室友偷刷了一个“杀手级”项目，一口气拿下3个offer...

近几年，AI算法岗受到 “薪水高+前景好” 的光环影响，几乎是全员AI岗的节奏，转码难度直线上升。

在一线互联网公司的招聘中，光是要求有机器学习等算法经验，就能甩掉一大批人。

机械专业的Joseph也不例外，即将毕业的他，看到人工智能前景大好，开始对转码动了心。然而，只知道刷题，没有实战项目经验，让他在面试中栽了不少跟头。

更让他惊讶的是，同专业的室友不但早早上岸，还一口气拿了3个offer。而让他成功转码的“杀手级”项目，正是在《CNN进阶项目实战》中学到的遥感图像分类。

文末领取礼包资料

根据“2021趋势指数(SI)TOP10技术”的报告显示，卷积神经网络在人工智能技术的趋势指数中排名第二。

比起传统计算机学习算法，卷积神经网络的精准度要高很多，尤其在CV领域，是解决图像识别、分类、检索的主流模型。

想要在众多求职者中脱颖而出，必须拥有深度学习乃至CV领域的全面认知，甚至是独立完成项目的能力。拥有了这些技能，绝对能帮助你成功上岸。

来看一下深度学习岗需要学习哪些常考知识点：

为此，在机器学习领域有着10年工作经验的清风明月老师已经帮大家把面试常考题目总结好了，一起来看下吧 👇

OpenCV 实现了人脸识别、刷脸支付，Lyft计划在2023年推行无人驾驶网约车服务… 计算机视觉在现实中的应用越来越广泛。

但其中的技术难点也很多，《CNN进阶项目实战》中，老师将会实操一个CNN遥感图像分类项目，带你掌握深度学习框架，解决16大计算机视觉技术难点：

手把手coding，带你完成一个计算机视觉项目

清风明月老师将在课中手把手教你敲代码，在14天的时间里，轻松实现CNN遥感图像分类项目开发。

下面展示两行老师手把手coding的代码  👇

第一行：设定优化器类型为Adam，其中学习率为之前设定好的基础学习率。

第二行：将优化器应用到模型里面，定义损失值为多分类交叉熵，衡量指标为准确率。