七月-机器学习集训营15期|2022年|课件齐全|完结无秘

课程简介:

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。

实战项目

企业项目

  • 企业项目一

    大规模行人重识别(ReID)

  • 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。

  • 企业项目二

    智能问答机器人

    • 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

      • 人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。

      • 企业项目五

        聊天机器人
      • 简介:这是一套智能的聊天机器人系统,用户导入数据后可以训练模型,使得模型能够更加准确匹配用户所提的问题。同样的用户也可以不重新训练模型,使用原有模型进行匹配问题。

        目标:分工合作完成一个应用级的聊天机器人系统,掌握模型算法和数据存储,并在此基础上通过模型的训练来完成聊天系统的智能化。

      • 企业项目六

        从零开整电影推荐网站

        在本项目中,我们会手把手带大家从零开整一个电影推荐网站,首先进行需求分析,确定产品、数据、以及技术框架,其次详细设计,确定系统架构、线上线下以及召回排序模块的划分,推荐系统实例讲解,接着是冷启动模块的设计与实现,最后总结深度学习在电影推荐中的应用。

        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-机器学习集训营15 [就业转型]/
        ├──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 277.77M
        | ├──02、在线视频:Python核心语法进阶.mp4 199.11M
        | ├──03、在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 252.57M
        | └──04、在线视频:matplotlib数据可视化.mp4 268.66M
        ├──01、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.mp4 325.12M
        | ├──在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 398.44M
        | ├──在线视频:3-SVM与数据分类.mp4 187.32M
        | ├──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 296.69M
        | ├──在线直播:11-XGBoost精讲.mp4 222.21M
        | ├──在线直播:12-HMM、CRF模型要点.mp4 224.16M
        | ├──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 287.38M
        | ├──在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 235.79M
        | └──在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 239.44M
        ├──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 299.38M
        | ├──在线视频:04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 519.84M
        | ├──在线直播:02-数据分析与特征工程串讲.mp4 189.88M
        | ├──在线直播:03-图像与文本基础.mp4 230.04M
        | ├──在线直播:05-机器学习实践案例高阶.mp4 226.00M
        | ├──在线直播:06-机器学习模型部署与案例.mp4 285.51M
        | ├──在线直播:07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 329.19M
        | └──在线直播:08-机器学习项目实战:渔船时序轨迹分类.mp4 287.50M
        ├──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 240.95M
        | ├──在线视频:2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 257.56M
        | ├──在线视频:3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 346.00M
        | ├──在线视频:4-深度学习实践:Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 372.55M
        | ├──在线视频:5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 208.17M
        | ├──在线视频:6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 265.90M
        | ├──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 256.25M
        | └──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 137.36M
        ├──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 763.21M
        | ├──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 170.93M
        | ├──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 119.31M
        | └──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 109.94M
        ├──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 181.28M
        | ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 150.06M
        | ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 163.13M
        | ├──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 461.95M
        | ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 246.09M
        | ├──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 310.72M
        | ├──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 216.40M
        | ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 177.07M
        | └──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 268.27M
        ├──06、第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战
        | ├──在线直播:01-CV-1-行人重识别项目(ReID)背景与基线方法.mp4 134.90M
        | ├──在线直播:02-CV-2-行人重识别项目(ReID)跑通训练+评测流程.mp4 159.95M
        | ├──在线直播:03-CV-3-行人重识别项目(ReID)多任务训练框架.mp4 168.11M
        | ├──在线直播:04-CV-4-行人重识别项目(ReID)模型优化迭代及总结.mp4 169.18M
        | ├──在线直播:05-NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建.mp4 240.01M
        | ├──在线直播:06-NLP-2-意图识别与文本匹配.mp4 272.11M
        | ├──在线直播:07-NLP-3-智能问答机器人中的闲聊.mp4 314.94M
        | ├──在线直播:08-NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结.mp4 253.60M
        | ├──在线直播:09-推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建.mp4 208.96M
        | ├──在线直播:10-推荐-2-商品推荐系统特征工程.mp4 277.86M
        | ├──在线直播:11-推荐-3-商品推荐系统模型构建.mp4 309.14M
        | └──在线直播:12-推荐-4-商品推荐系统迭代优化.mp4 276.18M
        ├──07、第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导
        | ├──在线视频:01-CV1-人体姿态识别项目开题:项目介绍与环境搭建.mp4 56.51M
        | ├──在线视频:02-CV2-人体姿态识别初探:单人姿态与多人姿态.mp4 251.55M
        | ├──在线视频:03-CV3-人体姿态估计与实战:实战代码与评价指标.mp4 139.57M
        | ├──在线视频:04-CV4-人体姿态估计引申探讨:3D姿态与多视角姿态估计.mp4 315.31M
        | ├──在线视频:05-NLP1-聊天机器人项目开题:项目介绍和环境搭建.mp4 72.85M
        | ├──在线视频:06-NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建.mp4 234.35M
        | ├──在线视频:07-NLP3-聊天机器人迭代优化:Transformer与BERT应用.mp4 246.04M
        | ├──在线视频:08-NLP4-聊天机器人总结:编程实现与系统搭建.mp4 200.19M
        | ├──在线视频:09-推荐1-电影推荐网站 开题:项目介绍和环境搭建.mp4 126.20M
        | ├──在线视频:10-推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建.mp4 669.02M
        | ├──在线视频:11-推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化.mp4 525.42M
        | ├──在线视频:12-推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结.mp4 140.39M
        | ├──在线直播:13-推荐-5-商品推荐系统讲整体内容梳理和进阶.mp4 169.99M
        | └──在线直播:14-机器学习面试辅导.mp4 107.36M
        └──课件
        | ├──01、第一阶段
        | | ├──1_Machine_Learning_Introduction – Jupyter Notebook.pdf 830.29kb
        | | ├──2_Generalized_Linear_Model – Jupyter Notebook.pdf 1.01M
        | | ├──3_Decision_Tree – Jupyter Notebook.pdf 1.17M
        | | ├──4_Boosting – Jupyter Notebook.pdf 264.09kb
        | | ├──5_Naive_Bayes – Jupyter Notebook.pdf 272.24kb
        | | ├──6_Support_Vector_Machine – Jupyter Notebook.pdf 869.31kb
        | | ├──7-XGBoost – Jupyter Notebook.pdf 1.92M
        | | ├──8_1_Hidden_Markov_Model – Jupyter Notebook.pdf 362.06kb
        | | ├──8_2_Expectation_Maximization_Al gorithm – Jupyter Notebook.pdf 152.51kb
        | | ├──MachineLearning 第一课实训-meinan.ipynb 7.24kb
        | | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威-Copy1.ipynb 5.89kb
        | | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威.ipynb 5.89kb
        | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy1.ipynb 4.48kb
        | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy2.ipynb 4.48kb
        | | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise.ipynb 4.48kb
        | | └──在线实训-算法核心要点巩固(中)-meinan.ipynb 6.37kb
        | ├──02、第二阶段
        | | ├──01-机器学习基本流程,基础模型与sklearn使用.zip 11.57M
        | | ├──02-机器学习实战:基于sklearn和 pandas.ipynb 5.82kb
        | | ├──03-机器学习实战-Part2_数据分析与特征工程.pdf 4.07M
        | | ├──04-机器学习实战-Part3_文本与图像基础.pdf 4.16M
        | | ├──05-基于SQL的机器学习流程和实践.zip 2.65M
        | | ├──06-机器学习高阶实践案例.pdf 4.73M
        | | ├──06-机器学习高阶实践案例.zip 14.97M
        | | ├──08-Home Credit用户信贷违约预测.pdf 24.49kb
        | | └──7-模型高阶使用与部署.zip 9.35M
        | ├──03、第三阶段
        | | ├──01_NN_Basics.pdf 3.45M
        | | ├──02_ConvNets_Principles.pdf 14.46M
        | | ├──03_Word2Vec_RNN_Attention_Seq2Seq.pdf 30.59M
        | | ├──04_Debug_DNNs_ConvNets_Design.pdf 44.28M
        | | ├──预习1.神经网络初步.zip 21.72M
        | | ├──预习2.CNN与CV.zip 23.02M
        | | ├──预习3.RNN与NLP.zip 99.40M
        | | └──预习4. 深度学习实战.zip 41.24M
        | ├──04、第四阶段
        | | ├──02_Object_Detection.pdf 33.07M
        | | ├──03_Adversarial_Deep_learning.pdf 25.19M
        | | ├──04_Lightweight_Model_Deep_Compression.pdf 16.61M
        | | └──1-陈博士带你从头到尾通透word2vec.pdf 524.54kb
        | ├──05、第五阶段
        | | ├──cv方向.zip 84.16M
        | | ├──nlp方向.zip 17.07M
        | | ├──NLP文本匹配数据集.zip 2.66M
        | | └──推荐方向.zip 32.49M
        | └──data.zip 7.07M

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