九章算法-人工智能集训营 第26期|2023版|独家资源

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人工智能集训营 第26期
项目全面升级,零基础掌握16+2工业级项目,通过实战深入学习人工智能算法及工业化流程,快速提升简历,斩获心仪offer

第一章【直播】机器学习从0到1 Introduction to Machine Learning

  • 人工智能、机器学习和深度学习
  • 人工智能的用途

处理大量数据

根据数据和数学假设建立并训练模型

进行预测、分类、感知、认知等任务

  • 个人职业发展

国内外人工智能/机器学习领域的就业前景展望

  • 机器学习的例子

人类学习

机器学习

获取数据集

特征工程

训练模型

测试

  • 机器学习中的模型
  • 人工智能集训营项目介绍

第二章【视频】机器学习Python Data Analysis – Pandas

  • 什么是Pandas?

机器学习

Pandas的安装

Pandas的使用

  • Pandas的数据结构

Series

DataFrame

  • Pandas的进阶用法

文件读写I/O

重要的基本方法

数据分组(Groupby)

数据合并

缺失值和异常值处理

第三章【视频】Python 基本语法基础 Introduction to Python I

  • Python基础类型

整形

布尔类型

字符与字符串类型

  • 程序控制流

控制结构-if语句

循环结构

  • 函数的定义及调用
  • Python内置数据结构一

数据结构之List

数据结构之tuple

第四章【直播】机器学习KNN算法入门( Machine Learning – KNN algorithm)

  • 了解最近邻算法

什么是KNN

最近邻算法

  • 入门KNN算法框架

如何定义“像”、“类似”?

特征工程Feature Engineering

训练模型

测试Test

如何在数学上定义相似呢?

如何预测类别

最近的一个点有误差?

KNN算法的流程

  • 识别数据图像

识别图像中的数字

如何寻找Feature?

计算机如何处理图像?

  • 掌握模型评估标准

如何评价模型

Confusion Matrix

评价指标公式表

多分类问题及评价

  • 常见命令总结

第五章【视频】Python 基本语法基础 Introduction to Python II

  • Python基础类型

Python的基础类型Dict

Python的基础类型Set

  • Python实现快速排序和归并排序

排序Sort

常见的排序算法

归并排序与快速排序

Python中的排序 – 合并两个有序数组

Python中的排序 – 快速排序

  • Python中如何使用排序方法

Python中的排序 – 对List进行排序

Python中的排序的选择

  • Lambda, Map, Filter, Reduce函数的使用

Python – 匿名函数lambda

Python – filter函数

Python – map函数

Python – reduce函数

第六章【视频】机器学习 Python Data Analysis- Numpy Matplotlib

  • Numpy

能够读懂大多数numpy操作 代码

会使用基础操作

对于高阶功能知道numpy有无函数对应

  • Matplotlib

能制作简单图示

能根据要求修饰图

第七章【视频】Python面向对象、第三方库等介绍 Python – OOD

  • 函数与类 Function & Class

函数 Function

函数递归Recursion

递归三要素

类和对象 Class & Object

Python的属性访问限制

  • 类的继承 Inheritance

类的继承

isinstance方法

实例属性和类属性

Python文件读写

多重继承

  • 异常的捕捉 Exception

异常的捕捉

try/except语句

  • Json数据类型

Python Json数据

Python Json数据 dumps

Python Json数据 loads

第八章【视频】线性回归 Linear Regression

  • 什么是线性回归Linear Regression

Linear Regression

  • 如何建模求解

用于预测变量的值

问题定义

Linear Regression的任务

  • 项目展示

Kaggle房价预测

Linear Regression是如何预测的

计算指标

  • 总结有用的命令

第九章【视频】朴素贝叶斯I-Naive Bayes 1

  • 概率及条件概率

条件概率的灵活运用

公式变化的拓展

  • 贝叶斯定理

朴素贝叶斯分类器如何解决垃圾邮件分类

朴素贝叶斯(Naïve Bayes)分类器

  • 贝叶斯数学公式
  • 朴素贝叶斯的工程技巧

数据处理技巧-分词

数据处理技巧-词干提取/词形还原

第十章【视频】朴素贝叶斯II-Naive Bayes 2

  • 朴素贝叶斯垃圾邮件分类器 – 手工实现

朴素贝叶斯的一般过程

平滑与不平滑

其他常用Metrics

  • 多种概率分布与贝叶斯模型结合

伯努利分布

伯努利分布与朴素贝叶斯结合

多项式分布

多项式分布与朴素贝叶斯结合

高斯分布

高斯分布与朴素贝叶斯结合

  • TF-IDF
  • 电影评论情感预测

电影评论情感预测 – 代码实现

第十一章【视频】逻辑斯蒂回归I-Logistic Regression I

  • 什么是线性回归Logistic Regression

Logistic Regression

  • 项目实战

预测跳槽概率

  • 如何建模求解

Logistic Regression是如何预测的

如何表示Y

数据处理:加入哑变量

比值(Odds)和赔率

Logistic Regression模型公式

计算指标

  • 总结有用的命令

第十二章【视频】逻辑斯蒂回归II-Logistic Regression II

  • 机器学习中的Loss Function

机器学习的基本架构

监督机器学习中的基本概念和术语

  • Logistic Regression优化

Logistic Regression

Logistic Regression模型公式

Logistic Regression求解

损失函数

梯度下降Gradient Descent

  • 理论推导Logistic Regression梯度

Logistic Regression梯度计算

  • 手写梯度下降程序

编写Logistic Regression梯度下降

  • 多类Logistic Regression

第十三章【视频】逻辑斯蒂回归III-Logistic RegressionIII

  • 推广能力

推广能力Generalization

推广能力的克星:过拟合Overfitting

  • 过拟合

正则化

交叉验证

  • 参数和超参数
  • 归纳偏见
  • 项目实战

手写数字识别

泰坦尼克号

第十四章【视频】决策树算法I-(Decision Tree 1)

  • 决策树的概念

决策树的表示

  • 算法流程

如何选择特征?

什么时候停止?

overfitting 与奥卡姆剃刀准则

  • 决策树的特点总结

决策树复杂度的表示与选择

决策树在点集上的实验

决策树的特点

第十五章【视频】决策树算法II-(Decision Tree 2)

  • Titanic 数据集的分析

决策树代码

  • 实现决策树

特征选择

划分终止条件

第十六章【视频】降维及聚类常用算法 ML algorithms

  • 降维

降维是什么?

为什么需要降维?

初步数学知识

怎么进行数据降维?

主成分分析(PCA)

  • 聚类算法

聚类算法概念

聚类算法——K-Means

K均值K值的取值方法

K-Means初始K个点的选择

  • 项目-人脸聚类

第十七章【直播】梯度提升决策树GBDT

  • 什么是GBDT?

集成学习

机器学习三要素

Gradient Boosting

  • GBDT的应用

回归问题

分类问题

  • XGBoost简介

XGBoost特性

第十八章【视频】机器学习集成I-(Ensemble 1)

  • 偏差与方差

定义偏差,方差,噪声

计算泛化误差

偏差-方差窘境

  • 集成学习

定义和分类

如何集成

  • Bagging (套袋法)

Bagging的优势

随机森林

第十九章【视频】机器学习集成 II-( Ensemble 2)

  • Bias 与 Variance 的计算

Bias vs Variance

  • 基于决策树的Bagging

Bagging training code

  • 基于随机森林的房价预测
  • 基于随机森林的蘑菇毒性分类

Fake Random Forest code

  • 基于Adaboost的癌症病人分类

AdaBoost code

第二十章【视频】机器学习集成 III-(Ensemble 3)

  • Why Bootstrap work ?

Bootstrap性质

  • 脑洞系列:ensemble 与 deep learning 的联想

Dropout

两层神经网络

  • Adaboosting 完全实现

Adaboost

Adaboost 的完全实现

第二十一章【直播】神经网络Neural Network 1

  • 什么是Neural Networks

神经元模型

人工神经网络

神经网络Neural Network

神经元Perceptron

层Layer

  • 如何计算

神经网络的计算能力

神经网络可以实现更复杂的函数

神经网络解决异或问题

神经网络的用途

  • 项目实战

Kaggle: Otto Product

训练神经网络

链式法则

反向传播算法Backpropagation

反向传播算法示例

  • 如何优化

参数优化技巧

随机梯度下降Stochastic Gradient Descent

Batch and Epoch

检查梯度

第二十二章【视频】机器学习(总结)

  • 分类问题 (classification)
  • 回归问题 (regression)

数据预处理

特征选择与降维

KNN

  • Na⎪ve Bayes

Linear/Logistic Regression/Neural Nets

Decision Tree

Ensemble

Deep Learning

第二十三章【视频】TensorFlow-基础

  • 深度学习简介
  • 深度学习的特点

可并行

参数量大

GPU的大规模使用

  • TensorFlow简介及优势
  • TensorFlow基本概念

计算图

张量

  • 基础操作

定义变量/常量

基本计算

  • 自动求导
  • 高级API:Keras

第二十四章【直播】神经网络 Neural Network 2

  • 什么是Neural Networks

神经元模型

人工神经网络

神经网络Neural Network

神经元Perceptron

层Layer

  • 如何计算

神经网络的计算能力

神经网络可以实现更复杂的函数

神经网络解决异或问题

神经网络的用途

  • 项目实战

Kaggle: Otto Product

训练神经网络

链式法则

反向传播算法Backpropagation

反向传播算法示例

  • 如何优化

参数优化技巧

随机梯度下降Stochastic Gradient Descent

Batch and Epoch

检查梯度

第二十五章【视频】数字图像基础与数字图像处理

  • 图像分割深度学习模型

SegNet

U-Net

V-Net

DeepLab V3

  • 图像分割数据集

VOC

PASCAL-Context Dataset

CoCo

Cityscapes

  • 图像分割性能指标
  • 项目Segmentation Modeling

第二十六章【视频】卷积神经网络入门

  • 什么是互联网广告?

广告 Advertisement

传统广告

互联网广告

  • 广告系统架构简介

广告系统技术架构简图

广告系统技术

  • CTR / CVR预估

CTR / CVR预估-数据

CTR / CVR预估-模型

CTR / CVR预估-LR特征工程

CTR / CVR预估-LR正则化

CTR / CVR预估-特征

CTR / CVR预估-效果评估

CTR / CVR预估-实践

第二十七章【视频】卷积神经网络基本架构与实践

  • 什么是互联网广告?

广告 Advertisement

传统广告

互联网广告

  • 广告系统架构简介

广告系统技术架构简图

广告系统技术

  • CTR / CVR预估

CTR / CVR预估-数据

CTR / CVR预估-模型

CTR / CVR预估-LR特征工程

CTR / CVR预估-LR正则化

CTR / CVR预估-特征

CTR / CVR预估-效果评估

CTR / CVR预估-实践

第二十八章【视频】强化学习1-入门介绍:Basic introduction

  • 强化学习

强化学习的定义

人工智能

机器学习

深度学习

  • 如何让机器在动态的世界中进行行为学习?

行为学习(在哪学)

行为学习(学什么)

行为学习(怎么学)

  • 强化学习的抽象模型

关于围棋的问题

扫地机器人的例子

  • 从强化学习到深度强化学习

什么是深度强化学习

优点及应用例子

学习深度强化学习的环境

  • 强化学习的缺点和局限

第二十九章【直播】推荐系统入门

  • 什么是推荐系统?
  • 推荐系统的评估
  • 经典的推荐算法 – 协同过滤

协同过滤的原理

项目实战-电影推荐

第三十章【视频】协同过滤进阶和矩阵分解

  • 协同过滤的进阶技巧
  • 矩阵分解算法

矩阵分解的原理

矩阵分解的求解过程

矩阵分解的优点和局限性

第三十一章【视频】强化学习2 – 马科夫决策过程(Markov Decision Process MDP)

  • 回顾强化学习的抽象模型

强化学习的抽象模型

  • 马科夫决策过程 (MDP)

方格游戏

如何用MDP去解决方格游戏的问题?

策略(Policy)

值函数(Value Functions)

最佳值函数(Optimal Value Functions)

为什么叫马科夫决策过程?

第三十二章【视频】强化学习 3 – 游戏项目1 – 学习迷宫导航

  • 实战项目背景介绍

背景介绍:FrozenLake

环境(environment)

  • 熟悉强化学习框架的实际应用
  • 理解“环境”,“状态”,“动作”,“奖励”在实际代码中的体现
  • 动手实现策略迭代和数值迭代

策略迭代(Policy Iteration)

数值迭代(Value Iteration)

  • 进行模型训练,求解最佳策略

Policy Iteration vs Value Iteration

第三十三章【视频】强化学习4 – Deep Q Network

  • 重点回顾

Policy

Value Function

Value Iteration

  • 使用深度神经网络去表达强化学习算法

DQN

解决方案: 样本的相关性(Correlation)

解决方案:目标不稳定

  • 经验回放
  • 类似算法

Double DQN

Dueling Networks

第三十四章【视频】融合多种特征的推荐模型

  • FM和FFM模型

FM模型-隐向量交叉特征

FFM模型-引入特征域

  • 加法模型-GBDT

第三十五章【直播】深度推荐模型

  • 深度学习的加入-DeepFM
  • 基于DeepFM实现淘宝物品推荐算法

第三十六章【视频】强化学习5 – 游戏项目2 – 学习视觉游戏

  • 实战项目背景介绍

Atari

Space Invader

  • 框架代码是如何组织的
  • DQN核心实现

核心网络: Network Model

经验回放:ReplayMemory

“机器人”:Agent

  • 可优化的地方

带优先级的经验回放

跳帧(frame-skipping technique)

Double DQN

Dueling Networks

第三十七章【视频】NLP在工业界的现状 及 文本在神经网络的表示

  • 应用领域
  • 典型任务
  • 文本输入表示 – 怎样在神经网络中表示文本

第三十八章【视频】机器学习竞赛入门 Introduction To Machine Learning Contest

  • 机器学习竞赛简介

机器学习竞赛-为什么参加竞赛?

机器学习竞赛-赛制

机器学习竞赛-平台

机器学习竞赛-Kaggle赛题类型

  • 机器学习竞赛流程

竞赛流程-技术点

数据探索和样本构造(Data)

模型选择、调优和融合(Model)

  • 参加机器学习竞赛的建议

第三十九章【视频】循环神经网络

  • 理论介绍

什么是循环神经网络

循环神经网络的结构

  • 实践

用循环神经网络实现文本分类

第四十章【视频】机器翻译

  • 理论介绍

机器翻译的发展过程

机器翻译的常见神经网络结构

  • 实践

实现基于神经网络的机器翻译模型

第四十一章【直播】CV项目-CNN应用领域、项目类型及本期项目初探

  • CNN概念、特点及网络架构回顾
  • CNN应用领域及典型案例
  • AI图像领域项目类型
  • 本期CNN项目介绍
  • 项目数据读取、分析及可视化

第四十二章【视频】CV项目-本期项目思路、图像预处理及CNN分类模型

  • 本期项目项目整体思路及技术路线
  • 图像预处理
  • CNN分类模型构建
  • 损失函数

第四十三章【视频】CV项目-CNN 概念进阶、可训练参数及分类模型评估

  • CNN 概念进阶
  • CNN可训练参数
  • 分类模型评估指标

第四十四章【视频】CV项目-过拟合、正则化与数据增强

  • 过拟合与欠拟合
  • 正则化概念及方法
  • Batch Normalization
  • 数据增强
  • 分类任务代码讲解

第四十五章【视频】CV项目-CNN经典模型及迁移学习

  • CNN经典模型介绍及分析
  • 迁移学习概念、方式及实践
  • 迁移学习代码讲解

第四十六章【视频】CV项目-图像分割应用领域及主要算法

  • 图像分割的概念
  • 图像分割主要应用领域
  • 经典图像分割算法介绍及分析
  • 项目分割算法实现

第四十七章【视频】CV项目-图像分割任务整体实现

  • 分割数据生成器
  • 分割算法度量及损失函数
  • 分割模型代码讲解
  • 项目预测及结果提交

第四十八章【视频】CV项目-分割模型进阶及模型性能优化

  • 分割中的数据增强
  • 分割模型架构进阶
  • 模型优化原则及方法
  • 超参数优化

第四十九章【直播】CV项目-CNN项目案例分析:基于图像的推荐系统项目及课程整体回顾

  • 案例分析1:视频监控及定位
  • 案例分析2:基于图像的推荐系统项目
  • 课程整体回顾
  • CNN知识体系总结

第五十章【视频】NLP项目-项目背景及文本分类初探

  • 项目背景介绍
  • 实现方案讲解
  • 代码框架搭建
  • 简单模型验证

第五十一章【视频】NLP项目-深度学习在文本分类的应用

  • 卷积网络文本分类器
  • 循环网络文本分类器
  • 代码实践 – 引入神经网络模型

第五十二章【视频】NLP项目-全局词向量与LSTM

  • 全局词向量 – Glove Embedding
  • 长短期记忆网络 – LSTM
  • 代码实践 – 引入Pre-trained Word Embedding

第五十三章【视频】NLP项目-Attention & Transformer

  • 注意力模型 – Attention
  • 变形金刚? – Transformer
  • 代码实践 – 基于Transformer的代码

第五十四章【视频】NLP项目-Contextual Word Embedding与BERT Embedding

  • 代码实践 – 引入Contextual Word Embedding
  • GRU + CNN
  • BERT Embedding

第五十五章【视频】NLP项目-GPT、BERT和基于语境的词表示

  • 什么是语言模型
  • 代码实践 – 实现一个语言模型
  • GPT
  • 预训练双向Transformer语言模型 – BERT
  • 基于语境的词表示 – Contextualized Word Representation

第五十六章【视频】NLP项目-模型校准的概念及实践

  • 模型校正的概念 – Model Calibration
  • 模型矫正的方法 – Model Calibration Methods

第五十七章【视频】NLP项目-数据分析及提升

  • 从数据角度进行分析及潜在提升
  • 项目回顾及总结

第五十八章【视频】NLP项目-NLP模型的综合应用

  • 真实系统场景模拟
  • 代码实例讲解

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19 评论

  1. 原音频和画质,不错

  2. 学完了7套课程…..强不强

  3. 从基础开始真的可以

  4. 穷学生的首选

  5. 这个会员是我觉得超值

  6. twitter后端我跟着学了1个多月了

  7. 课程很好很清楚

  8. 隔壁399啥都看不了 这里199全都可以看 大爱

  9. 好好学习,天天向上

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