人工智能,机器学习,深度学习等词,这两年一直频频出现在我们的视野,随着人机大战中AlphaGo击败李世石,到今年乌镇再一战。都在提醒我们:这一次,我们必须跟着人工智能的方向所拼搏。
众所周知,目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的机器学习团队,以期用机器学习技术,提升产品的体验和智能化程度。对于机器学习,很多人的观点是:
机器学习技术是今后所有技术人员都绕不过的一个门槛
。
但许多人仍有此疑问
:学习机器学习,但无从下手怎么办?尝试过各种学习方法,为什么依然是个门外汉?为什么传统的学习机器学习的途径收效甚慢?作为一名对机器学习心有向往的程序员,我该以什么样的姿势开始呢?
答案是:抓住浪潮,主动出击,广泛学习。
深入了解机器学习技术在每个行业中是如何应用的:深入了解的技术细节,吸收工程上的最佳实践,掌握成熟的产品架构设计,观察行业的上下游……
深入接触行业的核心技术人员,直接交流、沟通、学习。
基于这种现状,CSDN开设了6周决胜AI的实训计划。
100+知识点,12场系统直播,6周学习计划。
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计划信息
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主题:
机器学习&深度学习 6周实战
时间:
每周二,四晚直播(错过有回放)
形式:
在线直播,实时答疑
内容:
100+知识点,12场主题,每周2次直播讲解!
福利:
资料共享,基础免费补,源码发放,金牌答疑,长期问答,交流群
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内容覆盖
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本次直播课程覆盖:
当下爆火的机器学习与深度学习核心算法原理与项目实战。
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从基本的机器学习算法开始讲起,对于每一个经典算法给出原理推导以及算法流程通俗解读。
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原理与案例相结合,使用真实数据集结合python使用分析与建模库来解决问题。
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由神经网络迈向深度学习的世界,通俗解读复杂的神经网络原理,逐步进军计算机视觉领域,结合当下最流行的两大深度学习框架Tensroflow与Caffe和大家共同完成两个经典的项目实战,验证码识别与人脸检测。
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适合谁听?
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☑ 准备从事机器学习/数据挖掘/计算机视觉等人工智能方向等人员
三个阶段
十二场主题一览
(一)回归算法原理推导
(二)决策树与随机森林
(三)实战样本不均衡数据解决方法(上)
(四)实战样本不均衡数据解决方法(下)
(五)支持向量机
(六)聚类与PCA降维方法