搞定這8個實戰專案，秒殺80%人工智慧工程師面試者
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【機器學習演算法】：排名第一
【機器學習】：排名第一
【Python】：排名第三
【演算法】：排名第四
在網際網路行業流傳著這樣一句話：“得人工智慧者得天下。”人工智慧可以說是當下最火熱的領域。
據統計，到去年年底，在財富 500 強企業中，有 180 家對外宣佈將要啟動人工智慧專案，從 Google、Facebook、亞馬遜到國內的華為、 BAT 等頂尖科技企業，都在熱忱地以高薪招募人工智慧專家。以機器學習工程師為例，該崗位少則月薪1-2萬，多則年薪百萬，很多行業巨頭甚至會以月薪幾十萬招聘人工智慧頂級人才。
（圖片來源於網路）
那麼問題來了，要如何加入這場 21 世紀前沿科技的浪潮，
加入課程，你將體驗到以下優質服務：
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豪華講師陣容線上教學。無人車之父 Sebastian Thrun 和 Google 一線科學家、斯坦福大學博士親授。
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獨一無二的矽谷實戰專案，領域專家審閱。提交專案作業後，你可以獲得來自專業導師的逐行程式碼反饋。你所完成的專案將會成為未來簡歷中閃亮的一筆！
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加入 Udacity 全球人才庫，獲得求職輔導和企業內推服務。畢業後，你將有機會內推加入IBM、賓士、英偉達、滴滴、寶馬、Uber等領先科技企業！
接下來，讓我們看一下在這門 Google x Kaggle x 滴滴出行聯合打造的“機器學習工程師”納米學位專案，究竟學些什麼吧！
Udacity “機器學習工程師”納米學位專案分為"零基礎入門專案
機器學習（入門）課程
零基礎入門
一站式搞定入門機器學習需要的程式設計和數學基礎
Get 知識點：
掌握 Python、微積分、線性代數和統計基礎知識，為成為機器學習工程師打好基礎。
加入課程後，你將挑戰以下實戰專案（部分專案）：
專案1：分析心理學現象
統計學是資料分析的主要組成部分，它可以幫助你調查資料，並根據觀察到的情況作出推論。
在該專案中，你將使用描述統計學和統計檢驗分析對實驗心理學中的典型現象——斯特魯普效應展開調查，為讀者提供直觀的資料視覺化，並根據實驗結果，利用統計推斷得出結論。
專案2：探索資料集
NumPy 與 Pandas 是實現資料科學諸多問題最重要的 Python 庫。
在該專案中，你將選擇優達學城提供的泰坦尼克號和棒球運動員中任一資料集，並使用 NumPy 和 Pandas 進行分析，體驗從提出問題到發現成果的整個資料分析過程。
專案3：預測房價
模型的評價指標是機器學習建模過程中非常重要的一環。
在該專案中你將利用統計分析工具對觀測資料建立模型，預測新房屋的銷售價格，並評估你的模型的表現好壞。
機器學習（進階）課程
全面學習機器學習前沿技術與應用
成為人工智慧、大資料、金融領域稀缺人才
Get 知識點：
全面瞭解、掌握機器學習領域內的監督式學習、非監督式學習、強化學習和深度學習，並親手挑戰前沿應用專案。
加入課程後，你將挑戰以下實戰專案（部分專案）：
專案1：為慈善機構尋找募捐者
監督學習是通過已標註過的訓練資料來完成分類或迴歸任務的一類機器學習方法。
在該專案中，你將學習如何訓練決策樹、SVM、神經網路等監督學習模型，用來預測已標記資料。
專案2：建立客戶細分
當資料樣本沒有標籤的情況下，非監督學習是其解決問題的最佳方案。
在該專案中，在這個專案中，你將應用無監督學習技能研究產品花銷資料，學習如何找出未標記資料中的模式和結構，進行特徵變換，提高模型的預測表現，從而改善經銷商日後的服務。
專案3：訓練智慧車學會駕駛
強化學習也是一類重要的機器學習方法，它是一個序列決策問題。
在該專案中，你將使用 Q-學習等強化學習演算法，訓練人工智慧體，使它能夠對周圍環境做出最佳選擇。最終使自動駕駛智慧車能夠穩定的到達終點。
專案4：圖片分類
深度學習是當今世界上最火熱的一類機器學習方法。
在該專案中在這一部分中，你將學會使用 Tensorflow，並且搭建一個卷積神經網路，教會它識別與區分圖片中的物體。
專案5：畢業專案（部分為 Kaggle 歷年競賽真題）
選擇一個你感興趣的專案，使用你在前期課程中學到的機器學習知識來解決它！
選擇一：訓練特斯拉 - 根據車輛的前置相機所拍攝的路況影象，實現對車輛轉向角度的預測。
選擇二：駕駛員狀態檢測 - 使用深度學習方法檢測駕駛員的狀態，有效降低事故發生。
選擇三：貓狗大戰 - 使用深度學習方法識別圖片中是貓還是狗。
選擇四：文件自動分類 - 利用自然語言處理技術對大量分檔實現精準自動歸類。
想現在就加入這場 21 世紀最前沿科技的浪潮，成為擁有 Google
技術認證的高薪、搶手又能改變世界的機器學習工程師嗎？
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