機器學習沒有想像中的那麼難

文末彩蛋不容錯過

背景

從去年的AlphaGo到今年人工智慧首次寫進政府工作報告，人工智慧正在席捲全球，引發第4次工業革命，而AI的核心技術是機器學習和深度學習。目前，機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。

今年7月份「機器學習集訓營」第一期開營，50個名額一搶而空。優化後後的第二期集訓營，沿用第一期線上線下（

北京、上海兩個線下實戰基地

）相結合的授課方式，加強項目實訓的同時引入線下BAT專家面對面、手把手教學方式；突出BAT級工業項目實戰輔導 + 一對一面試求職輔導，提供3個月GPU雲實驗平台免費使用，精講面試考點。讓每一位學員不用再為遇到問題沒人解答，缺乏實戰經驗以及簡歷上沒有項目經驗面試屢屢遭拒而發愁。

本期限100個名額，歷時3個月，10多個BAT級工業項目，保障每一位學員所學更多、效率更高、收穫更大。

特色服務

我們擁有來自BAT的專家級講師和數位助教，給你全程1v1般的定製輔導。通過GPU + jupyter notebook + GitHub，在線提交作業，然後講師和助教在線批改作業，且提供可執行的互動式代碼，從而每次課都是標準化配置，涵蓋：GPU、原理、案例、數據、代碼、作業。有問題，課上直播課後答疑，手把手教會為止。

集訓營內容分為八大部分，涵蓋教你零基礎快速上手編程、數據爬取、數據分析、數據可視化、玩轉大數據、機器學習從原理到實戰、深度學習從原理到實戰、BAT工業級大項目實戰。

還原BAT真實生產環境，提供工業數據和國內首創的價值數十萬的GPU雲實驗平台（提前裝tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相關數據）。提供完善的實驗平台供您動手、真槍實戰。

通過在線課程從頭到尾掌握機器學習工業項目的各項流程、模型、演算法，通過在線實訓鞏固強化實戰所學，通過線下項目輔導練就ML工業項目的全棧能力。

根據集訓營實戰項目，將涉及到的關鍵知識點和項目經歷優化到您的簡歷中。

精講機器學習工程師面試時常見考點/模型/演算法，且BAT一線技術經理一對一模擬真實面試，從技術、表達等方面全方位提升您的面試能力。根據您的技術特長提供定製化的能力評估、就業指導以及包括BAT等一線互聯網公司的工作機會推薦。3個月挑戰年薪30~50萬。

適合人群

1. 在校學生：

對人工智慧感興趣，不滿足於學校學習的課程內容，希望以後從事人工智慧相關的工作；

2

. 想轉型的IT編程人士：

有編程基礎，對技能升級已有相當強的緊迫感，不滿足當前的工作，希望通過本次學習轉向熱愛的人工智慧領域；

培養目標：

從零開始，培養中高級機器學習工程師。

豪華講師團

寒小陽

著名電商搜索廣告負責人，多年實際ml/DL/dm項目經驗，專註海量數據上機器學習演算法的應用與優化。做過推薦系統、NLP、點擊率預估、圖像識別。講課清晰易懂，擅長用實際數據、代碼、案例說話，備受數千名學員好評。

馮老師

專註機器學習/人工智慧，擅長解釋機器學習中看似艱深晦澀的概念，熟悉模型背後的數學原理。曾工作於某知名私募的量化交易團隊，參與高頻交易中統計學習模型的開發。課堂上善於全程舉例，所講直達本質且不失生動有趣。

加號

主攻Deep Learning，牛津大學計算機系畢業，曾師從Google DeepMind的領軍人物Prof. Nando de Freitas。UiiTech創始人，原TypeScore首席數據科學家。現就職於倫敦某投資銀行的金融創新實驗室（Innovation Lab），專註金融行業的AI構架與大數據產品研發。

褚博士

芝加哥大學計算機博士，研究方向為NLP、ML、DL，熟練當前深度學習在NLP領域的模型與應用。

彭博士

浙大博士畢業，現任職於BAT其中一家的人工智慧實驗室，專攻深度學習和圖像。在多個頂級會議和期刊上發表過多篇學術論文，SIGIR x3、UbiComp、TKDE、CIKM、ICMR，也是TKDE的審稿人。業餘喜歡刷kaggle，曾拿到top 3%。

林老師

原BAT高級技術專家，先後任職於微軟、EMC等，從事過操作系統、資料庫和雲存儲相關產品的研發。

課程安排

第一階段：零基礎快速上手編程

在線課程：

1-基本python類型、判斷與循環流程等

在線實訓：2-python基本練習題

在線課程：3-文件/數據讀寫、面向對象、第三方庫等

在線實訓：4-多種數據讀寫與面向對象練習

線下實訓：5-python基本練習題 與 google python實戰題

第二階段：數據爬取得心應手

在線課程：1-requests抓取與靜態網頁解析

在線實訓：2-新聞網站與鏈家網數據爬取

在線課程：3-模擬登陸與分散式爬蟲

在線實訓：4-豆瓣與鏈家詳情數據爬取

在線課程：5-selenium與動態網站爬取

在線實訓：6-去哪兒/攜程與電商數據爬取

線下實訓

：7-新聞網站與鏈家網數據爬取

第三階段：數據分析全攻略

在線課程：1-pandas花式數據統計與分析技能

在線實訓：2-pandas綜合練習

在線課程：3-用pandas完成機器學習數據預處理與特徵工程

在線實訓：4-pandas完成Kaggle機器學習預處理

線下實訓

：5-美國大選、共享單車數據分析

第四階段：可視化提升數據逼格技能get

在線課程：1-好用的python可視化利器matplotlib

在線實訓：2-matplotlib完成Titanic和自行車租賃數據可視化

在線課程：3-自帶各種數據擬合分析的可視化利器seaborn

在線實訓：4-seaborn完成Titanic和自行車租賃數據可視化

線下實訓

：5-美國大選、共享單車完整可視化實戰

第五階段：玩轉大數據

在線課程：1-hadoop與map-reduce

在線實訓：2-手寫map-reduce完成詞頻統計，製作詞雲

在線課程：3-Spark與大數據處理

在線實訓：4-Spark大數據日誌分析

線下實訓

：5-大數據分析處理案例

第六階段：機器學習原理到實戰

在線課程：1-機器學習流程、預處理、特徵工程

在線實訓：2-Kaggle機器學習比賽中的特徵工程處理實戰

在線課程：3-模型評判標準與部分機器學習有監督演算法

在線實訓：4-sklean介面熟悉與機器學習建模指導

線下實訓

：5-sklearn建模與使用

在線課程：6-機器學習有監督演算法與無監督學習

在線實訓：7-sklearn刷Kaggle比賽題

在線課程：8-機器學習集成演算法與大殺器Xgboost/LightGBM

在線實訓：9-Xgboost與LightGBM使用

線下實訓

：10-集成演算法與場景建模

第七階段：深度學習原理到實戰

在線課程：1-深度神經網路、google wide&&deep模型、騰訊通用CTR神經網路框架與實現

在線課程：2-卷積神經網路、caffe實戰圖像分類、Tensorflow實戰圖像風格變換實現

在線課程：3-循環神經網路、Tensorflow實戰情感分析與文本生成實現

線下實訓

：4-Caffe&&Tensorflow實戰

第八階段：實際綜合項目與就業指導

線下實訓

：1-自然語言處理項目

(文本數據抓取+spark/pandas數據分析+可視化+特徵抽取+Sklearn/Spark機器學習建模+深度學習建模)

線下實訓

：2-分類與推薦系統實戰

(音樂數據抓取+spark/pandas分析+可視化+協同過濾+隱語義模型+特徵抽取分類建模)

線下實訓

：3-圖像項目

(圖像分類+圖像檢索)

線下實訓

：4-機器學習面試輔導

(面試注意點+常見面試考點精講+簡歷指導+項目展示)

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