Python入门到机器学习再到深入学习及应用整个学习系统

西雅图IT圈2019-04-14 16:50:20

就在昨天我们收到了一位刚拿到Google offer的九章学员发来的截图

作为一名同是转专业到cs的程序猿,对此猿我定要表示万分真心的理解和祝贺!


其中滋味,唯吾猿类方懂…



此外这位细心的猿还找到了老师当时告诉她的6个妙招分享给大家:



如上,在祝福与欣喜之余,我们更需要做的是总结和反思为何一位中途转行cs、曾还被几十家小公司拒之于门外的姑娘都可以成功进入自己喜欢的AI职位,甚至一举斩获Google的offer,而你却依旧混迹于一场又一场的招聘会之中难以脱身?
时代早已不再需要只懂得埋头死读书、读死书之人,成功的充要条件必是技能与机遇的结合。
正如社会发展不可逆,科技进步也不曾止步。人工智能掀起的热潮久居不下,Google、Facebook、Microsoft等各大名企对AI类人才的需求可谓达到了前所未有的程度。
在自身原有的努力下,如何提升技能、抓住同她一般的机遇则成为成功入职名企AI最重要的一步。


专业技能+优良机遇


=(最强师资小班教学+监督练习+ 助教及时  解答+lintcodeVIP权限
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本期课程筹备甚久,主要使用数据领域主流语言python作为课程的实战工具。


作为一门解释语言,python不仅可以带给你极高的效率,它更具备成熟的开发生态,可配合数多极有用的库使用,让你迅速入门。



第1周

机器学习入门

·机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning

·Python 基本语法基础 Introduction to Python I

·机器学习KNN算法入门 Machine Learning - KNN algorithm

·机器学习Python Data Analysis - Pandas


第2周

数据分析和python入门

·Python 基本语法基础 Introduction to Python II

·Python 面向对象、第三方库等介绍 Python - OOD

·机器学习 Python Data Analysis - Numpy Matplotlib

·机器学习KNN 算法实战 Machine Learning - KNN algorithm II


第3周

机器学习实战初探

·朴素贝叶斯 I Naive Bayes I

·朴素贝叶斯 I Naive Bayes II

·线性回归 Linear Regression

·逻辑斯蒂回归 I Logistic Regression I


第4周

数据抓取和机器学习实战

·Python 数据分析之爬虫项目 I Python crawler I

·Python 数据分析之爬虫项目 II Python crawler II

·决策树算法 I Decision Tree I

·决策树算法 II Decision Tree II



第5周

机器学习深入和比赛入门

·逻辑斯蒂回归II Logistic RegressionII

·逻辑斯蒂回归III Logistic RegressionIII

·聚类和降维 Clustering and Dimensionality reduction

·机器学习竞赛入门 Introduction to Machine Learning Contest


第6周

机器学习集成

·机器学习集成I Machine Learning - Ensemble I

·神经网络 Neural Network

·反向传播 和 自动微分 Back propagation and Automatic Differentiation

·梯度提升决策树 GBDT - Gradient Boosting Decision Tree


第7周

机器学习集成深入和广告系统实战

·机器学习集成 II Ensemble III

·机器学习集成 III Ensemble III

·广告系统 I Introduction to Online Advertisement System I

·广告点击率预估 II Introduction to Online Advertisement System II


第8周

TensorFlow和深入学习介绍

·Tensor flow 基础搭建机器学习模型 I Introduction to Tensor flow I

·Tensor flow 基础搭建机器学习模型 II Introduction to Tensor flow II

·机器学习总结 Machine Learning Summary

·深度学习 CNN I , Deep Learning CNN I


第9周

深度学习和强化学习入门

·深度学习 CNN II, Deep Learning II

·强化学习 1 - 入门介绍:Basic introduction

·目标检测算法与R-CNN, Introduction to the object detection algorithm and R-CNN(

Fast R-CNN与Faster R-CNN, Fast R-CNN and faster R-CNN



第10周

计算机视觉和强化学习

·强化学习 2 - 马科夫决策过程(Markov Decision Process MDP) Reinforcement Learning II

·强化学习 3 - 游戏项目1 - FrozenLake Reinforcement Learning III

·人脸识别 I, Face recognition I

·人脸识别 II, Face recognition II


第11周

自然语言处理NLP-RNN 和强化学习深入

·强化学习 4 - Deep Q Network - Reinforcement Learning VI

·强化学习 5 - 游戏项目2 - OpenAI - Atari Game - Reinforcement Learning V

·CNN 框架对比 CNN Model Comparison

深度学习的应用, Project: Application with deep learning



第12周

自然语言处理深入NLP-RNN

·机器翻译 seq - to - seq model , Machine Translation I

·机器翻译 seq - to - seq model 2, Machine Translation II

·推荐系统 word - vector, Recommendation I

·推荐系统word - vector 2, Recommendation II


以上课程包含了从Python入门到机器学习再到深入学习及应用整个学习系统,涵盖了时下最热门的机器学习算法知识,实战玩转20余个项目,让你优秀的项目经历为简历添彩一百分,自此从AI的风卷云涌中脱颖而出。


适合人群



1、热爱人工智能,欲转行AI
2、零基础想入门或已有基础希望深度学习
3、已是IT从业者欲提高技能水平
4、有积极的学习态度和发展目标

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