45K!刚面完AI岗,机器学习算法教程分享给你

机器学习背景及常见算法 最近学习了关于人工智能相关的课程,现对学习后的笔记进行整理与分享。 思维导图部分 机器学习背景 云计算、大数据与人工智能 云计算:可共享的计算资源共享池 什么是人工智能? (关于统计学方面的理解):机器通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务 (应用邻域):数据挖掘、机器学习、模式识别、统计学习、计算机视觉、自然语言处理、语言识别等等 机器学习的发展历程 人工智能>>机器学习>>深度学习 常见机器学习算法 Q:算法? A:用计算机解决特定问 阅读详情

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1.

课程信息


开课时间: 6月23日

学习方式:2位硅谷导师,全程直播教学

项目案例:12个实战项目

助教、班主任全程跟踪辅导


2.

核心知识点


| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT | 

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means | 

| GMM | 主题模型 | MCMC |


3.

学完会有什么收获?


1、对机器学习算法的原理有较深入的理解

2、针对实际问题快速提出AI解决方案

3、熟练应用机器学习算法和工具来解决实际问题


4.

适合人群


IT从业者:AI零基础、希望入门机器学习,并且能够把技术应用到自身的AI场景

在校学生:理工科相关专业,希望学习机器学习

互联网从业者:想将机器学习技术快速融入到实际工作中

AI从业者:希望对机器学习有更深入理解

家长父母:想启发孩子对人工智能兴趣


5.

实战项目


本课程包含了大量实战项目,每次直播课程都以案例为主线来讲解核心知识点,从而帮助培养学员的动手能力,解决问题能力以及对知识的深入理解。


1、通过投放广告的金额预测销售额

2、预测市场中二手车的价格

3、识别图像中的数字

4、预测A股哪些股票会涨

5、预测是否银行客户开设定期存款帐户

6、把新闻按照不同主题做分类

7、基于SVM的人脸识别引擎

8、预测哪些员工可能会离职

9、搭建金融评分卡模型做风险控制

10、搭建电商商品的推荐系统

11、通过用户分群优化营销流程

12、搭建情感分析系统


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6

6.

学习方式


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7.

主讲老师

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袁  源

美国微软推荐系统架构师

美国亚马逊高级工程师

美国新泽西理工博士

拥有14年人工智能项目经验

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李文哲

贪心科技创始人兼CEO

多家公司首席科学家

美国亚马逊高级工程师

美国南加州大学博士




8.

授课时间


开课时间: 2019年6月23日--2019年7月28日

每周三:20:00-21:30

每周日:13:00-14:30


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美团点评|机器学习岗|面经(已offer)|2023 1.自我介绍2.介绍论文和项目3.详细问了一下论文中的解决思路和方法4.用公式详解BP原理5.详细介绍一个你了解的DL模型,我就介绍了YOLOv3,说到loss function的时候面试官说不用说了6.卷积是空间不变性还是时间不变性7.CNN网络有哪些层8.pooling分几种,分别有什么特点和作用9.解决过拟合的方法10.分别介绍L1和L2正则化的方式和优缺点11.主要使用的语言和框架12.作为一个机械的学生为什么会想到做DL,怎么克服困难自学的? 阅读详情

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