗位入行

注重整体知识结构和专业技能培养

打好底层数学基础各类经典算法

误区，以为到研究生阶段再学不迟。研究生就三年时间，侧重项目、算法，基础能力需要在本科阶段提前建立好 精通 Python、C++ 某一门编程语言 重视编程能力的提升

算法研发岗 VS 应用开发岗

助力本科阶段入行规划

人工智能行业人才本硕为主 8 年以上工龄占比高于互联网行业

行业人才学历分布

图例： 橙色（深橙）：人工智能行业人才 浅橙色：人工智能行业职位 蓝色：互联网行业人才

博士：人工智能行业人才 1.79%

硕士：人工智能行业人才 30.66%

本科：人工智能行业人才 56.17%

大专：人工智能行业人才 10.96%

大专以下：人工智能行业人才 0.42%

人工智能行业和互联网行业工龄分布

图例： 橙色（深橙）：人工智能行业 浅橙色：互联网行业

3 年以下：人工智能行业 7.91%，互联网行业 14.30%

3-5 年：人工智能行业 11.68%，互联网行业 14.09%

5-8 年：人工智能行业 19.53%，互联网行业 21.36%

8-10 年：人工智能行业 12.42%，互联网行业 11.87%

10-15 年：人工智能行业 25.16%，互联网行业 21.37%

15 年以上：人工智能行业 23.30%，互联网行业 17.01%

文字说明： ① 人工智能行业人才学历占比最多的是本科和硕士，两者合计占比达 86.83%，行业人才硕士以上学历占比明显高于行业职业发布学历占比，从学历方面人才供应高于人才需求。人工智能行业人才硕士以上学历占比也明显高于互联网行业人才，行业吸引和聚集了一批高学历的优质人才。

② 人工智能行业工龄占比最多的是 10-15 年，其次是 15 年以上，经验丰富人才占比较多。相比互联网行业，人工智能行业 8 年以上工龄占比更高，行业经验丰富人群占比高于互联网行业。

做好 3 点规划，实现质的跨越

01 发现和培养兴趣 兴趣是最好的老师

兴趣探索 — 通过参加我们的课程和讲座，了解人工智能不同分支，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，找到最吸引自身的方向

跨学科融合 — 关注人工智能在自己专业或兴趣领域的应用，如医疗、金融、游戏等，探索 AI 技术如何解决实际问题

02 技能与应用能力 夯实基础行稳致远

课程选择 — 我们帮你提升数学 (线性代数、概率论)、计算机科学 (数据结构、算法、编程语言) 以及人工智能的基础。利用在线平台优势，补充如机器学习、深度学习、自然语言处理等，以建立坚实的基础

编程技能 — 重视编程能力的提升，掌握常用的 AI 工具和框架，如 PyTorch 等，深入扎实各类编码能力

03 实践更重要 学术能力不是唯一标准

应用开发 — 在这里熟悉 AI 领域的多种应用方向，包括算法、数据、应用开发等，结合自身兴趣和背景进行职业选择

项目积累 — 通过参与课程项目开题、开发、汇报答辩全流程，解决工作场景中的真实问题，提升项目开发能力和问题解决能力

为什么选择华清远见

优势一：22 年教育品牌 大量案例累积

华清远见成立于 2004 年，建设超过一千所全国高校实验室 每年寒暑假我们成功举办 33 届全国高校高级师资培训班

中国农业大学 —— 人工智能实验室 为中国农业大学建设人工智能实验室，以机器视觉技术、自然语言教学为主，在多个创新项目中融合了智能硬件、物联网应用、ROS 机械臂控制等，开展 “人工智能 + X” 复合专业培养

中国科学技术大学 —— 创新实验室 华清远见研发中心的工程师奔赴中科大，授权整套知识体系，搭建 63 套可视化模块开发创新实验室设备，为中科大、苏州研究院创建高端创新实验室的工作正式启动

中国矿业大学 ——ICS 实验平台 为中国矿业大学的建设智慧城市综合实训系统，先进的信息、数据、电子传感、控制技术，为城市管理提供实时、准确和高效的解决方案，减少交通负荷和污染，优化城市运行管理

哈尔滨工业大学 —— 人工智能实验室 哈工大实验室以工业 4.0 智能制造为背景，融合工业机器人分拣、机器学习、语音处理、计算机视觉、嵌入式、物联网技术等，全面满足 “人工智能 + 嵌入式”、“人工智能 + AIoT” 和 “人工智能 + 机器人” 的综合教学与实训需求

中国计量大学 —— 人工智能实验室 为中国计量大学搭建人工智能实验室，融合计算机视觉与语音技术、机械臂控制和 AR 增强技术，培养学生的基本应用开发能力，使他们能在产业布局和应用创新中快速适应人工智能与产业的人才需求

华东师范大学 —— 人工智能实验室 为华东师范大学搭建人工智能实验室，通过机器学习进行图像和语音处理，多种场景应用，不仅满足基础教学，通过实践培养学生的应用开发能力，促进他们思考问题，对多重逻辑的见解，营造开放的学习氛围

合作院校标识：南京工业大学、上海师范学院、四川大学、天津科技大学、武汉理工大学、东北大学、福州大学、广东理工学院、广西师范大学、哈尔滨工业大学

优势二：自研 AI 实验平台 降低入门难度

结合大量教 - 学 - 练场景 独家自研虚拟仿真 AI 实验平台

解决算法难

采用 “可视化算法” 教学模式构建人工智能学习架构，缩短学习周期 通过封装算法过程和动态解析代码，采用搭积木式组合方式，使学生以可视化方式理解算法原理，帮助学生快速、准确地建立整体学习思维。以深度学习为例，传统学习方式通常需要 2 到 3 天，而通过人工智能在线实验平台，仅需半天即可掌握相关知识。这种创新方式显著提高学习效率，使复杂概念变得更易于理解

解决编程难

代码 “一键自动生成” 积累大量代码实践基础 嵌入自研算法大模型，项目代码一键生成，根据封装组件自主学习代码，不断进行实验和调整，促进探索和创新。代码资源可以迁移到硬件平台或工业、交通、城市等 3D 场景中验证

解决应用场景难

首创 “3D 教学模式” 带来学习效果显著提升 采用 “3D 应用场景案例实战” 教学模式，在学习效率、学习效果以及知识的掌握与吸收等方面带来了显著的提升。逻辑与算法可接入系统里预设的 3D 场景中，实现可视化交互体验，打造人工智能沉浸式实操环境

六大功能模块

实践体验 虚拟仿真允许学生在模拟环境中应用 AI 算法和技术，不仅限于理论学习，而是通过实践来深化理解

智能捕捉错误 编程和算法学习过程中的异常情况，可以精准捕捉、提醒错误原因，帮你快速 Debug

跨平台迁移 通过多接口 API，进行跨场景、硬件、服务器的算法部署

即时反馈 在虚拟仿真中，学生可以立即获得反馈，了解他们的决策和算法选择是否有效

构建真实场景 如自动驾驶场景中，模拟道路、行人、信号灯，可真实控制场景内车辆进行闭环自动驾驶开发。

数据 / 模型 / 场景 虚拟仿真可将学习过程中产生的算法、模型一键置入真实场景应用，提升实践应用能力

元宇宙一人工智能在线实验平台

优势三：研发 + 教育 课程体系领先

涵盖人工智能领域六大热门技术方向

美国在全球人工智能领域的领先优势主要源于其独特的政府 - 大学 - 产业的研发生态系统。以 “实用” 为导向，战略性地整合研发设施、数据集和专业知识等资源，显著加速了科技成果的产业化进程。在这一过程中，政府提供资金和政策支持，大学承担基础研究与人才培养的核心角色，而产业则负责将研究成果转化为实际应用。这种紧密合作使得知识转移更加高效，促进了新兴技术的快速发展

「研发 +」融合 多个高薪热点，保障技术先行

研发中心成立近 20 年以来，始终坚持 “技术创新引领教育发展” 的企业发展理念，是一家专注于领先智能化产品及设备研发的高新技术企业。自主研发 100 余套软硬件产品，覆盖个人学习、高校实验室建设、企业工控三大领域。与 NXP、华为、阿里云、百度智能云、全志等众多名企大厂达成战略合作，在自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉领域建立深度合作

「教育 +」融合 领先的课程设计，保障学有所成

前瞻性课程设计

课程由点到面，涵盖当下人工智能领域六大热门技术方向的技能体系，让你收获知识、实战、逻辑、业务四大技能

企业级项目实践导向

课程引入一线前沿技术，强调项目驱动实践，让你直接上手企业级算法应用开发，积累真实案例和开发经验

提供丰富的 GPU 云端算力

链接高性价比、高性能、高稳定性的云端算力服务，提供丰富 CPU、GPU 计算、存储服务，一站获取开发所用全部资源

一站式就业服务体系

针对性职业测评、认证，带你从简历制作开始，优化科研、技能、项目背景及相关认证，树立专业形象，帮你顺利入职企业

参与这门课程，你将收获

携手百度《人工智能人才能力认证》树立专业形象

证书展示文字

人工智能深度学习（初级）认证 您已完成百度云智学院与华清远见联合认证人工智能深度学习考试，特颁发证书！ 身份证号： 证书有效期： 底部标识：百度智能云、百度云智教育、华清远见

赋能 3.0 时代 共建 AI 人才认证生态

云智人才认证体系，致力于构建 “以百度智能云为平台的人工智能 ABC 人才能力行业标准”，为 8 大产业在人工智能时代的转型，提供产品实践类认证、专项认证和行业应用认证。

认证类别：

1+X 计算机视觉认证

数据标注认证

机器视觉联盟认证

1+X 自动驾驶软件系统应用认证

1+X 人工智能深度学习认证

覆盖八大产业： TMT - 互娱、TMT - 媒体、TMT - 运营商、金融、电力 / 能源 / 水务、汽车、钢铁 / 3C / 工业、教育

百度云智人才能力认证价值及权益

百度云智教育官方认证 百度云智教育人才能力证书区块链解决方案，确保人才能力在生态方互认互信

人工智能技术能力可衡量 科学评测工具，确保人工智能人才能力精准评价和终身评价

百度智能云生态岗位推荐 为人工智能产业获得证书学员，与企业岗位，实现精准匹配，提高招聘效率

提升就业竞争力

《人工智能人才能力认证》 证书获取、考试、颁发流程详情咨询老师

课程大纲

第一阶段 人工智能开发编程基础

本阶段学习目标：

Python 的基础语法

Python 数据结构

Git 使用与学习

L1 Python 程序设计

① 了解编程基础知识 ② 掌握 Python 开发环境的搭建 ③ 掌握 python 语言的数据类型、列表、元组等重要基础知识 ④ 掌握 python 语言的控制语句 ⑤ 理解面向对象编程思想 ⑥ 掌握迭代器与生成器的使用

项目实战：

百度 AI 开放平台实现图片识别

批量制作毕业证

做一个 Python 加法小程序

写一个自己的 Python 包

记事本应用项目

MP3 播放器

职业定位：

Python 开发工程师

软件测试工程师

L2 Python 数据结构与算法

① 掌握数据结构中的线性表、栈和队列的用法及编程实现 ② 掌握二叉树的递归遍历、层次遍历、及递归如何转非递归 ③ 掌握各种查找算法及编程实现 ④ 掌握各种排序算法及实现

L3 Git 使用与学习

① 掌握 Git 工具的使用方法，从而实现对代码的管理，版本生成，版本回退，创建分支协同开发同一个项目 ② 掌握在 pycharm 开发环境中集成、使用 Git

第二阶段 Agent 智能体开发

本阶段学习目标： 完成 13 个 level 学习，完成课后作业和项目作业，掌握主流的大模型及应用场景，掌握大模型的私有化部署配置方式，以及基于 RAG、Agent 技术的大模型开发实战技能。

L4 Linux 开发与使用

① 了解 Linux 操作系统的基本概念及其特点 ② 能够在 Windows 中安装并配置 WSL2 环境 ③ 掌握常用的 Ubuntu 命令行操作

L5 初见大模型

① 熟悉当前主流的大模型及其应用场景 ② 掌握大模型的基本工作原理 ③ 了解大语言模型的发展历史及未来趋势 ④ 理解大语言模型的预测流程及提示词设计的重要性

L6 大模型的部署与应用基础

① 了解大模型部署的基本流程 ② 熟悉常用的大模型开发库及其核心概念 ③ 掌握在 autodl 平台上部署大模型的方法 ④ 掌握 FastAPI 框架的基本使用方法

L7 大模型的 RAG 与 MCP Agent 设计

① 熟练掌握 Langchain 框架的使用 ② 理解 RAG 技术 ③ 掌握 RAG 技术在 Langchain 框架中的使用方式 ④ 掌握 MCP 服务器、客户端的工作机制

L8 Vibe Coding 与 Agent Skill 开发

① 掌握 Vibe Coding 的编程范式 ② 掌握 skill 的原理与开发步骤

L9 从零手搓龙虾与多智能体协同课程

① 理解 Agent 的原理 ② 了解 OpenClaw 底层框 ③ 掌握智能体开发过程中工具调用、skill 加载、持久化记忆、多智能体协同的相关技术

L10 多模态智能语音助手

① 理解 Agent 的原理 ② 掌握语音转文字、文字转语音模型的使用 ③ 掌握多模态图像、视觉相关的应用编程方式

L11 基于 Agent 的私人 AI 助理

① 理解 Agent 的原理 ② 熟练掌握基于 Agent 技术的私人 AI 助理项目的实现过程

L12 Autogen 开发实战

① 深入理解 AutoGen 的多智能体协作架构，掌握核心角色划分、对话管理机制 ② 能够独立完成基础智能体系统的设计与开发，实现复杂对话流程的自动管理和自定义工具的无缝集成 ③ 掌握性能调优和部署方案

L13 多智能体交互式课堂实战开发

① 构建企业级全栈工程体系能力 ② 掌握复杂前端交互系统设计能力 ③ 构建单 Agent 到多 Agent 的完整智能体系统 ④ 实现企业级 AI 系统落地能力

L14 DeepSeek+Coze 打造 AI 智能体工作流

① 熟练掌握 Coze 智能体的基本配置方法与核心参数设置 ② 深入理解 Coze 工作流的节点设计逻辑与自动化流程搭建 ③ 掌握结合 DeepSeek 的 AI 办公提效 ④ 能够独立完成公众号爆款文案、电商带货视频等场景的智能体任务配置与效果优化

L15 OpenClaw 一人公司

① 掌握 OpenClaw 的快速部署与基础运维能力 ② 具备技能 (Skills) 体系的安装与配置能力 ③ 构建多 Agent 协同工作流能力 ④ 掌握系统运行机制与安全可控能力

L16 Python 高级技巧 (进阶)

进阶课程内容

项目实战：

大模型的部署

基于 encoder-decoder 对话机器人

阿里通义千问 Qwen 大模型部署

清华 ChatGLM 大模型部署

LangChain - 代理实现天气预报

大模型快速生成图片

大模型快速生成视频

基于 DeepSeek+Coze 的 AI 面试官

基于 DeepSeek+Coze 的 AI 旅行助手

基于 DeepSeek+Coze 的 AI 客服

基于 Agent 的私人 AI 助理

OpenClaw OPC 一人公司

电商 AI 智能客服

基于 Agent 的私人助理项目

多模态语音助手

多智能体交互式课堂实战项目

职业定位：

大模型工程师

大模型应用开发工程师

智能体工程师

Coze 工作流工程师

大模型产品经理

第三阶段 机器学习 / 深度学习算法开发

本阶段学习目标： 完成每个 level 学习，完成课后作业和项目作业，了解线性代数、微积分、概率相关的数学基础，熟悉 Numpy、Pandas、Matplotlib 的常规操作，理解机器学习有监督、半监督、无监督算法的原理与实现。熟悉 level 中涉及的实战操作技巧，能具体操作，完成项目作品。

L17 线性代数与数据挖掘

① 掌握线性代数中的矩阵乘法运算 ② 熟悉 Numpy 科学计算库的常规使用 ③ 熟悉 Panda 库的常规使用 ④ 熟悉 Matplotlib 库的常规使用

L18 人工智能的微积分基础

① 理解微积分的基本概念 ② 利用求导公式完成偏导数、梯度计算

L19 机器学习算法原理与实践 - 入门

① 掌握前向传播、反向传播算法 ② 掌握梯度下降实现线性回归的算法 ③ 熟悉 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 框架的编程 ④ 应用机器学习算法完成实际项目

L20 概率论与统计

① 理解概率论的基本概念 ② 掌握朴素贝叶斯概率的原理 ③ 理解离散分布与连续分布的概念 ④ 使用贝叶斯完成分类案例项目

L21 机器学习算法原理与实践 - 深化

① 熟悉常见激活函数及其特点 ② 理解交叉熵损失函数用于分类任务的原理 ③ 实现逻辑回归的分类任务

L22 深度学习基础与实践

① 理解深度神经网络结构，细化链式求导过程 ② 掌握 Softmax 函数用于交叉熵损失计算过程 ③ 熟悉常见的优化算法 ④ 理解过拟合与欠拟合，及相应解决策略

项目实战：

自动驾驶项目

车道线检测项目

房价线性回归

鲍鱼年龄线性回归

共享单车线性回归

糖尿病预测

鸢尾花分类

垃圾邮件分类

蘑菇分类

乳腺癌分类

PM2.5 预测

吃鸡预测

职业定位：

机器学习算法工程师

深度学习算法应用工程师

第四阶段 人工智能图像算法开发

本阶段学习目标： 完成 8 个 level 学习，完成课后作业和项目作业，熟悉理解掌握基于 OpenCV 的传统机器视觉算法库，理解 CNN 神经网络以及衍生出来的经典神经网络结构，熟练 ResNet 网络、YOLO 在实际项目中的使用过程，以及视觉算法的 NPU 终端移植技能。

L23 图像认知与 OpenCV

① 掌握颜色处理相关操作 ② 掌握诸如仿射变换、腐蚀膨胀等形态相关操作 ③ 掌握颜色梯度相关操作 ④ 掌握轮廓处理相关操作

L24 视觉项目实践：自动驾驶

① 了解自动驾驶的基本原理和技术框架 ② 掌握图像的透视变换技术 ③ 熟悉 3D 建模工具及场景搭建方法 ④ 实现基于车道线检测的车辆控制逻辑

L25 卷积神经网络

① 掌握卷积的过程，会计算卷积后的特征图形状 ② 理解池化的原理 ③ CUDA 开发环境的搭建 ④ 实现手写数字识别项目

L26 视觉经典神经网络

① 能够编程实现 AlexNet 网络结构，熟悉其特点 ② 能够编程实现 VggNet 网络结构，熟悉其特点 ③ 能够编程实现 GoogLeNet 网络结构，熟悉其特点 ④ 能够编程实现 ResNet 网络结构，熟悉其特点 ⑤ 能够编程实现 MobileNet 网络结构，熟悉其特点

L27 工业流水线产品分拣与目标检测精讲

① 理解 3D 分拣项目的总体框架 ② 掌握 RetNet 网络的迁移学习、网络模型微调技术 ③ 掌握模型与应用程序的接口设计 ④ 理解 YOLO 各版本的改进点及其应用场景 ⑤ 掌握 YOLOV5 的预测代码与网络搭建的思路

L28 PyQT 开发与应用

① 掌握 PyQT5 的 UI 设计方法 ② 掌握 PyQT5 常用组件的使用步骤 ③ 掌握 PyQT5 多媒体库、网络、多线程库的使用方法 ④ 掌握 PyQT5 程序的打包发布流程

L29 基于人脸识别的身份验证系统

① 了解人脸识别系统的功能及应用场景 ② 掌握人脸识别项目的整体架构设计

L30 视觉算法的 NPU 终端移植 (进阶)

① 了解 RKNN NPU 硬件的特点及其优势 ② 掌握将 YOLOV8 模型适配到 NPU 的方法 ③ 能够将视觉算法移植到 3588 NPU 上运行 ④ 完成 3D 分拣场景中视觉算法的部署

项目实战：

中文手写体识别

猫狗识别项目

猫狗分类

花卉分类

蜜蜂蚂蚁分类

汽车分类

身份验证系统

工业流水线分拣

职业定位：

深度学习算法应用工程师

视觉算法工程师

AI 视觉工程师

第五阶段 人工智能大模型算法开发

本阶段学习目标： 完成 6 个 level 学习，完成课后作业和项目作业，理解 RNN、LSTM、Transformer 相关网络结构，了解大模型的完整训练过程，掌握大模型微调与量化的实战技能。

L31 循环神经网络原理与应用

① 掌握 RNN 的原理 ② 通过 WordEmbedding 了解了 NLP 领域的编码策略，Embedding 的过程以及方案 ③ 熟悉 LSTM 网络结构的实现及应用 ④ 理解 BiLSTM、GRU 的原理

L32 语音场景与认识声音

① 熟悉声音时域与频域转换原理与步骤 ② 掌握声音的 Mel 谱特征抽取原理与步骤

L33 Transformer

① 理解 Encoder-Decoder 结构 ② 理解自注意力机制、位置编码的作用 ③ 理解 Layer Normalization、Attention 中的 mask 的作用 ④ 熟悉 Transformer 的网络结构 ⑤ 熟悉 GPT 网络模型的实现

L34 分布式与混合精度训练 - 训练 GPT

① 了解大模型训练的主要阶段及其特点 ② 掌握分布式训练的基本原理及实现方法 ③ 理解数据并行策略及其在加速训练中的作用 ④ 熟悉 Deepspeed 框架及其在大模型训练中的优化功能

L35 大模型的微调与量化

① 掌握参数高效微调及其特点 ② 掌握通过 Prompt-tuning 调整模型行为的技术 ③ 熟悉 LORA 在 LLaMA-Factory 微调文旅多模态大模型 ④ 掌握模型量化的概念及其意义

L36 大模型的 NPU 终端移植

① 学习大模型的 NPU 终端部署

项目实战：

多模态文旅大模型微调

手写 GPT2 大模型

职业定位：

大模型算法工程师

多模态算法工程师

第六阶段 强化学习与具身智能

本阶段学习目标：

熟悉电机工作原理与特性

理解强化学习的常见算法与应用

熟悉多模态大模型的调用

了解机器狗、机械臂硬件控制原理

了解 ROS2 通信机制

L37 具身智能机器狗开发

① 了解常见电机的工作原理与特点 ② 理解机器狗应用层控制框架与原理 ③ 掌握机器狗传统步态算法 ④ 了解机器狗强化学习的原理

L38 多模态大模型与机械臂开发

① 掌握多模态大模型应用编程 ② 理解强化学习常见算法 ③ 理解机械臂逆解的原理与实现过程 ④ 掌握机械臂应用开发过程

项目实战：

AI 机器狗项目

智能机械臂项目

职业定位：

具身智能开发工程师

涵盖众多领域企业级项目实战 

从设计到部署，掌握应用开发全流程 

基于人脸识别的身份验证系统

项目技术要点 ?人脸检测???目标检测 ?深度学习???人脸 Embedding ?PyQt 界面开发??SQLite 数据库

衍生应用领域 ?安防监控???门禁系统 ?考勤机???人脸支付系统 ?公共安全???用户登录系统 ?智能家居???便捷支付

项目是一个基于人脸识别技术的身份验证系统，旨在通过高效、准确的面部识别算法，为用户提供安全、便捷的身份验证服务

该系统利用目标检测技术进行人脸定位，并结合深度学习模型将人脸图像转化为高维向量 (人脸 Embedding), 实现 1:N 的人脸识别功能。为了提升用户体验和数据管理效率，系统采用 PyQt 设计图形界面，并使用 SQLite 数据库存储和管理用户信息及识别记录

3D 场景下的智能垃圾分类系统

项目技术要点 ?3D 场景构建???目标检测 ?多角度图像采集??深度学习模型 ?垃圾类别识别???自定义样本训练 ?3D 可视化界面??数据标注工具

衍生应用领域 ?快递分拣???工业流水线分拣 ?残次品检测??工业流水线控制 ?清障机器人??CT/X 光影像解析 ?运动分析???虚拟和增强现实

本项目是一个创新的 3D 场景垃圾分类系统，利用先进的目标检测技术和多角度图像采集，实现垃圾的自动分类。系统能够准确识别可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾，从而促进资源回收和环境保护。用户可自定义垃圾样本的多角度采集，以提升识别精度，同时系统提供直观的 3D 可视化界面，简化操作和管理

项目实战 

智能化 3D 场景工业流水线系统

项目技术要点 ?3D 场景模拟???动态自动上货 ?残次品检测???传送带控制系统 ?分类算法???检测算法 ?机器学习模型??实时数据处理 ?MQTT 通信协议??物联网 (IoT) 集成

衍生应用领域 ?自动化港口作业??缺陷检测 ?生产线自动化??无人机图像处理 ?物流优化???机械和设备维护 ?医疗图像诊断??智能农业

本项目是一个高度自定义的 3D 场景工业流水线系统，旨在通过自动化技术实现高效的物品分拣与处理。系统集成了动态自动上货、残次品识别、自动分拣和传送带控制等功能，将待分拣物品输送到分拣系统。用户可以自定义规则和算法，以将物品准确分配到正确的下件系统。训练出的规则和算法越优，分拣处理的速度和准确性就越高。此外，结合 MQTT 等通信协议，确保了系统的灵活性和扩展性

智能车辆违停检测与响应系统

项目技术要点 ?车辆检测???车牌识别 (ANPR) ?车辆识别???深度学习模型 ?动态数据获取??自动驾驶集成 ?违规行为判定

衍生应用领域 ?智能物联网 (AIoT)??车联网 ?快递和物流???智慧停车 ?城市交通监控中心??刑侦视频分析 ?智能物业???公共交通枢纽

本项目是一个智能车辆违停检测系统，旨在通过先进的车辆检测、车牌识别和车辆识别技术，实现对违章停车的精准快速识别。系统不仅能够自动检测并记录违停车辆的信息，还能根据预设规则采取进一步行动，如通知车主或触发自动驾驶功能。此外，系统支持自动驾驶车辆到指定区域动态获取场景摄像头数据，确保违停信息的全面覆盖和实时更新。该系统适用于城市交通管理、停车场管理和智能社区等多个领域，有效提升交通秩序和安全性

智能车流量计数与跟踪系统

项目技术要点 ?车辆检测???目标检测算法 ?多目标跟踪??深度学习模型 ?高精度计数??轨迹追踪 ?交通流量分析??拥堵检测

衍生应用领域 ?智能物联网 (AIoT)??车联网 ?快递和物流???智慧停车 ?城市交通监控中心??刑侦视频分析 ?智能物业???公共交通枢纽

本项目是一个专注于车辆检测与跟踪的智能系统，旨在通过高效的目标检测和跟踪算法实现道路车辆的实时计数。该系统广泛应用于交通监控、智慧城市规划等领域，为交通流量分析、拥堵预警和优化交通管理提供了关键数据支持。系统能够准确捕捉道路上的车辆信息，并持续跟踪其行驶轨迹，确保数据的精确性和实时性，从而帮助城市管理者做出更加科学合理的决策

智能车牌识别系统

项目技术要点 ?车牌检测???光学字符识别 (OCR) ?深度学习模型??图像预处理 ?实时数据处理??车牌匹配对比

衍生应用领域 ?金融行业 - 发票自动化、电子账单 ?医疗行业 - 病例、处方单快速录入 ?教育行业 - 准确地处理大量的学生作业和考试试卷 ?交通领域 - 智慧停车 ?制造与零售领域 - 商品条形码识别、价格标签录入

本项目是一个智能车牌识别系统，旨在通过先进的车牌检测和光学字符识别 (OCR) 技术，实现场景中车辆的自动化管理。该系统能够准确识别进出停车场的车辆车牌信息，并与车库数据库进行实时匹配对比，从而实现智能化停车场管理、自动放行及收费等功能。系统不仅提高了停车场的运营效率，还为用户提供便捷的服务体验，适用于商业综合体、住宅区、机场等多种场景

基于车道线检测的道路边缘与标线识别系统

项目技术要点 ?车道线检测???轻量化模型 ?图像预处理??边缘检测 ?Hough 变换???压线检测 ?车道偏离预警

衍生应用领域 ?自动驾驶 - 车辆定位和导航、障碍物检测 / 避障、交通规则识别、自适应巡航控制、车道偏离辅助、智能变道和超车、车道保持辅助系统 ?机器人 - 送餐机器人路径导航 ?军工领域 - 危险环境下的无人驾驶 ?自动泊车 - 可以提供精准的车位定位和停车线识别，帮助驾驶员轻松停车

本项目是一个专注于道路边缘和车道标线识别的智能驾驶辅助系统，旨在通过轻量化的车道线检测算法实现对车道线的高精度识别，并提供压线检测与车道偏离预警功能。该系统能够在各种道路条件下准确检测车道边界，实时监控车辆行驶状态，确保驾驶安全。适用于高速公路、城市道路等多种场景，为自动驾驶和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供了关键技术支持

基于视觉处理的车辆控制与高速巡航系统

项目技术要点 ?车道线检测???视觉处理 ?图像预处理??边缘检测 ?Hough 变换???PID 控制算法

衍生应用领域 ?机器人视觉与导航 ?无人机目标跟踪与避障 ?自动化生产线与智能制造 ?智能交通与车辆控制 ?手术机器人

本项目是一个集成了车道识别、车辆控制和高速巡航功能的智能驾驶系统，旨在通过先进的视觉处理技术实现对车道线的高精度识别，并利用 PID (比例 - 积分 - 微分) 控制算法精确调整车辆的方向盘、油门和刹车。该系统特别针对高速公路等场景设计，能够自动调节后驱车辆的速度，确保安全、平稳的自动驾驶体验。适用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和部分自动驾驶应用，显著提升了驾驶的安全性和舒适性

华清远见?追梦讲师团

韩老师 / 人工智能教研产品负责人

《人工智能基础与应用》图书第一作者，主导人工智能教研产品的研发和课程设计，7 年人工智能相关开发经验，连续 6 年人工智能师资培训班主讲；精通 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等框架、精通各式算法原理与端侧部署、精通 AIGC 的 RAG 与 Agent

余老师 / 人工智能教学经理

有丰富的开发经验，曾在世界 500 强企业担任开发工程师、架构师、项目经理等岗位超 10 年

对大数据及人工智能有深入研究，掌握常用机器学习算法、深度学习框架 TensorFlow 和 PyTorch，有图像识别、语音识别、推荐系统项目经验

沈老师 / 人工智能专家级讲师

熟练运用 Python，PyTorh，Tensorflow 语言及深度学习框架，对机器学习、深度学习，主流 Backbone 有深入研究

精通大数据爬虫和数据挖掘、离线数仓、实时数仓、性能优化、部署维护

精通前端主流框架，性能优化

拥有原生移动端底层集成开发经验，以及各类主流应用开发部署以及热更新维护经验

陆老师 / 人工智能专家级讲师

精通 Python、TensorFlow、PyTorch 等语言和主流框架。对机器学习、视觉处理等人工智能相关技术有深刻理解，尤其擅长语音处理及大模型部署应用

曾在艾艺荷马参与开发人工智能语音助手 “荷马菌”，对神经网络机器学习和语言模型领域有丰富的实践经验

曾任职于知名互联网公司且参与了公司的在线开发项目

孟老师 / 人工智能金牌讲师

计算机硕士研究生，曾先后就职于握奇数据、中国高科等大型企业，从事人工智能相关方向技术研发，先后完成了智能车、智能机器人、边缘盒子等产品开发设计工作

精通 Python、C/C++ 程序设计，对机器学习、深度学习底层原理有深入研究，熟悉大模型开发技术，擅长图形图像的分类、检测、分割算法

朱老师 / 人工智能金牌讲师

8 + 年的教学与研发经验，擅长 C/C++、Python、OpenCV、计算机视觉、机器学习、深度学习等。主导智能车系统、智能家居等多个项目的研发

苏老师 / 人工智能金牌讲师

华清远见金牌讲师，高级工程师，工学硕士

历任多家国家重点软件企业人工智能研发工程师，项目研发及实战经验丰富，擅长图像处理、机器学习和深度学习框架等技术，特别是 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、PaddlePaddle 等

边老师 / 人工智能高级讲师

人工智能高级工程师，拥有多年研发经验，专攻图像领域，熟悉目标检测类任务；搭建过 Prophecis 机器学习平台，能够利用 K8S 部署对应 AI 微服务；对 PaddlePaddle，PyTorch 深度学习框架较为熟悉

学习服务体系

无忧学习，保障每一位 Maker 职业成长

5 位老师同时服务 1 个学生

每一位学员在学习阶段，都会拥有职业课程规划老师、主讲老师、项目导师、助教班主任、就业导师 5 人组成的学习服务团队

学习数据收集与反馈

通过学习任务耗时、频率准确判断学习者程度和水平，有效补救及改善，实现扬长避短

30min 及时解决问题

服务过程可视化，建档、学习跟踪、课程答疑、作业批改、就业推荐等评价

入学阶段 学习阶段 项目阶段 就业阶段

一站式职业化就业服务体系

自我认知

职业综述及发展路径 / 职业评测 / 自我认知

简历制作

500 强简历模板库 / 打造符合雇主要求的简历 / 定制简历修改服务

HR 面试

自我介绍技巧 / 如何开展工作 / 遇到问题如何处理 / 企业文化了解

技术官面试

自我介绍 / 技术专业知识 / 实战项目经验 / 近期工作计划

笔试

名企最新技术笔试题库 / 真题解析及模拟练习各类型笔记解题技巧

个人谈判

薪资谈判技巧 / 福利待遇谈判

职能分析

岗位介绍之产品经理 / 岗位介绍之开发岗 / 岗位介绍之项目管理

行业分析

行业介绍之 IT 发展趋势 / 行业介绍之热门领域 / 行业介绍之前沿技术学习

就业合作

5000 + 合作企业 / 大型企业双选会 / 名企内部优先推荐

和企业，来一场双向奔赴

压力小

企业来招聘，主要考核能力，竞争没有社招大

更针对

1V1 专业对口招聘，无需学生盲目海量投递简历

更可靠

来华清的都经过优选或是长期合作的企业，更值得信赖

AI 需求大爆发?入行抢占薪高地

一、人才缺口千万 + 高薪岗位多

CV 计算机视觉工程师 平均月薪 ?25643

NLP 算法工程师 平均月薪 ?27396

中间： 320% 人工智能相关岗位增速 猎聘大数据研究院

大模型算法工程师 平均月薪 ?33707

机器学习工程师 平均月薪 ?23724

热招岗位：

图像算法、自然语言处理算法、大模型算法、数据挖掘、规控算法、SLAM 算法、推荐算法、搜索算法、语音算法、风控算法、算法研究员、算法工程师、机器学习、深度学习、自动驾驶系统工程师、数据标注、AI 产品经理、多模态工程师

二、多重就业通道?升职加薪快

课程覆盖热门岗位

匹配企业岗位需求，拓宽你的职业选择

大模型方向

主要研究和开发超大规模的深度学习模型，针对多任务进行优化与实现，应用于生成模型、文本理解等。主要职责包括模型设计、训练和调优 课程技术点

Transformer

多模态学习

预训练与微调

优化算法

胜任岗位 大模型应用开发工程师、Prompt 工程师、大模型算法专家、大模型训练推理开发工程师 薪资范围：20-35K

自然语言处理 (NLP) 方向

通过处理和分析文本数据，实现语言翻译、情感分析、自动摘要、聊天机器人等功能。使计算机能够理解和生成人类语言 课程技术点

循环神经网络

语音识别技术

Embedding

情感分析算法

胜任岗位 NLP 算法工程师、知识图谱工程师、意图识别工程师、智能客服工程师、语音识别工程师、机器学习工程师 薪资范围：18-25K

计算机视觉 (CV) 方向

通过图像和视频分析、物体识别、场景重建等技术，使计算机能够理解和解释视觉数据，支持自动化决策和智能系统 课程技术点

卷积神经网络

图像分类

目标检测、YOLO/SSD

实例分割

胜任岗位 CV 算法工程师、目标检测算法工程师、三维视觉工程师、图像处理工程师、物体追踪算法工程师、深度学习工程师 薪资范围：15-20K

机器学习方向

聚焦于构建和优化各种机器学习模型，涉及监督学习、无监督学习等，广泛应用于数据分析、预测等场景。主要职责为算法设计与数据分析 课程技术点

回归分析

决策树

聚类算法

SVM

胜任岗位 机器学习工程师、软件开发工程师、算法工程师、自动化工程师、产品经理 (AI/ML 方向) 薪资范围：15-30K

深度学习方向

专注于深度神经网络及其在多种复杂任务中的应用，包括图像处理、语音识别和自然语言理解。职责涵盖模型构建和性能优化 课程技术点

深度神经网络

迁移学习术

反向传播算法

正则化技术

胜任岗位 计算机视觉工程师、语音识别工程师、机器学习工程师、深度学习研究员、NLP 算法工程师、AI 算法工程师 薪资范围：18-50K

算法框架方向

开发和维护用于机器学习和深度学习的高效算法框架，关注程序设计、性能优化与可扩展性，广泛支持 AI 应用开发 课程技术点

Docker

PyTorch

GPU 加速与并行计算

模型部署与监控

胜任岗位 算法框架工程师、系统工程师、大数据工程师、分布式系统工程师、云计算工程师、算法软件工程师 薪资范围：15-30K

适学人群

在校学生

专科 / 本科 / 研究生及以上 理工科相关专业背景， 且自身有计算机、数学等专业基础

IT 转行

传统互联网岗位 职业到达瓶颈，初级程序员可复制性高，无行业市场竞争力

能力提升

架构师 / 算法工程师 / CTO 研发大牛，需要人工智能算法与大数据，提升技术广度与深度

兴趣驱动

实践意识 / 创新思维 / 热爱人工智能，对人工智能感兴趣，并有一定的学习动力和自主学习能力

华清远见教育科技集团

2004年创立于北京中关村，是一家集产学研用于一体的科技驱动型高端教育服务品牌，致力于新一代信息技术领域的高质量人才培养和服务

科技 打造面向未来的科技引擎

华清远见研发中心以 “科技引领教育发展” 为理念，提供了现代产业学院、专业一体化建设、综合实训平台、产学研协同育人中心、OEM/ODM 相关产品的研发和先进解决方案，推动先进技术等在高校的深度应用和融合创新，以领先的科研水平及卓越的科技服务能力助力高校新一代信息技术领域的学科建设，赋能校企协同发展产业生态、育人生态

教育 助力百万学子实现职业梦想

华清远见核心业务涵盖企业定制、高校师资、大学生就业、在职提升等培训课程。扎根数字技术领域 22 年，华清远见向后深度链接行业专家网络，向前不断感知前沿技术实践变化，以国际化视野打造一流课程体系及领军型专家师资团队，通过丰富的实践机会和一站式职业发展指导，助力每一位学员实现职业梦想