机器学习从0到1项目班 | 实战最前沿AI人工智能项目, 快速丰富简历

通过 Naive Bayes 和 KNN 两种机器学习算法解决以下两个机器学习前沿项目：

1. “数字图像识别”项目

2. “垃圾邮件分类器”项目

• 对人工智能、机器学习感兴趣，或想要从事相关职位的同学

• 在校生、应届毕业生、转专业的学生、已经在职的工程师

• 想要丰富简历中工业界项目经验的同学

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机器学习从0到1

1. 机器学习的工业界应用前景剖析

2. 国内外人工智能/机器学习领域的就业前景展望

3. 与普通的 Engineer 相比，Machine Learning Engineer 前（钱）途如何

4. 如何快速入门并深度探究机器学习项目

项目1入门 - 用KNN识别数字图像

1. 了解机器学习问题是什么样的

2. 解决机器学习问题算法的框架

3. 掌握 KNN 算法核心

4. 了解如何完整把图像问题转化为机器可以解决的问题

5. 模型评估

项目1代码实战 - 用KNN识别数字图像

1. 手把手实现 KNN 项目代码
   

2. 如何利用已知的库 sk learn 直接快速实现算法

3. 完整手写 KNN，理解 KNN 的基础原理和实现

4. 利用 KNN 拓展实现第二个项目

项目2入门 - 用Naive Bayes解决垃圾邮件分类问题

1. 条件概率入门

2. 了解文字问题如何处理成为机器可以处理的内容

3. 通过 Naive Bayes 了解调参过程当中有哪些注意事项

4. 机器学习中计算处理问题

项目2代码实战 - 用Naive Bayes解决垃圾邮件分类问题

1. 手把手讲解 Naive Bayes项目代码

2. 如何利用已知的库 sk learn 直接快速实现算法

3. 完整手写 Naive Bayes，理解Naive Bayes的基础原理和实现

4. 利用 Naive Bayes 拓展实现作业