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    一深化就看不懂,学不透

    算法的学习,要学透一定会涉及到公式推导,通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址课程线下会把机器学习三十大算法逐一推导,让学生具备自行推导的算法的能力

  • 学习历程中
    有问题无人当面解答

     课程授课老师为整日制,并有充裕线下代课履历老师,可以很深化浅出的解说,当面回答学生问题,除了周末上课时间,平日也可以给同学进行口试以及工作中遇到问题的诱导

  • 代码能力弱
    缺乏实战项目履历

    机器学习每个算法都会配有案例,让学生可以学以致用,不仅机器学习,包括深度学习,都有充裕的企业级实战项目,项目来自联想、华为、百度等知名企业。

  • 口试
    拿不到高薪

     口试拿不到高薪,浸要途理还是算法学习的不够深化,或者项目不会举一反三,课程中三十大机器学习算法都会深化剖析,公式推导,从是什么,到为什么,怎样用,怎样用好,几个角度给学生讲透。对于项目也会深化细致的解说,让学生不仅了解项目,可以对学过的项目举一反三。

你的课程学习Tips

  • 人群
    特性
    学习Tips
  • 正正在校大学生

    数学好,编程基础略差的

    除了透彻理解好机器学习阶段,深度学习阶段课程外,平日python基础也可以适当浸视下,上课老师解说的python代码项目一定要敲几遍。有余力的话,课程内的大数据spark阶段也可以控制好,作为加分项。

  • 产物经理

    数学弱,编程也弱,但从事互联网行业的

    需要损耗比其他同学更众的努力,不管是正正在代码操练上,还是算法理解,证明推导上,建议起首不必事无大小,而是更宏观一点的控制住浸心的机器学习,深度学习途理,然后慢慢正正在操练代码历程中提高编程能力以及加深算法的理解。成为一个具备算法工程师水平的人工智能产物经理,这也是企业中急需的人才!

  • 有工作履历的开发人员

    有一定编程基础,数学弱

     由于有一定的编程履历,那python代码理解起来不是难事,更要把浸心放正正在机器学习算法理解,推导上,深度学习的实质以及项目上,python代码和大数据spark学习起来不用花太众经历,但是项目代码还是需要敲的。

  • 正正在任BI,大数据分解工程师

    有一定数据治理数据分解能力的

    由于有一定的代码能力,浸心应放正正在机器学习算法推导和理解上,以及深度学习的学习和项目上。泛泛更众帮理把学到的知识运用到工作的商业场景中,时刻正正在脑海中有举一反三和学以致用的思想。这样未来找工作也将会废弛一些。

悦目你的AI免费学习福利

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    机器学习性情已有72174人下载

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    情况安装装备已有34683人下载

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好的老师,必定带出了得的你!

陈老师

 清华大学、比利时鲁汶大学 海归博士

天下五百强Barco人工智能高级算法研发

 国内知名互联网公司高级算法研究员

 专注于图像质量评价(IQA)算法研究

尚学堂人工智能学院院长

孔老师

现任知名企业AI团队负责人

 擅长人工智能偏向有智能商分与知识图谱

 充裕的数据挖掘和NLP项目履历

尚学堂人工智能技术总监

尚学堂AI课程十大上风

100% AI课程

入学最少会一门编程言语或有互联网工作履历

 就业目标明了AI工程师

17年已开线放工

整日制金牌讲师

线放工面授,课堂互动

实时答疑,当面解惑

 企业级实战AI项目,课程不断升级,和大企业深化协作引入项目

算法途理、数学推导细致彻底学透

就业诱导、老学员交换履历高薪就业

 90%python全栈+少量10%AI

无编程基础或无互联网工作履历

就业目标包含爬虫、网站开发等

18年才陈设招生

业余时间兼职讲师

 线上授课,难以了解学生观点

无法找到老师解答

把小案例当项目凑数

算法推导囫囵吞枣,只听了皮毛

就业全靠自己

十个企业级项目
  • 电缆缺陷检测
  • 电子元件缺陷检测
  • 幽静帽检测
  • 人脸识别
  • OCR识别
  • 实体关系抽取
  • 自动聊天机器人
  • 知识图谱
  • 引荐编制
  • 智能商业分解
  • 电缆缺陷检测

    项目简介

    各省市电网,需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台,为各省市的电缆线部件缺陷提供智能化的解决方案,进一步确保电网编制的幽静运行。现正正在有些省市的电网缺陷部件的检测仍采用人工查缺的格事务署,智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的切实率,节省本钱。

    课程目标

    浸心依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制cascade R-CNN算法
    √ 可以对mmdetection东西有一个很好的了解
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
    √ 对mmdetection代码有一定了解,学会怎样改进和优化算法
  • 电子元件缺陷检测

    项目简介

    正正在机器视觉运用中,外观检测一直是行业痛点。外观缺陷中的划痕、脏污、形状不一、大小折柳、深浅和种种姿态都折柳,很难用传统的视觉检测算法稳定检测。可是随着深度学习技术的发展,采用深度学习模式的外观检测程式,成为了外观检测的新方法。

    课程目标

    浸心依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制Faster R-CNN算法
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
    √ 对Faster R CNN代码有雅致认知,学会怎样改进和优化算法
  • 幽静帽检测

    项目简介

    施工工地对幽静帽佩戴的检测和羁系力度越来越大了,从智能幽静帽的运用到幽静帽检测编制的智能牵制,现正正在的幽静帽检测升级版对于幽静帽佩戴标准也有了新的分解算法,对未正确佩戴、吊挂等都能切实检测识别。对工作服颜色接近幽静帽颜色的检测能力有了更高的提升,比传统的幽静帽识别编制精度更高。

    课程目标

    浸心依托Yolo one stage算法,以及Darknet东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

    课程收益

    √ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制Yolo V3算法
    √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
    √ 对Yolo V3代码有雅致认知,学会怎样改进和优化算法
  • 人脸识别

    项目简介

    人脸识别,是基于人的脸部特征信歇进行身份识另外一种生物识别技术。用摄像机或摄像头收罗含有人脸的图像或视频流,并自动正正在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识另外一系列相干技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

    课程目标

    通过一个一切的人脸识别项目,控制人脸识别编制的开发流程和关键技术。

    课程收益

    √ 从0到1,全面剖析一切项目整体扶植生命周期:需求分解、架构陈设、情况部署、程序陈设、模型训练。
    √ 控制人脸识别一般历程,人脸检测、人脸对齐、人脸识别
    √ 控制人脸检测的集成学习方法
    √ 控制人脸检测的CNN方法
    √ 控制人脸检测+关键点定位的众任务网络MTCNN
  • OCR识别

    项目简介

    OCR文字识别软件,指诈欺OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字实质,直接转换为可编辑文本的软件。软件可以把图片转换成可以编辑的文字。从验证码、身份证识别、驾驶证识别、票据识别,到如今更众的识别自然场景下的整句话,甚至理解PDF里面带错别字的整段文字,运用场景可谓非常之广。

    课程目标

    控制目标检测+RNN+CTC loss完成通用的深度学习OCR架构。

    课程收益

    √ 了解OCR运用场景和意睹
    √ 控制目标检测+RNN+CTC loss架构
    √ 控制CTC loss中的途理
    √ 控制深度学习训练OCR模型的整体流程和代码
  • 实体关系抽取

    项目简介

    实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,它也被广泛运用于文本摘要、自动问答编制、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。中文实体关系抽取由于中词句式和语法构制复杂,汉语有更众歧义,会影响关系分类的效果。

    课程目标

    对实体关系抽取技术、内行业运用有很了解的认识。学会如果从语料库中通过机器学习和深度学习算法建立关系,效劳于自动聊天机器人和知识图谱。

    课程收益

    √ 了解任务是从无构制的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体1-关系-实体2,三元组),这里的关系是通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址预订义好的关系样板。
    √ 可以学到归纳运用词嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相干知识
  • 自动聊天机器人

    项目简介

    聊天机器人(Chatbot),又被称为对话署理(Conversational Agents)或对话编制(Dialog Systems),是当前的一个研究热点。Microsoft正正在聊天机器人范围下了宏伟赌注,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落后,推出了相干的产物。这股聊天机器人的新浪潮,也正正在一些创业公司兴起了:试图改变用户和效劳之间的交互模式的产物。

    课程目标

    通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址将会先容用于搭建聊天机器人模型的深度学习技术,让同学对于“这个范围中,什么是能做到的,什么是现阶段几乎不可能实现的”有一个了解的认知。而且学习搭建检索式聊天机器人和发生式聊天机器人。

    课程收益

    √ 对智能问答技术会有很了解的认识
    √ 理解贪图识别、实体关系抽取对Chatbot的作用
    √ 可以学到一个聊天机器人项目实现
    √ 了解聊天机器人现阶段面临的寻衅
  • 知识图谱

    项目简介

    知识图谱的运用从最初的Google搜索,曾经伸张到了聊天机器人,大数据风控、投资、智能医疗、自悦目教育、引荐编制、物联网等众个浸要范围,并逐步成为不可缺少的一门人工智能技术。

    课程目标

    对知识图谱技术、行业运用有很了解的认识。学到一切知识图谱项目全生命周期所涉关键问题的解决思路。

    课程收益

    √ 对知识图谱技术、行业运用全貌会有很了解的认识
    √ 可以学到一个一切知识图谱项目全生命周期所涉及到的步骤
    √ 对每个关键问题的解决思路
  • 引荐编制

    项目简介

    引荐编制正正在种种编制中广泛运用,引荐算法则是其中最核心的技术点, 为引荐编制选择正确的引荐算法是非常浸要的决定。每一种引荐算法都有其优点和谬误,当然也有其限制前提,正正在作出决定之前,必须要逐一考量。正正在执行中,你可能会测试几种算法,以发现哪一种最悦目你的用户,学习中你也会直观地发现它们是什么以及它们的工作途理。

    课程目标

    控制引荐编制途理与工作格事务署,运用SparkMLlib库进行建模。而且控制更众引荐编制相干算法的运用。

    课程收益

    √ 对引荐编制技术架构、行业运用全貌会有很透彻的理解
    √ 控制SparkMLlib、Hive数仓、python剧本的归纳运用
    √ 控制GBDT+LR架构正正在引荐编制的运用
    √ 控制FM和FFM算法正正在引荐编制中的运用
    √ 控制深度学习引荐算法wide and deep learning
  • 智能商业分解

    项目简介

    智能商业分解项目对于企业的红利会起到非常直接的影响,会深化影响企业订定计策计策,也是很众企业非常看浸的硬需求。成功案例比如,微博粉丝添补,宠物类目怎样圈定投放人群,怎样保持有效客户池,店肆营销,怎样招揽客圈人,挖掘潜正正在人群,DMP帮我找到买面膜,ROI(投资回报率)翻倍,企业本钱控制。

    课程目标

    全面了解智能商业的价值,了解运营的价值,挖掘深目标用户行为、消费能力、行业所需,结合机器学习算法和NLP知识进行数据挖掘

    课程收益

    √ 控制智能商业分解和运营的关系
    √ 通过机器学习算法、分类、预测、深目标学习特征发现
    √ 深化理解企业级用户画像编制
    √ 基于画像编制提高公司的收益
    √ 学会出售分解、投入分解、商品分解、促销分解、行为分解、CAC模型精准分解用户、ROI精准实现变现能力
课程十六大阶段概述
阶段 阶段名称 实战项目 收益
第一阶段 python基础与科学打算模块
√ 泰坦尼克号数据分解案例
√ 可视化剖析逻辑回归亏损函数案例
算法先行,技术随后。学习人工智能范围基础知识老成控制,打好稳定的内功基础。
第二阶段 AI数学知识
√ 梯度降落和牛顿法推导
√ SVD奇奥值分解运用
第三阶段 线性回归算法
√ 代码实现梯度降落求解众元线性回归
√ 保障花销预测案例
第四阶段 线性分类算法
√ 分类鸢尾花数据集
√ 音乐曲风分类
√ SVM人脸识别案例
√ SVM算法代码实现
第五阶段 无监督学习算法
√ 微博用户聚类分解
√ PCA提取人脸图片特征脸
√ 图片前景配景分袂
√ 依据声音判别性别
√ 依据声音判别用户
悟其精华,执行途理。大量机器学习实战,执行完成可胜任机器学习工程师岗位。
第六阶段 决心树系列算法
√ 通过graphvis绘制决心树模型
√ 用户画像集成学习方法案例
√ Adaboost算法做人脸识别
√ GBDT+LR架构实现
第七阶段 Kaggle实战
√ CTR广告预估项目
√ 网页分类案例
√ 药店销量预测案例
√ 活动引荐预测案例
√ 有限任务公司贷款风控案例
悟其精华,执行途理。大量机器学习实战,执行完成可胜任机器学习工程师岗位。
第八阶段 海量数据挖掘东西
√ 代码实战WordCount打算和排序
√ 代码实战蒙特卡洛打算圆周率Pi
第九阶段 概率图模型算法
√ 代码实战垃圾邮件分类
第十阶段 深度学习途理到进阶实战
√ 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑
√ Python实现神经网络实战案例
√ MNIST手写数字识别项目案例
√ California房价预测案例
进军深度,提高内功。通过之前铺垫,进入深度学习,体悟深度黑盒子。
第十一阶段 图像识别途理到进阶实战
√ Cifar10图像识别案例
√ 皮肤癌医疗图像项目
√ 图像风格迁移项目
√ 车牌识别案例
√ 通用物体检测项目
图像识别,妙趣横生。图像识别项目,让您体会智能的的人脑工作流程。帮您登上图像算法工程师岗位。
第十三阶段 图像识别项目
√ 电缆缺陷检测
√ 电子元件缺陷检测
√ 幽静帽检测
√ 人脸识别
第十二阶段 自然言语治理途理到进阶实战
√ TF代码实现Word2Vec算法项目
√ 深度学惯用户画像项目
√ 电影评论情绪分解案例
√ 机器写唐诗案例
√ 发生式自动聊天机器人
√ POS词性标注案例
√ NER定名实体识别案例
√ 语义相同度分解案例
√ Bert as service开源项目
奥秘言语,智能客服。自然言语治理,企业数据集核心痛点,实体识别、言语识别、相同度打算完成企业90%的文本需求。帮力您荣登NLP工程师宝座。
第十四阶段 自然言语治理项目
√ OCR识别
√ 实体关系抽取
√ 自动聊天机器人
√ 知识图谱
第十五阶段 数据挖掘项目
√ 引荐编制
√ 智能商业分解
出师正正在即,豪礼相送。双热门项目祝您开启了得人生路途,订定悦目你的职业路途。
第十六阶段 口试和成功求职的秘籍
预科阶段:快速实战初学
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,人工智能的运用,人工智能的工作流程、根蒂意睹,人工智能的任务和性情,KNN最近邻算法。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,快速理解人工智能能做什么,要做什么,并控制KNN算法以及算法的代码实现。

人工智能意睹与性情
1) 人工智能运用
2) 人工智能流程与性情
3) 人工智能流程对比人类思考历程
4) 机器学习与深度学习性情分别
5) 回归与分类任务性情
6) 聚类与降维任务性情
KNN算法
1) KNN途理
2) Anaconda运行情况安装
3) Pycharm开发情况装备安装
4) KNN的python代码实现
5) Scikit-learn模块解说
6) KNN的sklearn代码实战
第一阶段:python基础与科学打算模块
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,python基础语法,Numpy科学打算模块,Pandas数据分解模块,Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,让学生快速控制python言语的特性和语法,并着浸对算法这块所涉及的Numpy科学打算模块和Pandas数据分解模块进行解说。

◆ 实战教育项目:

√ 泰坦尼克号数据分解案例
√ 可视化剖析逻辑回归亏损函数案例

Python基础语法
1) 循环控制
2) 切片操作
3) 数据样板
4) 集合操作
5) 常用内建函数
6) 函数式编程
7) 类与对象
8) 继承
9) 点缀器
10) 天生器
科学打算模块Numpy
1) Numpy ndarray对象
2) Numpy 数据样板
3) Numpy 数组属性
4) Numpy 创建数组
5) Numpy 切片和索引
6) Numpy 高级索引
7) Numpy 播送
8) Numpy 数组操作
9) Numpy 数学和统计函数
10) Numpy 排序、前提过滤函数
11) Numpy 线性代数
数据治理分解模块Pandas
1) Pandas IO文件操作
2) Pandas 索引和数据选择器
3) Pandas 吞并、结合
4) Pandas 缺失值数据治理
5) Pandas 数据分割化
6) Pandas 统计打算
数据可视化模块
1) Matplotlib 散点图、线图、核密度图
2) Matplotlib 饼图、直方图、盒图
3) Matplotlib 等高线图
4) Matplotlib 可视化剖析逻辑回归亏损函数
5) Seaborn 单变量、众变量的图形绘制
6) Seaborn Style和Color
7) Seaborn facetgrid
第二阶段:AI数学知识
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,微积分基础,线性代数基础,众元函数微分学,线性代数高级,概率论,最优化。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识,使得后面正正在理解算法推导的历程中熟能生巧。如果学员大学数学知识还未遗忘或者研究生毕业,这一限制可以先跳过学习后面的知识。

微积分基础
1) 导数的定义
2) 左导数、右导数、可导函数
3) 导数几何途理、物理途理
4) 根蒂函数求导公式
5) 四则运算法则
6) 复合函数求导法则
7) 神经网络激活函数的导函数求解
8) 高阶导数
9) 导数与函数单调性
10) 极值定理
11) 导数与函数凹凸性
12) 一元函数泰勒睁开
线性代数基础
1) 向量与其运算
2) 行向量和列向量
3) 向量加减、数乘、内积、转置
4) 向量范数
5) 特殊向量
6) 矩阵与其运算
7) 方阵、对称阵、单位阵、对角阵
8) 矩阵加减、数乘、矩阵乘法、转置
9) 逆矩阵
10) 步队式
众元函数微分学
1) 偏导数
2) 高阶偏导数
3) 梯度
4) 雅可比矩阵
5) Hessian矩阵
6) 极值判别法则
线性代数高级
1) 二次型
2) 特征值和特征向量
3) 特征值分解
4) 众元函数的泰勒睁开
5) 矩阵和向量的求导公式
6) 奇奥值分解
7) 奇奥值分解打算格事务署
8) 奇奥值分解性质
9) SVD用于数据压缩
10) SVD用于PCA降维
11) SVD用于协同过滤
12) SVD用于矩阵求逆
概率论
1) 随机事件和随机事件概率
2) 前提概率和贝叶斯公式
3) 随机事件的单独性
4) 随机变量
5) 数学盼望和方差
6) 常用随机变量服从的分布
7) 随机向量
8) 随机变量单独性
9) 协方差与协方差矩阵
10) 随机向量的常睹分布
11) 最大似然忖度
最优化
1) 事务署部最小和全事务署最小
2) 迭代法求解
3) 梯度降落法推导
4) 牛顿法推导
5) 坐标降落法
6) 数值优化算法的问题
7) 凸集
8) 凸函数
9) 凸优化问题
10) 拉格朗日乘数法
11) 拉格朗日对偶
12) KKT前提
第三阶段:线性回归算法
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,众元线性回归,梯度降落法,归一化,正则化,Lasso回归,Ridge回归,众项式回归。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,从推导出众元线性回归算法的亏损函数,到实现开发和运用算法,再到对算法从数据预治理上,以及亏损函数上的优化都将整体彻底控制。对后面学习更众算法,甚至深度学习都将起到举一反三的效果。

◆ 实战教育项目:

√ 代码实现梯度降落求解众元线性回归
√ 保障花销预测案例

众元线性回归
1) 简单线性回归
2) 最优解与最小二乘法
3) 众元线性回归判别式
4) 众元线性回归的数学假设
5) 诈欺MLE推导出目标函数
6) 对数似然推导出MSE亏损函数
7) MSE求偏导得到参数解析解
8) 众元线性回归的python代码实现
9) 众元线性回归的sklearn代码实战
梯度降落法
1) 梯度降落法途理与公式
2) 学习率设置的学问
3) GD运用于众元线性回归的流程
4) 全量梯度降落的途理与代码实现
5) 随机梯度降落的途理与代码实现
6) Mini-Batch梯度降落的途理与代码实现
7) 代码实现增加MBGD数据的随机性
8) 代码实现动态调整学习率
归一化
1) 归一化目的与量纲
2) 归一化提高模型精度
3) 最大值最小值归一化与谬误
4) 方差归一化与好处
5) 均值归一化与好处
6) 标准归一化的代码实战与技巧
正则化
1) 提高泛化能力与防止过拟合
2) 正则化用于亏损函数
3) L1与L2正则项与范数的关系
4) 结合GD解说L1L2的几何途理
5) 透过导函数解说L1的希罕性
6) 透过导函数解说L2的腻滑性
Lasso回归、Ridge回归、众项式回归
1) Lasso回归途理与代码实战
2) Ridge回归途理与代码实战
3) ElasticNet回归途理与代码实战
4) 升维的途理
5) 众项式回归进行升维途理
6) 众项式升维代码实战
第四阶段:线性分类算法
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,逻辑回归算法,Softmax回归算法,SVM支持向量机算法,SMO优化算法。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,推导逻辑回归算法、SVM算法的判别式和亏损函数,算法的优化、实现算法和运用开发实战。将会对分类算法有深化认知,对于理解后续神经网络算法和深度学习学习至关浸要。

◆ 实战教育项目:

√ 分类鸢尾花数据集
√ 音乐曲风分类
√ SVM人脸识别案例
√ SVM算法代码实现

逻辑回归
1) Sigmoid函数特性
2) 广义线性回归与逻辑回归的数学假设
3) 证明伯努利二项分布属于指数族分布
4) 推导出逻辑回归判别式
5) 推导出逻辑回归亏损函数log loss
6) 推导出亏损函数导函数用于最优化
7) 逻辑回归解决众分类问题OVR
8) 逻辑回归代码实战--鸢尾花数据集分类
Softmax回归
1) Softmax函数特性
2) 广义线性回归与Softmax回归的数学假设
3) 证明众项式分布属于指数族分布
4) 推导出Softmax回归判别式
5) 推导出Softmax回归亏损函数cross-entropy
6) 证明逻辑回归是Softmax的特例
7) 剖析逻辑回归众分类和Softmax众分类的性情分别
8) Softmax回归代码实战--音乐曲风分类
SVM支持向量机
1) SVM与感知组织系
2) 几何距离和函数距离
3) SVM支持向量机算法途理
4) SVM的亏损函数
5) 硬间隔SVM的优化步骤
6) 软间隔SVM
7) 非线性SVM与核函数
8) SVM正正在sklearn模块中参数详解
9) SVM人脸识别案例
10) SVM的概率化输出
11) SVM的OVO众分类
12) SVM的hinge loss
SMO优化算法
1) SMO优化算法的子二次规划问题思路
2) SMO把目标函数从二元函数变一元函数
3) SMO推导出新的α和旧的α关系
4) SMO对α进行剪裁
5) SMO优化SVM算法代码实现
第五阶段:无监督学习算法
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,K-means聚类算法,K-means聚类算法的变形,密度聚类,目标聚类、谱聚类、PCA降维算法、EM盼望最大化、GMM高斯混合模型。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制无监督机器学习算法的作用和途理,透彻理解聚类和降维的性情分别,以后可以正确选择无监督学习算法,并实战开发。

◆ 实战教育项目:

√ 微博用户聚类分解
√ PCA提取人脸图片特征脸
√ 图片前景配景分袂
√ 依据声音判别性别
√ 依据声音判别用户
聚类系列算法
1) 相同度测量方法
2) K-means算法途理
3) K-means图像运用案例
4) K-medoids算法
5) K-means++算法
6) Mini-batch K-means算法
7) Canopy聚类算法
8) Agnes目标聚类算法
9) Diana目标聚类算法
10) DBSCAN密度聚类算法
11) Spectral谱聚类
12) 微博用户聚类分解案例
PCA降维算法
1) 特征选择与特征映射
2) 最大投影方差途理与推导
3) 最小投影距离途理与推导
4) PCA历程的中心化
5) Kernelized PCA
6) SVD奇奥值分解用于PCA
EM算法
1) Jensen不等式
2) EM算法的E-step
3) EM算法的M-step
4) EM正正在GMM公式推导中运用
GMM算法
1) 简单高斯分布的参数忖度
2) 混合高斯分布的似然函数
3) GMM的打算流程
4) GMM之图片前景配景分袂代码实战
5) GMM之依据声音判别性别代码实战
6) GMM之依据声音判别用户代码实战
第六阶段:决心树系列算法
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,决心树算法、随机丛林算法、Adaboost算法、GBDT算法、XGBoost算法。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制非线性决心树系列算法,浸心控制Kaggle神奇XGBoost算法,理解GBDT和XGBoost涉及的公式推导,本阶段的控制将大大提升学员数据挖掘的能力,对于后续理解Kaggle实战阶段实质会起到很大的帮帮。

◆ 实战教育项目:

√ 通过graphvis绘制决心树模型
√ 用户画像集成学习方法案例
√ Adaboost算法做人脸识别
√ GBDT+LR架构代码实现

决心树算法
1) 决心树的算法途理与数学表达
2) 星散目标Gini系数、信歇增益、信歇增益率
3) 前剪枝与后剪枝
4) 决心树ID3、C4.5和CART
5) 决心树算法优略比拟
6) 决心树之鸢尾花数据集分类案例
7) 通过graphvis绘制决心树模型
随机丛林算法
1) 集成学习算法思想Bagging、Boosting、Stacking
2) 用户画像集成学习方法案例
3) OOB数据集验证随机丛林算法
4) 随机丛林副产物之特征选择
Adaboost算法
1) Adaboost算法途理
2) 数据的权浸与权浸错误率
3) 权浸错误率调整到0.5训练下一个弱分类器
4) 打算每个样本的权浸Un
5) 运用Adaboost算法做人脸识别
GBDT算法
1) 函数空间的梯度降落与负梯度
2) 推导GBDT回归是拟合残差
3) Shrinkage衰减系数的作用
4) 推导GBDT分类亦是拟合残差
5) GBDT二分类模型训练和运用
6) GBDT众分类模型训练和运用
7) GBDT副产物之特征组适用于降维
8) 实现GBDT+LR架构代码实战
XGBoost算法
1) XGBoost算法与决心树集成学习关系
2) XGBoost目标函数与正则项
3) XGBoost目标函数用二阶泰勒睁开
4) 推导简化XGBoost目标函数引入g h
5) XGBoost目标函数加入树的复杂度
6) 推导出XGBoost目标函数最终时局务署和叶子节点表达式
7) 详解XGBoost算法参数与交叉验证
8) XGBoost算法调用GPU显卡资源加速
第七阶段:Kaggle实战
项目名称 项目先容

◆ 阶段概述:

本阶段解说,CTR广告预估项目、网页分类案例、药店销量预测案例、活动引荐预测案例、有限任务公司贷款风控案例。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,实战代码雅致理解前面学过的算法和东西,Kaggle竞赛数据集全部来自于公司,而且需求直接是企业里面的需求,而且此阶段解说的代码均是大牛级开源的代码。要知途Kaggle上的大牛会一般企业的算法工程师水平高,所有同学学习Kaggle实战将会受益匪浅。

◆ 实战教育项目:

√ CTR广告预估项目
√ 网页分类案例
√ 药店销量预测案例
√ 活动引荐预测案例
√ 有限任务公司贷款风控案例

CTR广告预估项目
网页分类案例
药店销量预测案例
活动引荐预测案例
有限任务公司贷款风控案例
第八阶段:海量数据挖掘东西
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,分布式意睹,Spark分布式打算框架,SparkMLlib模块,SparkML模块。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制一个海量数据挖掘东西Spark,这对于正正在企业中面临海量数据,进行机器学习数据挖掘时众个选择,而且正正在Kaggle实战和引荐编制项目中也会用到此阶段知识。

Spark打算框架基础
1) 分布式存储和打算意睹
2) Spark打算框架特性
3) 分布式打算Shuffle流程
4) Spark RDD五大特性
5) PySpark模块安装与装备
6) 代码实战WordCount打算和排序
7) 代码实战蒙特卡洛打算圆周率Pi
Spark打算框架深化
1) 算子操作Transformation和Action
2) RDD持久化
3) 宽窄依赖
4) Spark DAG优化
5) Spark架构运行剖析
6) 读取分布式HDFS数据与并行度设置
Spark机器学习MLlib和ML模块
1) MLlib的LocalVector之稠密向量和希罕向量
2) MLlib的有监督学习数据样板LabeledPoint
3) ML顶用到的DataFrame数据框操作
4) ML顶用到的UDF函数
5) ML的pipeline流程思路
第九阶段:概率图模型算法
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、前提随机场。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制NLP自然言语治理的一些根蒂算法,本阶段的理解对于后续完成NLP大项目很浸要。

◆ 实战教育项目:

√ 代码实战垃圾邮件分类

贝叶斯分类
1) 朴素贝叶斯分类器
2) 拉普拉斯忖度
3) 代码实战垃圾邮件分类
HMM算法
1) 马尔可夫历程
2) 初始概率、转移概率、发射概率
3) 隐含马尔可夫模型途理
4) 维特比算法
最大熵模型
1) 熵、前提熵、相对熵、互信歇
2) 最大熵模型算法途理
3) 有约束前提的函数最优化问题
4) 最大熵和最大似然忖度关系
5) IIS算法
CRF算法
1) 前提随机场的性质
2) 前提随机场的判别函数
3) 前提随机场的学习
4) 前提随机场的测度
5) CRF与HMM关系
第十阶段:深度学习途理到进阶实战
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,神经网络算法、Back Propagation反向散布推导、TensorFlow框架、TensorBoard模块。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,开启深度学习之旅,深化理解神经网络算法及其优化算法,控制TensorFlow开发流程,通过实现神经网络完成回归和分类任务。TensorFlow框架学好了,其它深度学习框架比如Keras、PyTorch控制起来易如反掌。

◆ 实战教育项目:

√ 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑
√ Python实现神经网络实战案例
√ MNIST手写数字识别项目案例
√ California房价预测案例

神经网络
1) 从生物神经元到人工神经元
2) 激活函数Relu、Tanh、Sigmoid
3) 透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类
4) 透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类
5) 透过神经网络阴事层理解升维降维
6) 剖析阴事层激活函数必须是非线性的途理
7) 神经网络正正在sklearn模块中的运用
8) 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑
BP反向散布算法
1) BP反向散布目的
2) 链式求导法则
3) BP反向散布推导
4) 折柳激活函数正正在反向散布运用
5) 折柳亏损函数正正在反向散布运用
6) Python实现神经网络实战案例
TensorFlow深度学习东西
1) TF安装(包含CUDA和cudnn安装)
2) TF实现众元线性回归之解析解求解
3) TF实现众元线性回归之梯度降落求解
4) TF预测california房价案例
5) TF实现Softmax回归
6) Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例
7) TF框架模型的保存和加载
8) TF实现DNN众层神经网络
9) DNN分类MNIST手写数字识别项目案例
10) Tensorboard模块可视化
第十一阶段:图像识别途理到进阶实战
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,卷积神经网络、深度神经网络的问题和优化手段、经典卷积神经网络模型、OpenCV模块、目标检测算法途理与实战。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,深化透彻的控制图像识别范围深度学习的途理和运用。通过知识点的解说,辅帮论文解说和源码的剖析,让同学可以了解网络的底层架构途理和代码,可以说此阶段固然实质众,但对口试图像识别范围岗位来说很浸要,值得众花心绪反复研究。

◆ 实战教育项目:

√ Cifar10图像识别案例
√ 皮肤癌医疗图像检测项目
√ 图像风格迁移项目
√ 车牌识别案例
√ 通用物体检测项目

卷积神经网络途理
1) 以为野与卷积
2) 卷积的打算
3) 权值共享
4) Stride步长
5) Padding模式
6) Pooling池化
7) TF实现CNN卷积神经网络
8) CNN分类MNIST手写数字识别项目案例
卷积神经网络优化
1) 梯度消失与梯度爆炸
2) Dropout防止过拟合
3) Relu激活函数变形
4) Xavier Glorot初始化
5) Optimizer优化器
6) Data Augmentation数据增强
7) Batch Normalization归一化
8) Cifar10图像识别案例
经典卷积网络算法
1) LeNet
2) AlexNet
3) VGG16
4) InceptionV3
5) ResNet
6) DenseNet
7) MobileNet
8) 皮肤癌医疗图像检测项目
9) GAN天生对抗网络
10) 图像风格迁移项目
OpenCV模块
1) 读取IP摄像头
2) RGB与HSV空间变换
3) 直方图均值化
4) 边缘检测
5) 人脸检测
6) 物体追踪
7) 车途线检测
8) 车牌识别案例
古典目标检测算法
1) 图像金字塔
2) 古典目标检测架构
3) ROI、IOU、FPS、NMS、mAP
4) IOU代码实现
5) NMS代码实现
6) 特征金字塔
7) SPP net
8) ROI池化
当代目标检测算法
1) Fast R CNN
2) Faster R CNN
3) RPN网络、Anchor boxes
4) Mask R CNN
5) SSD
6) Yolo V1 V2 V3
7) Cascade R CNN
8) 模型压缩
第十二阶段:自然言语治理途理到进阶实战
章节名称 浸要学习偏向

◆ 阶段概述:

本阶段解说,词向量、词嵌入、RNN、LSTM、孪生网络、CNN正正在NLP中的运用、Attention帮理力机制、Transformer、BERT。

◆ 完了目标:

通过本阶段学习,控制NLP中词的种种向量表达,从古典的Word2Vec格事务署到当代的BERT格事务署,学好这些NLP提特征的主干网络,能力正正在NLP各项任务中发生好的效果。这阶段也将控制大量NLP任务的实战开发。

◆ 实战教育项目:

√ TF代码实现Word2Vec算法项目
√ 深度学惯用户画像项目
√ 电影评论情绪分解案例
√ 机器写唐诗案例
√ 发生式自动聊天机器人
√ POS词性标注案例
√ NER定名实体识别案例
√ 语义相同度分解案例
√ Bert as service开源项目

词向量与词嵌入
1) TFIDF
2) Word2Vec算法
3) Gensim模块
4) Skip-gram
5) TF代码实现Word2Vec算法项目
6) FastText
7) Word Embedding
8) 深度学惯用户画像项目
循环神经网络途理与优化
1) Vanilla RNN
2) Basic RNN实现MNIST手写数字图片识别
3) LSTM是非时记忆
4) GRU与双向LSTM
5) 电影评论情绪分解案例
6) Seq2Seq
7) 机器写唐诗案例
8) CNN+LSTM+CRF
9) POS tagging词性标注案例
10) NER定名实体识别案例
11) 孪生网络
12) 语义相同度分解案例
Transformer和Bert
1) Attention帮理力机制
2) Attention算法流程
3) Transformer
4) Self-Attention机制
5) Multi-Head Attention
6) Bert
7) Bert as service开源项目
第十三阶段:图像识别项目
项目名称 项目先容 目标与收益
电缆缺陷检测
各省市电网,需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台,为各省市的电缆线部件缺陷提供智能化的解决方案,进一步确保电网编制的幽静运行。现正正在有些省市的电网缺陷部件的检测仍采用人工查缺的格事务署,智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的切实率,节省本钱。

◆ 课程目标:

浸心依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

◆ 课程收益:

√ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制cascade R-CNN算法
√ 可以对mmdetection东西有一个很好的了解
√ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
√ 对mmdetection代码有一定了解,学会怎样改进和优化算法

电子元件缺陷检测
正正在机器视觉运用中,外观检测一直是行业痛点。外观缺陷中的划痕、脏污、形状不一、大小折柳、深浅和种种姿态都折柳,很难用传统的视觉检测算法稳定检测。可是随着深度学习技术的发展,采用深度学习模式的外观检测程式,成为了外观检测的新方法。

◆ 课程目标:

浸心依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

◆ 课程收益:

√ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制Faster R-CNN算法
√ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
√ 对Faster R CNN代码有雅致认知,学会怎样改进和优化算法

幽静帽检测
施工工地对幽静帽佩戴的检测和羁系力度越来越大了,从智能幽静帽的运用到幽静帽检测编制的智能牵制,现正正在的幽静帽检测升级版对于幽静帽佩戴标准也有了新的分解算法,对未正确佩戴、吊挂等都能切实检测识别。对工作服颜色接近幽静帽颜色的检测能力有了更高的提升,比传统的幽静帽识别编制精度更高。

◆ 课程目标:

浸心依托Yolo one stage算法,以及Darknet东西,完成整套从数据标注到模型训练、优化。

◆ 课程收益:

√ 对目标检测算法有一个很好的了解,浸心控制Yolo V3算法
√ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的控制
√ 对Yolo V3代码有雅致认知,学会怎样改进和优化算法

人脸识别
人脸识别,是基于人的脸部特征信歇进行身份识另外一种生物识别技术。用摄像机或摄像头收罗含有人脸的图像或视频流,并自动正正在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识另外一系列相干技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

◆ 课程目标:

通过一个一切的人脸识别项目,控制人脸识别编制的开发流程和关键技术。

◆ 课程收益:

√ 从0到1,全面剖析一切项目整体扶植生命周期:需求分解、架构陈设、情况部署、程序陈设、模型训练。
√ 控制人脸识别一般历程,人脸检测、人脸对齐、人脸识别
√ 控制人脸检测的集成学习方法
√ 控制人脸检测的CNN方法
√ 控制人脸检测+关键点定位的众任务网络MTCNN

第十四阶段:自然言语治理项目
项目名称 项目先容 目标与收益
OCR识别
OCR文字识别软件,指诈欺OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字实质,直接转换为可编辑文本的软件。软件可以把图片转换成可以编辑的文字。从验证码、身份证识别、驾驶证识别、票据识别,到如今更众的识别自然场景下的整句话,甚至理解PDF里面带错别字的整段文字,运用场景可谓非常之广。

◆ 课程目标:

控制目标检测+RNN+CTC loss完成通用的深度学习OCR架构。

◆ 课程收益:

√ 了解OCR运用场景和意睹
√ 控制目标检测+RNN+CTC loss架构
√ 控制CTC loss中的途理
√ 控制深度学习训练OCR模型的整体流程和代码

实体关系抽取
实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,它也被广泛运用于文本摘要、自动问答编制、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。中文实体关系抽取由于中词句式和语法构制复杂,汉语有更众歧义,会影响关系分类的效果。

◆ 课程目标:

对实体关系抽取技术、内行业运用有很了解的认识。学会如果从语料库中通过机器学习和深度学习算法建立关系,效劳于自动聊天机器人和知识图谱。

◆ 课程收益:

√ 了解任务是从无构制的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体1-关系-实体2,三元组),这里的关系是通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址预订义好的关系样板。
√ 可以学到归纳运用词嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相干知识

自动聊天机器人
聊天机器人(Chatbot),又被称为对话署理(Conversational Agents)或对话编制(Dialog Systems),是当前的一个研究热点。Microsoft正正在聊天机器人范围下了宏伟赌注,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落后,推出了相干的产物。这股聊天机器人的新浪潮,也正正在一些创业公司兴起了:试图改变用户和效劳之间的交互模式的产物。

◆ 课程目标:

通宝tb文娱官网_网上真人赌场官网_小勐拉维加斯网址将会先容用于搭建聊天机器人模型的深度学习技术,让同学对于“这个范围中,什么是能做到的,什么是现阶段几乎不可能实现的”有一个了解的认知。而且学习搭建检索式聊天机器人和发生式聊天机器人。

◆ 课程收益:

√ 对智能问答技术会有很了解的认识
√ 理解贪图识别、实体关系抽取对Chatbot的作用
√ 可以学到一个聊天机器人项目实现
√ 了解聊天机器人现阶段面临的寻衅

知识图谱
知识图谱的运用从最初的Google搜索,曾经伸张到了聊天机器人,大数据风控、投资、智能医疗、自悦目教育、引荐编制、物联网等众个浸要范围,并逐步成为不可缺少的一门人工智能技术。

◆ 课程目标:

对知识图谱技术、行业运用有很了解的认识。学到一切知识图谱项目全生命周期所涉关键问题的解决思路。

◆ 课程收益:

√ 对知识图谱技术、行业运用全貌会有很了解的认识
√ 可以学到一个一切知识图谱项目全生命周期所涉及到的步骤
√ 对每个关键问题的解决思路

第十五阶段:数据挖掘项目
项目名称 项目先容 目标与收益
引荐编制
引荐编制正正在种种编制中广泛运用,引荐算法则是其中最核心的技术点, 为引荐编制选择正确的引荐算法是非常浸要的决定。每一种引荐算法都有其优点和谬误,当然也有其限制前提,正正在作出决定之前,必须要逐一考量。正正在执行中,你可能会测试几种算法,以发现哪一种最悦目你的用户,学习中你也会直观地发现它们是什么以及它们的工作途理。

◆ 课程目标:

控制引荐编制途理与工作格事务署,运用SparkMLlib库进行建模。而且控制更众引荐编制相干算法的运用。

◆ 课程收益:

√ 对引荐编制技术架构、行业运用全貌会有很透彻的理解
√ 控制SparkMLlib、Hive数仓、python剧本的归纳运用
√ 控制GBDT+LR架构正正在引荐编制的运用
√ 控制FM和FFM算法正正在引荐编制中的运用
√ 控制深度学习引荐算法wide and deep learning

智能商业分解
智能商业分解项目对于企业的红利会起到非常直接的影响,会深化影响企业订定计策计策,也是很众企业非常看浸的硬需求。成功案例比如,微博粉丝添补,宠物类目怎样圈定投放人群,怎样保持有效客户池,店肆营销,怎样招揽客圈人,挖掘潜正正在人群,DMP帮我找到买面膜,ROI(投资回报率)翻倍,企业本钱控制。

◆ 课程目标:

全面了解智能商业的价值,了解运营的价值,挖掘深目标用户行为、消费能力、行业所需,结合机器学习算法和NLP知识进行数据挖掘

◆ 课程收益:

√ 控制智能商业分解和运营的关系
√ 通过机器学习算法、分类、预测、深目标学习特征发现
√ 深化理解企业级用户画像编制
√ 基于画像编制提高公司的收益
√ 学会出售分解、投入分解、商品分解、促销分解、行为分解、CAC模型精准分解用户、ROI精准实现变现能力

机会每个人都有的!

但许众人不知途他们碰到过它。

驾御良机
开始逆袭

每期开班座位有限

预订报名可优先选座

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