一碰到数学就头疼
一深入就看不懂,学不透
算法的学习,要学透一定会涉及到公式推导,我们课程线下会把机器学习三十大算法一一推导,让学生具备自行推导的算法的能力
学习过程中
有问题无人当面解答
课程授课老师为全日制,并有丰富线下代课经验老师,可以很深入浅出的讲解,当面回答学生问题,除了周末上课时间,平日也可以给同学进行面试以及工作中遇到问题的辅导
代码能力弱
缺乏实战项目经验
机器学习每个算法都会配有案例,让学生可以学以致用,不仅机器学学,包括深度学习,都有丰富的企业级实战项目,项目来自联想、华为、百度等知名企业。
面试
拿不到高薪
面试拿不到高薪,主要原因还是算法学习的不够深入,或者项目不会举一反三,课程中三十大机器学习算法都会深入剖析,多个角度给学生讲透,对于项目也会深入细致的讲解。
数学基础
主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础,方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。
Python基础
Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库。这里帮助大家打好python的基础以及人工智能常用库的使用方法,方便后面机器学习和深度学习代码实战时更好的理解代码实现
机器学习
三十大机器学习算法,从原理到推导进行一步步深入解析,同时包含对应算法的实战案例。本部分内容体现出算法工程师的高门槛,也是高薪就业的必经之路,我们通过全面深入透彻的讲解让大家对算法在脑海中构建成体系,知其然并知其所以然,成为优秀的人工智能工程师,可以hold住面试以及工作。
Spark MLlib
具人工智能需要大量的数据进行训练,所以课程教授大家一个大数据的优秀计算框架Spark,可以帮助大家去找工作时成为一个加分项(但不是必要项),同时会对Spark框架中的ML、MLlib这两个机器学习的算法库有着重的实战讲解。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。随着深度学习的快速发展,人工智能才得以长足进步,课程会把深度学习从基础CNN、RNN到对抗生成网络等流行的算法和模型进行深入讲解,并且会全面的实战讲解TensorFlow、Keras、Caffe等深度学习框架。并用丰富的案例让大家可以对学过的知识融会贯通。
模式识别和项目实战
带你做时下热门的各种模式识别项目实战,并通过我们的教学让大家学习一个模式的同时可以举一反三,工作中可以轻松应对企业需求,成为合格图像识别工程师,推荐系统工程师,自然语音处理工程师等。(我们做人工智能是认真的、踏实的,不会把一些浅层机器学习算法小案例称之为项目)
AlphaGo核心技术
强化学习是一种重要人工智能方法,是AlphaGo的核心技术,是人工智能未来的方向,尚学堂旨在走在人工智能的前列,率先研发出本课程,限额赠送给报名的学员。
01 数据分析
02 概率论
03 线性代数及矩阵
01 环境搭建
02 Python基础语法
03 Python常用库
04 Python机器学习模块
01 机器学习
02 数据预处理
03 线性回归算法
04 KNN K近邻算法
05 逻辑回归算法
06 梯度下降算法
07 牛顿法与拟牛顿法
08 决策树算法
09 决策树算法
10 Adaboost算法
11 GBDT算法
12 XGboost和lightGBM算法
13 支持向量机
14 聚类算法
15 PCA主成分分析算法
16 LDA降维
17 MDS降维算法
18 ISO-map降维算法
19 LLE算法
20 SVD奇异值分解算法
21 ALS矩阵分解算法
22 FM 因子分解机
23 朴素贝叶斯算法
24 贝叶斯网络
25 隐马尔可夫模型
26 最大熵模型
27 EM算法
28 条件随机场
29 PLSA 主题模型
30 LDA主题模型
31 神经网络
01 Spark入门
02 Spark进阶
03 Spark MLlib模块
04 Spark ML模块
05 Spark SQL模块
06 Spark Streaming模块
07 案例
01 深度学习Tensorflow基础
02 深度神经网络DNN
03 卷积神经网络CNN
04 循环神经网络RNN
05 自编码器AutoEncoder
06 对抗生成网络 GAN
07 Tensorflow框架进阶
08 Word2Vec词向量算法
09 Keras框架
10 案例
01 推荐系统
02 用户画像
03 皮肤癌检测
04 自动聊天机器人
05 深度学习目标检测
06 人脸识别项目
07 图像风格迁移
08 机器翻译引擎构建