大数据文摘携手4位讲师,共同为大家打造了这门“机器学习在线培训直播课程” ,本课程涵盖了 基础复习 , 算法讲解 , 案例应用 , 工程经验分享 , 工作指导 等方面内容,从理论到实践详细讲述机器学习相关内容,更有来自硅谷的大数据科学家干货分享

机器学习所需数学基础与背景知识 机器学习常见问题与算法 工业界应用机器学习算法解决实际数据问题思路 面试指导与其他福利 ◆ ◆ ◆ 我们为你准备了什么? 1、经验丰富的讲师天团 过硬的BAT一线实战经验 + 大量案例+丰富教学经验+与讲师直接互动 四位讲师都来自业界一线,实战经验扎实丰富,国际顶级大数据学术会议VIP嘉宾,课程过程中将提供包括Kaggle比赛等实战案例解析,直击BAT最重视的CTR预估与推荐系统;不仅如此,讲师们都是带过千人学员的“老中医”, 教学把脉,经验丰富

讲师相关介绍如下: 程博士 博士毕业于上海交通大学,上海市优秀博士学位论文(专业唯一)

现任职于澳大利亚联邦科学院大数据研究中心,聘为研究科学家

长期从事信号处理、大数据和机器学习、压缩感知方面的研究,在本领域国际权威期刊和会议上发表论文40余篇

对工程中的应用数学深有研究

李韶华博士 李韶华,南洋理工大学的博士和新加坡国立大学的博士后,中科大少年班毕业,熟悉贝叶斯统计机器学习方法和词嵌入等表示学习方法

读博前在互联网公司工作三年,了解业界需求,致力于研究能解决实际问题的机器学习方法

寒小阳 资深算法工程师,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化,有多年实际机器学习/深度学习/数据挖掘项目经验,负责过多个电商机器学习项目

做过推荐系统、文本挖掘、点击率预估、深度学习图像识别与检索

擅长用通俗易懂的方式直观解释机器学习相关知识,并辅以案例帮助理解

龙心尘 资深算法工程师,专注于算法应用与优化,负责过海量数据上网络安全机器学习项目,用户画像相关项目

做过NLP、web攻击智能识别、入侵检测自学习,用户画像

善于深入浅出的剖析数学理论在机器学习/深度学习中的应用

2、与讲师直接互动、高效率打鸡血学习氛围 我们的“鸡血”课程组已经开始运转预习啦!已付款的正式学员正在群里在老师的指导下提前预习呢

前方高能,来看看我们“烧脑”学习群的日常! 3、充实到欲罢不能的2个月/20次课/40小时,长期交流与辅导 课程体系完整,内容充实,20节课涵盖机器学习到深度学习全面理论内容与案例辅助理解

并额外附赠专门的项目案例课(不另外收费),展示工业场景下真实数据上的算法应用

附上详细课程表 本课程由4部分组成,涵盖了 基础复习,算法讲解,案例应用,工程经验分享,工作指导 等方面内容,从理论到实践详细讲述机器学习相关内容,更有来自硅谷的大数据科学家揭秘工作方式与工具

机器学习所需数学基础与背景知识 机器学习常见问题与算法 工业界应用机器学习算法解决实际数据问题思路 面试指导与其他福利 附赠:Kaggle比赛实战案例解析,直击BAT最重视的CTR预估与推荐系统

第1课 微积分理论与应用 理论知识:优化问题极值分析、标量和矢量导数、梯度和Hessian矩阵、Taylor展式 相关应用:优化迭代法综述(梯度下降法、牛顿、拟牛顿、DFP、BFGS等) 第2课 概率论与应用 理论知识:高斯分布、其它常见分布与共轭分布、中心极限定理、贝叶斯定理 相关应用:贝叶斯推断、极大似然估计 第3课 矩阵分析与应用 理论知识:子空间、特征分解、广义特征分解、广义瑞利商 相关应用:PCA本质、LDA初步 第4课 凸优化理论与应用 理论知识:凸集、凸函数、凸优化、对偶、KKT条件 相关应用:机器学习中常见的凸优化问题及SVM初步 第5课 回归 知识内容:线性回归、logistic回归、梯度下降 实践示例:线性回归与拟合,Logistic回归与分类 工程经验:实际工程海量数据下的logistic回归使用,包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理 第6课 聚类 知识内容:K-means/K-Medoid/层次聚类/GMM 实践示例:K-means实际应用分析与工程经验 第7课 推荐系统 知识内容:基于内容推荐、协同过滤、隐因子模型、用户行为序列建模 实践案例:协同过滤与隐因子模型推荐案例,基于spark的电影推荐 第8课 决策树、随机森林 ID3、C4.5、CART、Bagging 实践案例:使用随机森林进行数据分类 [含代码实现和参数调试分析] 第9课 Adaboost、GBDT、GBRT,组合算法 Adaboost、GBDT、GBRT 实践案例:GBDT案例 第10课 SVM 知识内容:线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、对偶法、核方法 实践案例:SVM与核函数使用,使用SVM进行数据分类 第11课 贝叶斯方法 知识内容:贝叶斯网络、概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题 实践案例:朴素贝叶斯进行文本分类,三种模型,数据平滑[含代码实现和参数调试分析] 第12课 主题模型 知识内容:pLSA、共轭先验分布、LDA 实践案例:使用LDA进行文档分类 [含gensim开发实例和参数调试分析] 第13课 人工神经网络 知识内容:全连接神经网络、BP算法、链式法则 实践案例:用BP网络做样本数据分类 第14课 深度学习与卷积神经网络 知识内容:卷积神经网络层次结构与功能,可视化与直观理解,训练注意事项 实践案例:卷积网络在图像分类中的应用 第15课 NLP与词嵌入 知识内容:NLP常见问题,语言模型,词向量,词嵌入(word2vec) 实践案例:word2vec/gensim与中文词向量生成,词嵌入与CNN做文本分类 第16课 深度学习之RNN 知识内容:RNN 网络、LSTM 实践案例:回归网络在自然语言处理中的应用(字符模型和文本生成,char-rnn 案例分析) 第17课 深度学习开源框架与使用 知识内容:caffe,Tensorflow与MxNet使用方法,优缺点对比 实践案例:使用caffe完成图像分类,使用Tensorflow与MxNet完成数据分类 第18课 特征工程 知识内容:数据获取、数据清洗、特征抽取、特征选择与融合 实践案例:实际工程数据的特征处理与特征选择案例 第19课 模型调优 知识内容:实际机器学习项目下的场景分析、算法选择、模型构建与调优、kaggle示例 实践案例:实际数据上的完整机器学习模型构建与调优的流程 第20课 工作与面试指导 知识内容:互联网公司常见面试问题,项目内容问答指导 实践案例:模拟互联网面试流程 在线直播+录像回放 8月30日晚开课 20:00-22:00,每周3次课,十一期间放假一周 错过课程也可在线反复观看录像(有效期1年),海外时差党和有夜生活的同学也可以放心报名啦

◆ ◆ ◆ 重磅独享福利 硅谷神秘嘉宾在线互动 我们将邀请来自硅谷google和Facebook工程师的线上经验分享, 与学员实时交流,一不小心就能与大咖成为好盆友,想想还有点小激动呢! 协助学员进行面试及简历辅导,为优秀学员提供一线企业内推机会 内推机会:优秀学员将获得内推顶级互联网公司的机会 就业辅导:行业资深专家指导学员撰写简历及面试辅导 工程经验:辅导优秀学员参加知名大数据、人工智能大赛 ◆ ◆ ◆ 专业平台支持:5大亮点 专业的系统和教学管理 ,支持全球200个国家访问的系统平台



欢迎投稿 职场/创业方向. 邮箱wangfzcom(AT)163.com:王夫子社区 » 推荐:机器学习培训20节+大量实战案例+5大福利

点评 0

评论前必须登录!

登陆 注册