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内容
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2年内容
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课程详情

线上人工智能专业大升级

55个案例,60+算法,10个企业项目

培养目标

人工智能岗位中的“皇冠”:AI算法工程师!

课程定位

全面覆盖:从零到高级人工智能算法工程师需要所有技术。

全面覆盖:三大主流领域(计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘)。

报名对象

一、大学本科、研究生、博士
二、入职1-3年,遇事业瓶颈期,能力提升
三、职场程序员转行人工智能的人员、晋升空间有限,渴望待遇提升

系统学习课程(6个月/26周/132天)

第01周
人工智能概念

1. 人工智能的时代发展
2. 人工智能的应用场景
3. 机器学习流程与本质
4. 机器学习与深度学习
5. 回归、分类、聚类、降维

第02周
Python科学计算

1. Python基础语法
2. 科学计算模块Numpy
3. 数据处理分析模块Pandas
4. 数据可视化模块

第03周
AI数学知识

1. 一元函数微分学
2. 线性代数基础
3. 多元函数微分学
4. 线性代数高级
5. 概率论
6. 最优化

第04周
线性回归算法

1. 多元线性回归
2. 推导MSE损失函数
3. 开发环境安装与配置
4. 梯度下降法
5. 代码实战三种梯度下降

第05周
线性回归优化

1. 归一化
2. 正则化
3. Lasso回归_Ridge回归
4. 多项式回归
5. 实战保险花销预测

第06周
逻辑回归
Softmax回归

1. 逻辑回归
2. 推导交叉熵损失函数
3. 绘制逻辑回归损失函数
4. Softmax回归
5. 实战音乐分类器

第07周
SVM支持向量机

1. SVM支持向量机算法
2. 软间隔、硬间隔、非线性SVM
3. SMO优化算法
4. 合页损失函数
5. One-vs-Rest和One-vs-One做多分类

第08周
无监督学习算法

1. KMeans聚类算法
2. EM最大期望算法
3. GMM高斯混合模型
4. PCA降维算法
5. SVD奇异值分解

第09周
决策树
集成学习

1. 决策树算法
2. Bagging与Boosting思想
3. 随机森林算法
4. AdaBoost算法
5. GBDT算法

第10周
XGBoost算法
Kaggle实战

1. XGBoost算法
2. 推导出XGBoost的目标函数
3. 实战XGBoost模型训练与交叉验证调参
4. 药店销量预测案例
5. 网页分类案例
6. 评估指标混淆矩阵、ROC曲线、AUC指标

第11周
海量数据挖掘工具

1. Spark计算框架基础
2. 掌握shuffle原理
3. Spark计算框架深入
4. 掌握DAG优化原理
5. Spark机器学习MLlib
6. 实战股票预测

第12周
数据挖掘项目

1. 推荐系统流程与架构
2. 隐式用户反馈
3. 协同过滤算法
4. HQL语句数据预处理
5. Spark MLlib模型训练评估
6. 推荐系统模型上线使用

第13周
概率图模型算法

1. 贝叶斯分类
2. HMM隐含马尔可夫模型
3. Viterbi维特比算法
4. NLP序列标注任务和主要方法
5. CRF条件随机场算法

第14周
深度学习原理
TensorFlow深度学习工具

1. 神经网络算法
2. TensorFlow的GPU版本的安装配置
3. TensorFlow实现多元线性回归算法
4. TensorFlow实现Softmax回归分类
5. TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别

第15周
深度学习进阶

1. 反向传播推导
2. 梯度消失和梯度爆炸
3. Python代码实现神经网络算法
4. Dropout防止过拟合
5. Image Argument数据增强
6. Xavier和he参数初始化
7. BatchNormalization

第16周
卷积神经网络与优化

1. 感受野
2. 图片卷积的计算
3. 权值共享
4. 池化
5. 经典的CNN卷积神经网络架构
6. 连续使用小的卷积核好处
7. 1*1卷积核的作用和好处

第17周
经典卷积网络算法

1. VGG16
2. InceptionV3
3. Resnet残差网络
4. DenseNet
5. Mobilenet

第18周
目标检测与FasterRCNN

1. OpenCV工具进行目标检测
2. IoU以及python代码实现
3. NMS非极大值抑制和python代码实现
4. ROI Pooling空间金字塔池化
5. RPN网络
6. FasterRCNN论文详解

第19周
目标检测之Yolo上采样卷积

1. Yolo算法原理及损失函数
2. yoloV3代码实现
3. Darknet工具
4. 上采样的作用和实现
5. 转置卷积
6. 双线性插值
7. ROI Align
8. FPN特征金字塔网络

第20周
目标检测项目
图像风格迁移

1. 车牌识别项目
2. 自然场景下的目标检测
3. 图片标注工具使用
4. 口罩配戴检测项目
5. GAN对抗生成网络
6. 图像风格迁移项目

第21周
人脸识别项目

1. MTCNN论文详解
2. FaceNet论文详解
3. Triple loss三元组损失
4. 人脸识别项目

第22周
实例分割项目

1. FCN全卷积网络
2. U-Net语义分割网络
3. 医疗图像语义分割项目
4. MaskRCNN论文详解
5. 蒙版弹幕实例分割项目

第23周
词向量与词嵌入
循环神经网络原理与优化

1. CBOW模型和分层Softmax
2. Skip-gram模型和负采样
3. 词向量模型代码实现
4. RNN循环神经网络
5. LSTM长短时记忆
6. 双向LSTM

第24周
文本分类
序列标注

1. 情感分析项目
2. AI写唐诗项目
3. MultiRNNCell
4. NER命名实体识别项目
5. BiLSTM+CRF架构

第25周
从Attention到Transformer

1. Seq2Seq模型
2. Attention注意力机制
3. Self-Attention
4. Multi-head
5. Transformer

第26周
NLP之Google神器BERT
NLP之百度神器ERNIE
NLP之OpenAI神器GPT

1. ELMO
2. BERT
3. BERT新闻分类项目
4. ERNIE和GPT
5. GPT2训练闲聊机器人

技术学到手,前途任我选

从技术小白,到IT牛人,你也许只差一步选择

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