如果你在Google 上用中文搜索 “人工智能培训”,会显示24,700,000条结果,如果你用英文搜索“how to study artificial intelligence or machine learning(如何学习人工智能或机器学习)”会显示356,000,000条结果。
如此多结果的显示,我想不管是谁看了都头大,但是有一点是毋庸置疑的,搜索引擎告诉我们,不管是在国内还是在国外,人工智能、机器学习的热度都保持在一个较高的水平。
打开知乎搜索“人工智能培训”,映入眼帘的就是到底如何学习?机构靠不靠谱?都有哪些坑?我想这是每一个初学者都不得不迈过去的坎。
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng)的课程是免费的,而贪心科技、黑马程序员的课程都是以就业为目的的线下培训,本篇文章会从品牌、课程安排两个方面以及只针对贪心科技、黑马程序员付费课程的就业和后续服务方面进行测评。
1.品牌方面
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng)
Andrew Ng(吴恩达)是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授,曾任斯坦福人工智能实验室主任。他还与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平Coursera。
吴恩达在Coursera上的机器学习课程从评分来看反响是相当不错的,近五万人打出了4.9分(满分5分)的高分。
而从上对吴恩达的标签也可以看出其本人在人工智能方面的成就。
贪心科技
贪心科技的创始人是李文哲,南加州大学的上有他求学时的简历。他本人的研究领域
包括NLP、深度学习、生成模型等。他本人在人工智能领域从业十余年、做过工程师、科学家,18年成立的贪心科技——是一家专注于泛AI领域的教育培训企业。
贪心科技的师资力量和核心团队是由亚马逊、谷歌、微软等科学家和工程师组成的。像经常讲课的周景阳就是百度资深工程师、国美金融技术负责人,这些人讲课有一种难以抑制的激情在。
黑马程序员
2010年成立的教育培训机构,IT教育培训的老牌子,致力于培养高级软件工程师。
2019在北京开设了人工智能AI进阶班,由1名博士,8名硕士打造的强悍AI师资团队。
2.课程安排
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng)
Ng 在 Coursera 上的课程安排一共11周,第一周主要以介绍为主,从第二周开始算是正式的学习。
但是从下面的课程内容中可以看出来,Ng 的课设计的内容并不是很多。但是为什么能在 Coursera 上取得那么好的成绩呢?
其实主要的原因是因为,Ng 的课程涉及的数学要求不是很高,加上其自身深厚的教学经验,很多知识讲的深入浅出,这让各个领域的人都能很清楚的听明白。
但是对比同类型的课程像 Udacity、李宏毅的机器学习来说,Ng的课程更多的是在讲一个框架性的东西,缺少实践。课程学习完成会让我们了解 ML 算法原理,能让我们对这个领域的研究有一个大概的认识。
如果只是入门,了解机器学习的整体框架,不再去做过多的研究学习,Ng 的课可以达到这个目的。
但是为什么有那么多人还是热衷于人工智能、机器学习的培训课程呢?
热度的背后是就业的需求,是市场的需求。
Ng 的课程是免费的,可以让你对机器学习有一个了解。贪心科技和黑马程序员的课程都是以就业为目的,课程收费、线下实训,我们来看看这两个培训机构的课程。
贪心科技——人工智能培训就业班、黑马程序员——人工智能AI进阶班
如果说 Ng 的课程是让我们了解机器学习的研究思路,那么贪心科技和黑马程序员的课程就是让我们建立自己的学习思路、在实践中参与整个人工智能系统的搭建过程。
贪心科技的课程安排包括线下的教学任务和企业实训两部分。第一个阶段是对知识的学习,包括Python、机器学习、自然语言处理等等。第二个阶段主要以深入企业的实战为主。
黑马程序员的课程以教学+项目两部分为主。每个阶段的课程安排大致一个月。
我们从课程大纲上可以清楚的看出来,对于Python的教学,两个机构的安排并不相同,贪心科技的课程在基础教学以后便引入了用于对数据进行处理、分析的Python库的教学,而黑马程序员的课程花费了1个月的时间在讲 Python和 Linux 的知识。
而后二者都开设了机器学习的部分,这部分黑马程序员所安排的课程知识点其实是很多的,包含各种算法知识的教学。相比之下贪心科技的就显得简洁、重点突出了很多。
再后面,贪心科技的课程便归为了一大类——自然语言处理技术,这也是李文哲先生多年的研究领域,贪心科技在这里安排的课程较为紧凑,且有很多的案列讲解。
黑马程序员将后续课程分为了两个部分:图像与视觉处理、自然语言处理,每个部分安排一个月的时间学习。
知识学习完以后,贪心科技和黑马程序员都安排了教学实例项目、不同点在于贪心科技会结合学员的未来发展方向进行企业实训,黑马程序员采用新型面授的方式。长沙程序员培训机构
具体去看二者的实习训练项目,也有些不同。贪心科技的实训课程更多偏向于自然语言处理方面,像对话系统、舆情监测、智能写作等等,毕竟贪心科技的创始人是这些领域的大牛嘛。黑马程序员的四个项目包括两个图像处理的:智能交通、人脸识别,两个NLP的:医疗问答机器人、中文标签化系统。
从课程内容来说,贪心科技和黑马程序员的适用范围并不同,如果你想做深度的自然语言处理,可以去听一听贪心科技的课程,如果你希望多了解些机器学习的应用场景可以去听一听黑马程序员的课程。
3.就业和后续服务
我们学习的初衷还是为了更好的就业,而就业班质量如何从就业数据便能看出来。
从上看,黑马程序员北京校区人工智能开发就业班2期毕业学员的平均薪资17714,就业率100%。
贪心科技上显示2020年学员平均月薪18900,92%进入互联网企业,8%进入传统企业。
其实这些数据并不能说明太多的东西,但是也能给我们一个基础的参照,更多的还是要看学员自身对课程的看法。
黑马程序员的和贪心科技的上都有发布学员的学习故事。黑马程序员最近的一篇是3月5号一篇电气跨大数据的学员的文章,在学习之旅里他详细讲解了黑马的培训模式——半军事化管理,老师幽默、就业时老师会辅导等等。
贪心科技的最近一篇学员分享的文章是如何成为一名数据挖掘工程师,他是因为朋友推荐说贪心科技的课程质量高才来这里学习的,文章中让我影响最深的是他学习期间记得笔记。
而后决定跳槽以后他发现面试中的很多问题因为上过贪心课程的原因都能很轻松的回答出来,收到了几个NLP的offer。
在就业方面,贪心科技的学员去向多以互联网头部企业为主。
在后续学员社维护方面,黑马程序员有自己的社区论坛,上面会分享一些学习经历、和开班活动等等。
贪心科技在今年3月份成立了自己的“校友会”,旨在连接不同类型的学员,解决学员之间关于晋升、招聘、项目难题、职业规划等问题,并且定期进行沙龙讲座、项目对接、招聘内推、文娱体育等有助于人才全面发展的活动。
这个校友会为学员提供了专属的权益,像沙龙讲座、线下聚会、月度学习活动等等。我们从贪心科技的上也能看出来李文哲老师一直在被邀请参加各大高校的人工智能讲座、团队不定期就会举办各种线下分享会等等。
此外,贪心科技与很多大厂像京东、腾讯、知乎等等都有合作,这也是为什么贪心科技人工智能就业班的第二阶段实训可以走出教室,在企业中学习和实战。
4.总结
Stanford - Machine Learning(Andrew Ng) 的课程免费,更适合想入门机器学习,对机器学习的整个过程有个大概认识的人,毕竟课程的时间安排有限,大部分模型的讲解只是蜻蜓点水,更多的是在灌输模型的基本理念。
黑马程序员的人工智能AI进阶班收费,为期98天,分为两个部分——基础班和就业班。基础班为15天的python教学、就业班为73天的python高级编程、机器学习、图像处理、自然语言处理。内容安排较多,适合较熟悉编程,希望更全面了解人工智能应用领域的人。
贪心科技的人工智能就业班收费,为期五个半月,主要为四个部分:python基础、机器学习、深度的自然语言处理教学、企业实战。适合了解些编程、想转行做NLP相关的工作、深度学习自然语言处理技术以及希望了解机器学习思维,提高自身竞争力的小白人。
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