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三个月普通人成功转型AI，月薪35K+，计算机博士带你解析三大AI就业方向，选对适合自己的赛道少走弯路！附AI各学科自学路线图

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2026-03-30 20:13:50

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普通人转AI赛道，哪些方向是机会比较多的？怎么选择适合自己的赛道，迪哥一个视频教你少走弯路！附AI各学科自学路线图

AI应用开发工程师

零基础转行学AI

唐宇迪AI入门课发消息

一起学AI人工智能，1V1学习规划、就业指导咨询、论文辅导、AI资料包分享/公棕号【迪哥谈AI】回暗号【77B】

普通人转AI赛道，哪些方向是机会比较多的？

02:38

AI各学科自学路线图以及AI就业方向推荐

13:12

AI大模型学习路线图

04:51

1-神经网络要完成的任务分析

16:59

3-损失函数计算方法

13:45

4-前向传播流程解读

11:00

5-反向传播演示

08:49

6-神经网络整体架构详细拆解

18:12

7-神经网络效果可视化分析

12:02

9-预处理与dropout的作用

14:07

1-卷积神经网络概述分析

08:26

4-层次结构的作用

07:22

5-参数共享的作用

06:57

7-整体网络结构架构分析

16:31

8-经典网络架构概述

16:42

1-RNN网络结构原理与问题

08:55

2-注意力结构历史故事介绍

16:20

3-self-attention要解决的问题

12:17

4-QKV的来源与作用

13:17

5-多头注意力机制的效果

12:43

6-位置编码与解码器

13:08

7-整体架构总结

11:55

8-BERT训练方式分析

09:32

1-PyTorch框架与其他框架区别分析1.mp4

12:15

2-CPU与GPU版本安装方法解读1.mp4

17:36

1-数据集与任务概述2.mp4

11:57

2-基本模块应用测试2.mp4

12:56

3-网络结构定义方法2.mp4

12:50

4-数据源定义简介2.mp4

10:10

5-损失与训练模块分析2.mp4

12:01

6-训练一个基本的分类模型2.mp4

10:32

7-参数对结果的影响2.mp4

08:43

神经网络回归任务-气温预测1.mp4

52:34

1-输入特征通道分析2.mp4

12:13

2-卷积网络参数解读2.mp4

09:08

3-卷积网络模型训练2.mp4

12:09

1-任务分析与图像数据基本处理2.mp4

11:31

2-数据增强模块2.mp4

11:52

3-数据集与模型选择1.mp4

09:30

4-迁移学习方法解读1.mp4

12:30

5-输出层与梯度设置1.mp4

11:49

6-输出类别个数修改1.mp4

10:22

7-优化器与学习率衰减1.mp4

10:55

8-模型训练方法1.mp4

11:13

9-重新训练全部模型1.mp4

11:07

10-测试结果演示分析1.mp4

18:24

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