七月在线-机器学习集训营15期|2022年|价值12000元|重磅首发|无秘完结

资源介绍

如今,人工智能火爆全球并快速切入各个领域,比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育,国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院,火速招兵买马,可目前市面上人才缺口严重不足,供需比例仅为1:10。

机器学习作为AI的核心技术,可谓掌握了机器学习,便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万,部分超过四十万拿到五十万,有的甚至年薪百万

本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设,继续维持

  • 以及六大企业项目:大规模行人重识别(ReID)、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统

且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力,本期新增部分在线直播、实训项目,具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。

项目

行人重识别(ReID)技术是近年来学术界和工业界的热点问题,ReID技术最大的价值就在于其跨摄像头追踪/关联的能力,有时也被称为跨镜追踪/识别。在当前智慧城市、智慧交通、智慧零售的大背景下,如何细粒度地甄别每个个体(行人或者车辆),并进行个体轨迹还原和串联是理解数据、应用数据的关键。在各大计算机视觉顶级学术会议,都有大量的ReID论文出现,工业界也纷纷公开宣传了其在ReID公开数据集上取得刷新纪录的突破。

项目二

智能机器人问答

智能问答是NLP领域落地最多的场景项目之一,其商业价值较高,能有效解决业务问题,降低人力成本,以一问一答形式,精确的定位用户所需要的提问知识,与用户进行交互,为用户提供个性化的信息服务。智能问答机器人包括封闭域与开放域、封闭域即特定领域的问答。

本项目涉及分类,检索式任务及生成式任务,用到的模型包括:Word2vec、ELMo、TextCNN、DialoGPT等多种模型

企业项目三

电商平台的商品推荐系统

  • 电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势,我们针对全球Top 1的电商数据进行推荐算法优化。

  • 企业项目四

    人体关节点提取

    体关节点提取广泛应用于人体运动分析,人体行为分析,游戏娱乐,虚拟现实等领域。 通过本项目,你将学会搭建一套基于深度学习的人体关键点提取系统,具体内容包括但不限于:单人姿态估计方法介绍、详解多人姿态估计流程与方法、姿态估计领域的数据库与评价指标、扩展:3D多视角姿态检测、代码实战、Optional:Kaggle脸部关键节点检测。

    目录

    • 课程大纲

      • 预习阶段 Python基础和数据分析

        在线视频:Python基础语法语法精讲

        • 1-Anaconda安装及使用
        • 2-循环判断语句
        • 3-函数
        • 4-面向对象
        • 5-文件以文件夹操作

        在线视频:Python核心语法进阶

        • 1-高阶函数的使用
        • 2-迭代器、生成器、装饰器详解

        在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲

        • 1-numpy基本操作
        • 2-pandas基本操作
        • 2-项目实战:美国大选

        在线视频:matplotlib数据可视化

        • 1-matplotlib基本操作
        • 2-常用2D图形使用
        • 3-项目实战:电商商品数据探索性分析

        在线直播:开班宣讲

        在线实训:入学测试

      • 第一阶段 机器学习原理

          • 在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降
          • 在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT
          • 在线视频:3-SVM与数据分类
          • 在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取/选择/组合
          • 在线直播:5-机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速讲
          • 在线实训:6-算法核心要点巩固(上)
          • 在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲
          • 在线实训:8-算法核心要点巩固(中)
          • 在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲
          • 在线实训:10-算法核心要点巩固(下)

        在线直播:XGBoost精讲

          • 1-建模调参(数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估)
          • 2-模型状态(过/欠拟合、状态验证、过/欠拟合的调整、模型调优)
          • 3-模型融合(集体智慧:投票器/Bagging/随机森林/Boosting)
          • 4-XGBoost简介及三类参数详解,和代码实现
        • 在线直播:HMM、CRF模型要点
          • 1-HMM模型定义及概率计算
          • 2-期望最大算法及HMM模型学习
          • 3-CRF模型定义
          • 4-最大熵算法及CRF模型学习
          • 5-相关代码实现
      • 第二阶段 机器学习实战

        在线视频:机器学习基本流程,基础模型与sklearn使用

        • 1-基本流程(数据清洗、数据建模、模型训练与验证)
        • 2-基本模型(线性模型、树模型、神经网络、无监督模型)
        • 3-sklearn介绍与使用(基础介绍、语法)
        • 4-sklearn使用案例讲解

        在线实训:基于sklearn和pandas机器学习基础案例实践

        在线直播:数据分析与特征工程串讲

        • 1-数据分析方法(Matplotlib与Searborn高阶使用)
        • 2-特征工程方法(类别字段编码、数值类型编码)
        • 3-sklearn实践(预处理、特征工程)
        • 4-结构化数据建模案例讲解

        在线实训:特征工程处理与实践

        在线直播:图像与文本基础

        • 1-数字图像基础(图像读取、特征提取)
        • 2-文本处理基础(文本分词、TFIDF)
        • 3-手写数字识别案例讲解
        • 4-文本分类案例讲解

        在线实训:图像分类与电商用户购买预测

        在线视频:基于SQL的机器学习流程和实践

        • 1-Spark与pyspark介绍
        • 2-pyspark基础使用(数据读取、聚合与基础计算)
        • 3-pyspark进阶使用(定义函数、数据统计)
        • 4-pyspark实战案例

        在线实训:机器学习中SQL常见用法和文本分类

        在线直播:机器学习实践案例高阶

        • 1-模型调参方法(网格、随机和贝叶斯优化)
        • 2-模型训练流程与细节
        • 3-特征筛选方法
        • 4-高阶实践案例讲解(多个Kaggle竞赛案例

        在线实训:机器学习进阶案例实践

        在线直播:机器学习模型部署与案例

        • 1-LightGBM/XGBoost模型使用和参数讲解
        • 2-模型部署基础(库打包、HTTP协议、调用方法)
        • 3-模型部署与调用案例(实时请求、批量请求)
        • 4-机器学习模型部署案例

        在线实训:模型部署案例——阿里云安全恶意程序检测

        在线直播:Home Credit用户信贷违约预测

        • 1-项目介绍、背景和评价指标
        • 2-特征编码和特征工程
        • 3-基于LightGBM建模过程
        • 4-基于MLP的建模过程

        在线直播:机器学习项目实战:渔船时序轨迹分类

        • 1-结构化数据建模与问题划分
        • 2-多表数据分析与缺失值清洗
        • 3-树模型模型构建与调参
        • 4-树模型/深度学习模型部署与监控
      • 第三阶段 深度学习原理到实战

        • 在线视频:1-神经网络初步:全连接与反向传播
        • 在线视频:2-卷积神经网络与计算机视觉
        • 在线视频:3-循环神经网络与自然语言处理
        • 在线视频:4-深度学习实践:Caffe与Tensorflow项目实战
        • 在线视频:5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解
        • 在线视频:6-卷积神经网络、实战图像分类
        • 在线视频:7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型
        • 在线直播:8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩)
      • 第四阶段 深度学习模型应用

        • 在线视频:1-陈博士带你从头到尾通透word2vec
        • 在线视频:2-深度学习在物体检测中的应用:Two-Stage和One-Stage框架
        • 在线直播:3-人脸识别真的安全吗?机器学习/深度学习安全前沿技术:对抗攻击和防御
        • 在线直播:4-深度学习模型实践技巧:工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型
      • 第五阶段 CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固

        在线视频:1-深度学习在物体检测中的应用<上>

        在线视频:2-深度学习在物体检测中的应用<中>

        在线视频:3-深度学习在物体检测中的应用<下>

        在线视频:4-NLP基础技能:文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计

        在线视频:5-深度学习回顾与pytorch简介

        在线视频:6-当下最好的语言模型BERT:发展历程、模型介绍及应用举例

        在线视频:7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析

        在线视频:8-用户特征和Item特征的常用方法

        在线视频:9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序

      • 第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战

        在线直播:CV-1-行人重识别项目(ReID)背景与基线方法

        • 1-搭建基线算法Pipeline
        • 2-从交叉熵损失构建深度特征学习
        • 3-模型训练初步技巧

        在线直播:CV-2-行人重识别项目(ReID)跑通训练+评测流程

        • 1-构建评价指标
        • 2-定制Data Loader实现高级预处理
        • 3-模型训练高级技巧

        在线直播:CV-3-行人重识别项目(ReID)多任务训练框架

        • 1-深度排序损失Triplet Loss的优雅实现
        • 2-交叉熵损失与深度排序损失并行训练技巧
        • 3-多任务训练框架的Inference实现

        在线直播: CV-4-行人重识别项目(ReID)模型优化迭代及总结

        • 1-标签平滑、随即擦出等训练技巧实现
        • 2-在线困难样本挖掘技术
        • 3-困难深度排序损失Triplet Hard Loss实现

        在线直播:NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建

        • 1-环境搭建
        • 2-智能客服的架构介绍与说明
        • 3-使用word2vec生成句向量

        在线直播:NLP-2-意图识别与文本匹配

        • 1-文本分类模型
        • 2-文本匹配模型

        在线直播:NLP-3-智能问答机器人中的闲聊

        • 1-seq2seq结构介绍
        • 2-GPT模型介绍
        • 3-使用GPT做闲聊

        在线直播:NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结

        • 1-项目优化
        • 2-部署与上线
        • 3-客服系统总结

        在线直播:推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建

        • 1-数据处理/机器学习/深度学习框架环境搭建
        • 2-商品推荐系统介绍、真实数据集介绍
        • 3-项目任务、评估指标理解

        在线直播:推荐-2-商品推荐系统特征工程

        • 1-商品推荐任务拆分、思路分析;数据集探索和理解
        • 2-特征处理、特征构建、特征工程方法总结;训练、测试样本处理
        • 3-基于启发式规则的预估方法实践

        在线直播:推荐-3-商品推荐系统模型构建

        • 1-Collaborative Filtering-based Recommendation
        • 2-LR基础模型、GBDT Boosting 模型实战
        • 3-DNN神经网络推荐算法(WDL/NFM等)介绍

        在线直播:推荐-4-商品推荐系统迭代优化

        • 1-DNN神经网络推荐算法(WDL/NFM等)模型实战
        • 2-模型评估
        • 3-推荐系统完整性梳理
        • 4-扩展知识:推荐系统在线serving分模块的应用
      • 第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导

        在线视频:CV1-人体姿态识别项目开题:项目介绍与环境搭建

        在线视频:CV2-人体姿态识别初探:单人姿态与多人姿态

        在线视频:CV3-人体姿态估计与实战:实战代码与评价指标

        在线视频:CV4-人体姿态估计引申探讨:3D姿态与多视角姿态估计

        在线视频:NLP1-聊天机器人项目开题:项目介绍和环境搭建

        在线视频:NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建

        在线视频:NLP3-聊天机器人迭代优化:Transformer与BERT应用

        在线视频:NLP4-聊天机器人总结:编程实现与系统搭建

        在线视频:推荐1-电影推荐网站 开题:项目介绍和环境搭建

        在线视频:推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建

        在线视频:推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化

        在线视频:推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结

        在线实训:1-基于YOLOv3模型的目标检测

        在线实训:2-新浪新闻文本分类

        在线实训:3-基于DIEN的电商广告CTR预估

        在线直播:机器学习面试辅导

    网盘截图:

    目录:

    • 七月在线-机器学习集训营15期【更新中】
      ├──00、预习阶段-Python基础和数据分析
      | ├──00、在线直播:开班宣讲.mp4 123.77M
      | ├──01、在线视频:Python基础语法语法精讲.mp4 411.41M
      | ├──02、在线视频:Python核心语法进阶.mp4 305.81M
      | ├──03、在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 370.49M
      | └──04、在线视频:matplotlib数据可视化.mp4 391.00M
      ├──01、第一阶段机器学习原理
      | ├──说明.txt 0.03kb
      | ├──在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4 480.34M
      | ├──在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 545.25M
      | ├──在线视频:3-SVM与数据分类.mp4 321.24M
      | ├──在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取.选择.组合.mp4 502.56M
      | ├──在线直播:11-XGBoost精讲.mp4 345.45M
      | ├──在线直播:12-HMM、CRF模型要点.mp4 345.81M
      | ├──在线直播:5-机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速讲.mp4 440.15M
      | ├──在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 367.11M
      | └──在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 376.92M
      ├──02、第二阶段机器学习实战
      | ├──在线视频:01-机器学习基本流程,基础模型与sklearn使用.mp4 410.06M
      | ├──在线视频:04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 655.98M
      | ├──在线直播:02-数据分析与特征工程串讲.mp4 323.95M
      | ├──在线直播:03-图像与文本基础.mp4 333.88M
      | ├──在线直播:05-机器学习实践案例高阶.mp4 365.37M
      | ├──在线直播:06-机器学习模型部署与案例.mp4 409.98M
      | ├──在线直播:07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 431.14M
      | └──在线直播:08-机器学习项目实战:渔船时序轨迹分类.mp4 381.13M
      ├──03、第三阶段深度学习原理到实战
      | ├──在线视频:1-神经网络初步:全连接与反向传播.mp4 363.14M
      | ├──在线视频:2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 367.38M
      | ├──在线视频:3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 474.19M
      | ├──在线视频:4-深度学习实践:Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 538.44M
      | ├──在线视频:5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 307.62M
      | ├──在线视频:6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 351.23M
      | ├──在线视频:7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型.mp4 362.81M
      | └──在线直播:8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩).mp4 233.78M
      ├──04、第四阶段深度学习模型应用
      | ├──在线视频:01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 908.58M
      | ├──在线视频:1-深度学习在物体检测中的应用:Two-Stage和One-Stage框架.mp4 275.13M
      | ├──在线直播:2-人脸识别真的安全吗?机器学习.深度学习安全前沿技术:对抗攻击和防御.mp4 200.32M
      | └──在线直播:3-深度学习模型实践技巧:工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 169.09M
      └──05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固
      | ├──在线视频1-深度学习在物体检测中的应用.上..mp4 290.38M
      | ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 243.44M
      | ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 271.83M
      | ├──在线视频4-NLP基础技能:文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 590.00M
      | ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 349.55M
      | ├──在线视频6-当下最好的语言模型BERT:发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 496.35M
      | ├──在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 356.74M
      | ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 268.85M
      | └──在线视频9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 435.97M
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