通过对想要进入AI行业求职的同学和企业用人需求的广泛调研，我们发现，仅靠掌握AI基础知识和Demo项目，远不足以让同学拿到靠谱的AI项目的offer。
没有一个靠谱的AI项目经验严重阻碍了一些优秀同学进入AI行业。
能进入到一个靠谱的AI项目当中，深入到业务当中去，在AI项目中锻炼自己在AI方面的核心能力才是重中之重。
鉴于广大同学对真实项目经验的诉求，我们推出了
《背景提升-AI真实项目研发》计划
告别Demo项目，参与真实企业项目
需求来源于企业
AI工程师带你拆解任务并完成项目
互联网、AI、智能汽车、金融科技、
医疗科技、智能制造、智慧营销、新零售等
硬核提升实战能力和简历背景
1项目特色
“真实企业的算法研发项目：你来这里并不是为了上课，而是来参与一个真实的企业项目真实公司环境：像在公司一样做事情，做出看得见且有价值的系统高水平导师带教带Coding：整个项目实施过程中，有高水平的AI项目导师和项目工程师陪伴每个小组的项目实施团队协作机制：没有标准的答案，需要去不断思考、小组内部思维碰撞，直到部署产品上线
2在研项目举例
项目名称：简历分析与人才匹配
项目描述
如何在海量的简历中，寻找对于某一个岗位和公司最匹配的人才？这是困扰很多公司在选拔人才上的问题。在这个项目中，我们将搭建IT人岗匹配算法，其中涉及到实体抽取、关系抽取、知识图谱推理、推荐算法等很多有趣的技术应用场景。真正让项目落地包含很多的挑战比如，如何通过简历、过往经历以及结合知识库构建人才画像？如何识别简历中的问题点以及矛盾点？如何在推荐过程中自动给出可解释性推荐理由？项目来源
棱宇科技致力于AI商业化落地。公司依托于内部强大的研发能力和全球庞大的AI开发者资源，开创了全新线上项目交付模式，为企业节省90%以上的成本。我们的开发者社区覆盖了全球10万+AI工程师和学者，均来自一线互联网企业如Google，腾讯，以及顶尖高校实验室如斯坦福、CMU、清华北大等。借助顶尖的行业人才，并结合灵活用功模式，可以为企业极大节省研发成本，让每个企业用得起AI。涉及技术
知识图谱设计以及推理实体抽取、关系抽取、实体消歧标签设计，统计分析推荐算法、召回、排序、可解释性、知识推理任务列表
1.项目需求调研，解决方案设计任务描述：根据业务需求，调研相关的方案，并按小组提出整体的可落地的整体解决方案。主要设计好系统的模块，以及实现每个模块的大致技术选型。交付物：解决方案设计2.设计接口标准任务描述：按照整体的解决方案，设计每个接口的标准，以便于后续分工的实施。交付物：接口文档3.准备所需要的知识库任务描述：岗位图谱、技能图谱、公司图谱等必要的知识库，并把数据存入知识库如Neo4j。交付物：API接口，Json格式4.简历文档解析任务描述：解析不同格式的简历文件如word、pdf、rtf、image等常见的不同格式。交付物：API接口，Json格式5.简历解析任务描述：按照接口文档，从简历中解析出各个字段如学校、工作经历、技能、特长、联系方式等。交付物：API接口，Json格式6.职位解析任务描述：按照接口文档，从职位中解析出各字段如工作地点、薪资范围、技能要求、学历要求等。交付物：API接口，Json格式7.人才画像任务描述：根据已经解析出来的简历字段以及知识库，构建人才画像。此人才画像的构建需要基于部分知识图谱的推理。交付物：API接口，Json格式8.职位画像9.以岗推人10.以人推岗11.简历修改建议12.职位修改建议13.接口测试14.接口文档整理，部署API15.项目总结和答辩……任务管理
配套课程
为了让项目能够顺利进行，我们会配套相应直播/录播的形式来帮助解决学员在项目过程中有可能会遇到的问题。第一周：需求讲解与解决方案概览项目需求讲解解决方案概览，作为参考接口开发以及部署Flask,Docker,Jenkins等技术第二周：知识库介绍以及图谱搭建知识库的介绍，以及必要性Neo4j图数据库使用图谱搭建的思路第三周：常见的问题总汇TBD第四周：简历的结构化实体和关系抽取介绍基于深度学习的实体抽取技术结合词典的信息抽取结合关系的关键词抽取第五周：人才画像以及职位画像从简历信息到人才画像搭建从职位信息到职位画像搭建利用知识推理做信息补全和修正抽取人才能力和经历亮点第六周：常见的问题总汇TBD第七周：人岗推荐算法思路推荐算法概览以岗推人算法思路以人推岗算法思路推荐理由的自动生成推荐模型的可解释性第八周：简历修改和岗位修改建议生成简历修改自动建议生成岗位描述修改自动建议生成第九周：项目的评估以及持续迭代项目的效果评估项目优化思路讲解第十周：项目最终交付标准完整的项目交付标准服务器项目部署流程文档编写和答辩要求第十一周：常见的问题总汇TBD第十二周：项目答辩以及结业3其他项目举例
文本信息智能审核算法的研发
项目描述：项目的目的是研发AI算法能够自动识别出文本中所包含的一些风险（如政策风险、涉黄风险等）。项目涉及到如下的模块：
识别文本中是否包含描述或传授性技巧及性行为等淫亵性内容识别文本中是否包含宣传、推广为目的内容识别文本中是否包含损害国家利益、影响社会秩序的内容其他：需求调研、模型研发以及部署图片信息智能审核算法的研发
项目描述：项目的目的是研发AI算法能够自动识别出图片中所包含的一些风险（如政策风险、涉黄风险等）。项目涉及到如下的模块：
识别图片中是否包含描述或传授性技巧及性行为等淫亵性内容识别图片中是否包含宣传、推广为目的内容识别图片中是否包含损害国家利益、影响社会秩序的内容其他：需求调研、模型研发以及部署商业知识图谱的研发
项目描述：项目的目的是研发一款数字化领域商业知识图谱，能够帮助业务人员更好地理解行业版图以及达到学习的目的。项目涉及到如下的模块：
爬取所需要的数据，同时整合第三方数据从非结构化数据进行信息抽取（如产业链关系、关键业务指标、关键技术等）基于Neo4j设计和搭建商业知识图谱基于知识图谱研发推理算法其他：需求调研、模型研发以及部署智能数据标注平台的研发
项目描述：项目的目的是研发一款能够人机结合的数据标注平台，能够帮助企业更有效的标注数据、同时节省成本。项目涉及到的如下的模块：
各类预训练模型的研发（文本类、图像类）设计智能评审、检测模块（如基于activelearning)研发形成闭环的智能标注流程（标注、模型部署到最后再次标注）其他：大量阅读文献，需求调研、模型研发及部署4谁适合参加
·在校学生
毕业后想从事AI工作的学生
想参与一个真正企业项目的学生
·在职人员
目前从事开发岗位，转AI工作的人员
目前由于业务需要，需要完成类似工作的人员
在短期内想跳槽从事类似项目的人员
·入学标准
系统性学习过机器学习、深度学习或者自然语言处理
两年以上编程经验
5参与流程
来到这里不是为了上一门课程，而是参与一个真实的需要交付的企业项目，所以参与者必须要符合我们的门槛。
6与不同角色共同完成项目1.项目导师
负责项目整体解决方案的提出，供每个小组参考，以及在项目实施过程中对于整体技术路线的规划，以及每个小组在解决方案上的疑难点解决。
2.项目工程师在项目的全程，你身边最好的帮手，任何跟技术、工程、代码相关的问题可以咨询项目工程师。
3.其他人员另外，在项目实施过程中，如有必要，公司内部的产品经理、前后端工程师以及设计师也会参与到项目当中。
7参与说明
参与时长：2-4个月
项目实施地点：线上或线下(北京昌平或上海)
参与证书：项目实施完毕提供项目开发者证书
联系电话：