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项目全面升级，零基础掌握16+2工业级项目，通过实战深入学习人工智能算法及工业化流程，快速提升简历，斩获心仪offer
7000刀，入的这们课程，刚学完，熬了几十个通宵，打个卡，留个纪念，因为课程会过期，我就录制下来了，有需要的朋友可以留个言。
先说结论：讲的好，由浅入深，讲师掏心掏肺，多年心血和经验融入其中，我学到的是用语言无法表达的，顺利找到满意的工作和待遇。
NO1：没啥基础，学习还是有点跟不上，我是白天上课，晚上补基础，两周时间，进度终于跟上了，代码也写起来，bug也少了
NO2：学习进入进阶阶段，难度越来越大，学的越来越多，代码写起来了，也能跑起来，很有成就感，女朋友的约会我都没去，让我舍友帮我去的
NO3：课程进入了尾声，学习没耽误，也找到了工作，女朋友丢了，和舍友好了
NO4：最后的最后，我和舍友的女朋友在一起了，从此四个人过起了没羞没臊的生活
因为课程会过期，我就录制下来了，有需要的朋友可以留个言，关注一下，一起学习，一起进步。
第一章【直播】机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning
处理大量数据
根据数据和数学假设建立并训练模型
进行预测、分类、感知、认知等任务
国内外人工智能/机器学习领域的就业前景展望
人类学习
机器学习
获取数据集
特征工程
训练模型
测试
第二章【直播】机器学习Python Data Analysis - Pandas
机器学习
Pandas的安装
Pandas的使用
Series
DataFrame
文件读写I/O
重要的基本方法
数据分组（Groupby)
数据合并
缺失值和异常值处理
第三章【直播】Python 基本语法基础 Introduction to Python I
整形
布尔类型
字符与字符串类型
控制结构-if语句
循环结构
数据结构之List
数据结构之tuple
第四章【直播】机器学习KNN算法入门（ Machine Learning - KNN algorithm）
什么是KNN
最近邻算法
如何定义“像”、“类似”？
特征工程Feature Engineering
训练模型
测试Test
如何在数学上定义相似呢？
如何预测类别
最近的一个点有误差？
KNN算法的流程
识别图像中的数字
如何寻找Feature？
计算机如何处理图像？
如何评价模型
Confusion Matrix
评价指标公式表
多分类问题及评价
第五章【直播】Python 基本语法基础 Introduction to Python II
Python的基础类型Dict
Python的基础类型Set
排序Sort
常见的排序算法
归并排序与快速排序
Python中的排序 - 合并两个有序数组
Python中的排序 - 快速排序
Python中的排序 - 对List进行排序
Python中的排序的选择
- Lambda, Map, Filter, Reduce函数的使用
Python - 匿名函数lambda
Python - filter函数
Python - map函数
Python - reduce函数
第六章【直播】机器学习 Python Data Analysis- Numpy Matplotlib
能够读懂大多数numpy操作 代码
会使用基础操作
对于高阶功能知道numpy有无函数对应
能制作简单图示
能根据要求修饰图
第七章【直播】Python面向对象、第三方库等介绍 Python - OOD
- 函数与类 Function & Class
函数 Function
函数递归Recursion
递归三要素
类和对象 Class & Object
Python的属性访问限制
类的继承
isinstance方法
实例属性和类属性
Python文件读写
多重继承
异常的捕捉
try/except语句
Python Json数据
Python Json数据 dumps
Python Json数据 loads
第八章【直播】线性回归 Linear Regression
Linear Regression
用于预测变量的值
问题定义
Linear Regression的任务
Kaggle房价预测
Linear Regression是如何预测的
计算指标
第九章【直播】朴素贝叶斯I-Naive Bayes 1
条件概率的灵活运用
公式变化的拓展
朴素贝叶斯分类器如何解决垃圾邮件分类
朴素贝叶斯(Nave Bayes)分类器
数据处理技巧-分词
数据处理技巧-词干提取/词形还原
第十章【直播】朴素贝叶斯II-Naive Bayes 2
ul><li data-pid="kGxbY1OH">朴素贝叶斯垃圾邮件分类器 – 手工实现</ul>朴素贝叶斯的一般过程
平滑与不平滑
其他常用Metrics
伯努利分布
伯努利分布与朴素贝叶斯结合
多项式分布
多项式分布与朴素贝叶斯结合
高斯分布
高斯分布与朴素贝叶斯结合
电影评论情感预测 – 代码实现
第十一章【直播】逻辑斯蒂回归I-Logistic Regression I
- 什么是线性回归Logistic Regression
Logistic Regression
预测跳槽概率
Logistic Regression是如何预测的
如何表示Y
数据处理：加入哑变量
比值（Odds）和赔率
Logistic Regression模型公式
计算指标
第十二章【直播】逻辑斯蒂回归II-Logistic Regression II
机器学习的基本架构
监督机器学习中的基本概念和术语
Logistic Regression
Logistic Regression模型公式
Logistic Regression求解
损失函数
梯度下降Gradient Descent
- 理论推导Logistic Regression梯度
Logistic Regression梯度计算
编写Logistic Regression梯度下降
第十三章【直播】逻辑斯蒂回归III-Logistic RegressionIII
推广能力Generalization
推广能力的克星：过拟合Overfitting
正则化
交叉验证
手写数字识别
泰坦尼克号
第十四章【直播】决策树算法I-(Decision Tree 1)
决策树的表示
如何选择特征？
什么时候停止？
overfitting 与奥卡姆剃刀准则
决策树复杂度的表示与选择
决策树在点集上的实验
决策树的特点
第十五章【直播】决策树算法II-(Decision Tree 2)
决策树代码
特征选择
划分终止条件
第十六章【直播】降维及聚类常用算法 ML algorithms
降维是什么？
为什么需要降维？
初步数学知识
怎么进行数据降维？
主成分分析（PCA）
聚类算法概念
聚类算法——K-Means
K均值K值的取值方法
K-Means初始K个点的选择
第十七章【直播】梯度提升决策树GBDT
集成学习
机器学习三要素
Gradient Boosting
回归问题
分类问题
XGBoost特性
第十八章【直播】机器学习集成I-(Ensemble 1)
定义偏差，方差，噪声
计算泛化误差
偏差-方差窘境
定义和分类
如何集成
Bagging的优势
随机森林
第十九章【直播】机器学习集成 II-( Ensemble 2)
Bias vs Variance
Bagging training code
- 基于随机森林的房价预测
- 基于随机森林的蘑菇毒性分类
Fake Random Forest code
AdaBoost code
第二十章【直播】机器学习集成 III-(Ensemble 3)
Bootstrap性质
- 脑洞系列：ensemble 与 deep learning 的联想
Dropout
两层神经网络
Adaboost
Adaboost 的完全实现
第二十一章【直播】神经网络Neural Network 1
神经元模型
人工神经网络
神经网络Neural Network
神经元Perceptron
层Layer
神经网络的计算能力
神经网络可以实现更复杂的函数
神经网络解决异或问题
神经网络的用途
Kaggle: Otto Product
训练神经网络
链式法则
反向传播算法Backpropagation
反向传播算法示例
参数优化技巧
随机梯度下降Stochastic Gradient Descent
Batch and Epoch
检查梯度
第二十二章【直播】机器学习(总结)
- 分类问题 （classification）
- 回归问题 (regression)
数据预处理
特征选择与降维
KNN
Linear/Logistic Regression/Neural Nets
Decision Tree
Ensemble
Deep Learning
第二十三章【直播】TensorFlow-基础
可并行
参数量大
GPU的大规模使用
- TensorFlow简介及优势
- TensorFlow基本概念
计算图
张量
定义变量/常量
基本计算
第二十四章【直播】神经网络 Neural Network 2
神经元模型
人工神经网络
神经网络Neural Network
神经元Perceptron
层Layer
神经网络的计算能力
神经网络可以实现更复杂的函数
神经网络解决异或问题
神经网络的用途
Kaggle: Otto Product
训练神经网络
链式法则
反向传播算法Backpropagation
反向传播算法示例
参数优化技巧
随机梯度下降Stochastic Gradient Descent
Batch and Epoch
检查梯度
第二十五章【直播】数字图像基础与数字图像处理
SegNet
U-Net
V-Net
DeepLab V3
VOC
PASCAL-Context Dataset
CoCo
Cityscapes
- 图像分割性能指标
- 项目Segmentation Modeling
第二十六章【直播】卷积神经网络入门
广告 Advertisement
传统广告
互联网广告
广告系统技术架构简图
广告系统技术
CTR / CVR预估-数据
CTR / CVR预估-模型
CTR / CVR预估-LR特征工程
CTR / CVR预估-LR正则化
CTR / CVR预估-特征
CTR / CVR预估-效果评估
CTR / CVR预估-实践
第二十七章【直播】卷积神经网络基本架构与实践
广告 Advertisement
传统广告
互联网广告
广告系统技术架构简图
广告系统技术
CTR / CVR预估-数据
CTR / CVR预估-模型
CTR / CVR预估-LR特征工程
CTR / CVR预估-LR正则化
CTR / CVR预估-特征
CTR / CVR预估-效果评估
CTR / CVR预估-实践</p>第二十八章【直播】强化学习1-入门介绍：Basic introduction
强化学习的定义
人工智能
机器学习
深度学习
行为学习（在哪学）
行为学习（学什么）
行为学习（怎么学）
关于围棋的问题
扫地机器人的例子
什么是深度强化学习
优点及应用例子
学习深度强化学习的环境
第二十九章【直播】推荐系统入门
- 什么是推荐系统？
- 推荐系统的评估
- 经典的推荐算法 - 协同过滤
协同过滤的原理
项目实战-电影推荐
第三十章【直播】协同过滤进阶和矩阵分解
矩阵分解的原理
矩阵分解的求解过程
矩阵分解的优点和局限性
第三十一章【直播】强化学习2 - 马科夫决策过程（Markov Decision Process MDP）
强化学习的抽象模型
方格游戏
如何用MDP去解决方格游戏的问题？
策略（Policy）
值函数（Value Functions）
最佳值函数（Optimal Value Functions）
为什么叫马科夫决策过程？
第三十二章【直播】强化学习 3 - 游戏项目1 - 学习迷宫导航
背景介绍：FrozenLake
环境（environment）
- 熟悉强化学习框架的实际应用
- 理解“环境”，“状态”，“动作”，“奖励”在实际代码中的体现
- 动手实现策略迭代和数值迭代
策略迭代(Policy Iteration)
数值迭代(Value Iteration)
Policy Iteration vs Value Iteration
第三十三章【直播】强化学习4 - Deep Q Network
Policy
Value Function
Value Iteration
DQN
解决方案： 样本的相关性(Correlation)
解决方案：目标不稳定
Double DQN
Dueling Networks
第三十四章【直播】融合多种特征的推荐模型
FM模型-隐向量交叉特征
FFM模型-引入特征域
第三十五章【直播】深度推荐模型
- 深度学习的加入-DeepFM
- 基于DeepFM实现淘宝物品推荐算法
第三十六章【直播】强化学习5 - 游戏项目2 - 学习视觉游戏
Atari
Space Invader
核心网络： Network Model
经验回放：ReplayMemory
“机器人”：Agent
带优先级的经验回放
跳帧（frame-skipping technique）
Double DQN
Dueling Networks
第三十七章【直播】NLP在工业界的现状 及 文本在神经网络的表示
- 应用领域
- 典型任务
- 文本输入表示 - 怎样在神经网络中表示文本
第三十八章【直播】机器学习竞赛入门 Introduction To Machine Learning Contest
机器学习竞赛-为什么参加竞赛？
机器学习竞赛-赛制
机器学习竞赛-平台
机器学习竞赛-Kaggle赛题类型
竞赛流程-技术点
数据探索和样本构造（Data)
模型选择、调优和融合（Model)
第三十九章【直播】循环神经网络
什么是循环神经网络
循环神经网络的结构
用循环神经网络实现文本分类
第四十章【直播】机器翻译
机器翻译的发展过程
机器翻译的常见神经网络结构
实现基于神经网络的机器翻译模型
第四十一章【直播】CV项目-CNN应用领域、项目类型及本期项目初探
- CNN概念、特点及网络架构回顾
- CNN应用领域及典型案例
- AI图像领域项目类型
- 本期CNN项目介绍
- 项目数据读取、分析及可视化
第四十二章【直播】CV项目-本期项目思路、图像预处理及CNN分类模型
- 本期项目项目整体思路及技术路线
- 图像预处理
- CNN分类模型构建
- 损失函数
第四十三章【直播】CV项目-CNN 概念进阶、可训练参数及分类模型评估
- CNN 概念进阶
- CNN可训练参数
- 分类模型评估指标
第四十四章【直播】CV项目-过拟合、正则化与数据增强
- 过拟合与欠拟合
- 正则化概念及方法
- Batch Normalization
- 数据增强
- 分类任务代码讲解
第四十五章【直播】CV项目-CNN经典模型及迁移学习
- CNN经典模型介绍及分析
- 迁移学习概念、方式及实践
- 迁移学习代码讲解
第四十六章【直播】CV项目-图像分割应用领域及主要算法
- 图像分割的概念
- 图像分割主要应用领域
- 经典图像分割算法介绍及分析
- 项目分割算法实现
第四十七章【直播】CV项目-图像分割任务整体实现
- 分割数据生成器
- 分割算法度量及损失函数
- 分割模型代码讲解
- 项目预测及结果提交
第四十八章【直播】CV项目-分割模型进阶及模型性能优化
- 分割中的数据增强
- 分割模型架构进阶
- 模型优化原则及方法
- 超参数优化
第四十九章【直播】CV项目-CNN项目案例分析：基于图像的推荐系统项目及课程整体回顾
- 案例分析1：视频监控及定位
- 案例分析2：基于图像的推荐系统项目
- 课程整体回顾
- CNN知识体系总结
第五十章【直播】NLP项目-项目背景及文本分类初探
- 项目背景介绍
- 实现方案讲解
- 代码框架搭建
- 简单模型验证
第五十一章【直播】NLP项目-深度学习在文本分类的应用
- 卷积网络文本分类器
- 循环网络文本分类器
- 代码实践 - 引入神经网络模型
第五十二章【直播】NLP项目-全局词向量与LSTM
- 全局词向量 - Glove Embedding
- 长短期记忆网络 - LSTM
- 代码实践 - 引入Pre-trained Word Embedding
第五十三章【直播】NLP项目-Attention & Transformer
- 注意力模型 - Attention
- 变形金刚？ - Transformer
- 代码实践 - 基于Transformer的代码
第五十四章【直播】NLP项目-GPT、BERT和基于语境的词表示
- 什么是语言模型
- 代码实践 - 实现一个语言模型
- GPT
- 预训练双向Transformer语言模型 - BERT
- 基于语境的词表示 - Contextualized Word Representation
第五十五章【直播】NLP项目-Contextual Word Embedding与BERT Embedding
- 代码实践 - 引入Contextual Word Embedding
- GRU + CNN
- BERT Embedding
第五十六章【直播】NLP项目-模型校准的概念及实践
- 模型校正的概念 - Model Calibration
- 模型矫正的方法 - Model Calibration Methods
第五十七章【直播】NLP项目-数据分析及提升
第五十八章【直播】NLP项目-NLP模型的综合应用
第五十九章【互动】人工智能集训营-课程环境配置
第六十章【互动】人工智能-回放
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发表于 2022-6-13 11:49
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