從17年開始，各大高校的數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)持續(xù)火爆，2018年，北京大學(xué)、西安交通大學(xué)等高校更在本科階段設(shè)立人工智能一級學(xué)科，中國頂尖人才的流向在悄然改變……

據(jù)目前最新的數(shù)據(jù)顯示，AI行業(yè)開發(fā)人員的月薪基本上維持在10K~50K之間，人工智能崗位的薪酬水平明顯高于其他職能崗位。

當(dāng)看到這些消息，你是否有些心生落寞。

這個時代似乎正在以我們越來越看不懂的方式在發(fā)展。

于你而言，人工智能，是一個閃耀而遙遠(yuǎn)的字眼嗎？

?

處于行業(yè)風(fēng)口的人工智能，崗位溢價讓人咋舌；其高級崗位高出整體水平55%，中級崗位高出90%，而初級崗位更是高達(dá)110%。

好在，人工智能還處在萌芽階段。

學(xué)習(xí)人工智能最好的時間是五年前，其次就是現(xiàn)在。

國家需要人工智能人才，世界更需要人工智能人才。

從戰(zhàn)略科學(xué)家，到科技公司顧問，再到創(chuàng)業(yè)CTO，亦或如你我這樣的普通人。

我們都在追趕這個時代。

我們蟄伏著，一邊汲取知識，一邊等待時機(jī)。

無論你是其他專業(yè)的在校生，還是已經(jīng)工作的職業(yè)人。這都是應(yīng)該去把握的機(jī)會。

第一次工業(yè)革命是機(jī)械化，它開創(chuàng)了以機(jī)器代替勞動的時代。

第二次工業(yè)革命是電氣化，它促成了世界殖民體系的形成。

第三次工業(yè)革命是自動化，它開創(chuàng)了空間、原子能、計算機(jī)技術(shù)發(fā)展的新紀(jì)元。

第四次工業(yè)革命是智能化，它將促成ABC（人工智能、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)）等技術(shù)的形成。

和菜頭說：“順著大浪游泳，怎么都能游得更快一點”。

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發(fā)明專利多項，軟件著作權(quán)多項，國際重要期刊論文數(shù)十篇，國家及省部級項目多項，橫向項目數(shù)十項。

張博士：中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所機(jī)器學(xué)習(xí)方向博士

專注于人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域研究。曾在國內(nèi)外知名會議期刊發(fā)表多篇論文，并榮獲人工智能領(lǐng)域會議“最佳論文提名獎”，目前擁有國家發(fā)明專利2項、軟件著作權(quán)1項。

李金老師：清華大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)方向本碩雙清華畢業(yè)生，阿里巴巴機(jī)器學(xué)習(xí)方向算法工程師

研究方向為：推薦系統(tǒng)，計算機(jī)視覺，自然語言處理，深度學(xué)習(xí)等，在TNNLS，PR等雜志上發(fā)表過多篇論文，著有《自學(xué)Python—編程基礎(chǔ)科學(xué)計算及數(shù)據(jù)分析》一書，Python筆記3K+Star，知乎python及機(jī)器學(xué)習(xí)板塊12K+ zan，冪次學(xué)院簽約講師。

學(xué)什么？（直播+直播回放+答疑課程大綱）

第一部分 基礎(chǔ)篇

第1章 初識機(jī)器學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

1.1 引言

1.2 基本術(shù)語

1.3 假設(shè)空間

1.4 歸納偏好

1.5 發(fā)展歷程

1.6 應(yīng)用現(xiàn)狀

第2章 模型評估與選擇（直播課程+直播回放+答疑）

2.1 經(jīng)驗誤差與過擬合

2.2 評估方法

2.2.1 留出法

2.2.2 交叉驗證法

2.2.3 自助法

2.2.4 調(diào)參與最終模型

2.3 性能度量

2.3.1 錯誤率與精度

2.3.2 查準(zhǔn)率、查全率與F1

2.3.3 ROC與AUC

2.3.4 代價敏感錯誤率與代價曲線

2.4 比較檢驗

2.4.1 假設(shè)檢驗

2.4.2 交叉驗證t檢驗

2.4.3 McNemar檢驗

2.4.4 Friedman檢驗與后續(xù)檢驗

2.5 偏差與方差

第3章 線性模型（直播課程+直播回放+答疑）

3.1 基本形式

3.2 線性回歸

3.3 對數(shù)幾率回歸

3.4 線性判別分析

3.5 多分類學(xué)習(xí)

3.6 類別不平衡問題

第4章 決策樹（直播課程+直播回放+答疑）

4.1 基本流程

4.2 劃分選擇

4.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指數(shù)

4.3 剪枝處理

4.3.1 預(yù)剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 連續(xù)與缺失值

4.4.1 連續(xù)值處理

4.4.2 缺失值處理

4.5 多變量決策樹

第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（直播課程+直播回放+答疑）

5.1 神經(jīng)元模型

5.2 感知機(jī)與多層網(wǎng)絡(luò)

5.3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?/span>

5.4 全局最小與局部極小

5.5 其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.5.1 RBF網(wǎng)絡(luò)

5.5.2 ART網(wǎng)絡(luò)

5.5.3 SOM網(wǎng)絡(luò)

5.5.4 級聯(lián)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)

5.5.5 Elman網(wǎng)絡(luò)

5.5.6 Boltzmann機(jī)

第6章 支持向量機(jī)（直播課程+直播回放+答疑）

6.1 間隔與支持向量

6.2 對偶問題

6.3 核函數(shù)

6.4 軟間隔與正則化

6.5 支持向量回歸

6.6 核方法

第7章?深度學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

7.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN基本原理

7.2 開源深度學(xué)習(xí)框架與常見卷積網(wǎng)絡(luò)模型

7.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

7.4 生成模型與對抗生成網(wǎng)絡(luò)

7.5 Keras基礎(chǔ)（一）

7.6 Keras基礎(chǔ)（二）

7.7 Keras基礎(chǔ)（三）

7.8 Keras基礎(chǔ)（四）

7.9 Keras基礎(chǔ)（五）

7.10 Keras基礎(chǔ)（六）

7.11 Keras（七） - 圖像識別例子分析

7.12 Keras（八） - 時序模型例子分析

7.13 Keras（九） - 自然語言處理例子分析

7.14 Keras（十） - 對抗網(wǎng)絡(luò)與生成模型例子分析

7.15 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（一）

7.16 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（二）

7.17 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（三）

7.18 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（四）

7.19 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（五）

7.20 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 圖像識別例子分析

7.21 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 時序模型例子分析

7.22 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 自然語言處理例子分析

7.23 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 圖像分割例子分析

7.24 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 對象檢測例子分析

第8章 貝葉斯分類器（直播課程+直播回放+答疑）

8.1 貝葉斯決策論

8.2 極大似然估計

8.3 樸素貝葉斯分類器

8.4 半樸素貝葉斯分類器

8.5 貝葉斯網(wǎng)

8.5.1 結(jié)構(gòu)

8.5.2 學(xué)習(xí)

8.5.3 推斷

8.6 EM算法

第9章 集成學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

9.1 個體與集成

9.2 Boosting

9.3 Bagging與隨機(jī)森林

9.3.1 Bagging

9.3.2 隨機(jī)森林

9.4 結(jié)合策略

9.4.1 平均法

9.4.2 投票法

9.4.3 學(xué)習(xí)法

9.5 多樣性

9.5.1 誤差--分歧分解

9.5.2 多樣性度量

9.5.3 多樣性增強(qiáng)

第10章 聚類（直播課程+直播回放+答疑）

10.1 聚類任務(wù)

10.2 性能度量

10.3 距離計算

10.4 原型聚類

10.4.1 k均值算法

10.4.2 學(xué)習(xí)向量量化

10.4.3 高斯混合聚類

10.5 密度聚類

10.6 層次聚類

第11章 降維與度量學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

11.1 k近鄰學(xué)習(xí)

11.2 低維嵌入

11.3 主成分分析

11.4 核化線性降維

11.5 流形學(xué)習(xí)

11.5.1 等度量映射

11.5.2 局部線性嵌入

11.6 度量學(xué)習(xí)

第二部分 進(jìn)階篇

第12章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

12.1 子集搜索與評價

12.2 過濾式選擇

12.3 包裹式選擇

12.4 嵌入式選擇與L_1正則化

12.5 稀疏表示與字典學(xué)習(xí)

12.6 壓縮感知

第13章 計算學(xué)習(xí)理論（直播課程+直播回放+答疑）

13.1 基礎(chǔ)知識

13.2 PAC學(xué)習(xí)

13.3 有限假設(shè)空間

13.3.1 可分情形

13.3.2 不可分情形

13.4 VC維

13.5 Rademacher復(fù)雜度

13.6 穩(wěn)定性

第14章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

14.1 未標(biāo)記樣本

14.2 生成式方法

14.3 半監(jiān)督SVM

14.4 圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)

14.5 基于分歧的方法

14.6 半監(jiān)督聚類

第15章 概率圖模型（直播課程+直播回放+答疑）

15.1 隱馬爾可夫模型

15.2 馬爾可夫隨機(jī)場

15.3 條件隨機(jī)場

15.4 學(xué)習(xí)與推斷

15.4.1 變量消去

15.4.2 信念傳播

15.5 近似推斷

15.5.1 MCMC采樣

15.5.2 變分推斷

15.6 話題模型

第16章 規(guī)則學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

16.1 基本概念

16.2 序貫覆蓋

16.3 剪枝優(yōu)化

16.4 一階規(guī)則學(xué)習(xí)

16.5 歸納邏輯程序設(shè)計

16.5.1 最小一般泛化

16.5.2 逆歸結(jié)

第17章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

17.1 任務(wù)與獎賞

17.2 K-搖臂賭博機(jī)

17.2.1 探索與利用

17.2.2 ε-貪心

17.2.3 Softmax

17.3 有模型學(xué)習(xí)

17.3.1 策略評估

17.3.2 策略改進(jìn)

17.3.3 策略迭代與值迭代

17.4 免模型學(xué)習(xí)

17.4.1 蒙特卡羅強(qiáng)化學(xué)習(xí)

17.4.2 時序差分學(xué)習(xí)

17.5 值函數(shù)近似

17.6 模仿學(xué)習(xí)

17.6.1 直接模仿學(xué)習(xí)

17.6.2 逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)

第18章 增量學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

18.1 被動攻擊學(xué)習(xí)

18.1.1 梯度下降量的抑制

18.1.2 被動攻擊分類

18.1.3 被動攻擊回歸

18.2 適應(yīng)正則化學(xué)習(xí)

18.2.1 參數(shù)分布的學(xué)習(xí)

18.2.2 適應(yīng)正則化分類

18.2.3 適應(yīng)正則化回歸

18.3 增量隨機(jī)森林

第19章 遷移學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

19.1 遷移學(xué)習(xí)簡介

19.1.1 什么是遷移學(xué)習(xí)

19.1.2 遷移學(xué)習(xí)VS傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)

19.1.3 應(yīng)用領(lǐng)域

19.2 遷移學(xué)習(xí)的分類方法

19.2.1 按遷移情境

19.2.2 按特征空間

19.2.3 按遷移方法

19.3 代表性研究成果

19.2.1 域適配問題

19.2.2 多源遷移學(xué)習(xí)

19.2.3 深度遷移學(xué)習(xí)

第20章 主動學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

20.1 主動學(xué)習(xí)簡介

20.2 主動學(xué)習(xí)思想

20.3 主動學(xué)習(xí)VS半監(jiān)督學(xué)習(xí)

20.4 主動學(xué)習(xí)VS Self-Learning

第21章 多任務(wù)學(xué)習(xí)（直播課程+直播回放+答疑）

21.1 使用最小二乘回歸的多任務(wù)學(xué)習(xí)

21.2 使用最小二乘概率分類器的多任務(wù)學(xué)習(xí)

21.3 多次維輸出函數(shù)的學(xué)習(xí)

第三部分 實戰(zhàn)篇

第22章 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景介紹（直播課程+直播回放+答疑）

22.1 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典應(yīng)用場景

22.2 頭腦風(fēng)暴：挖掘身邊的應(yīng)用場景

第23章 數(shù)據(jù)預(yù)處理（直播課程+直播回放+答疑）

23.1 數(shù)據(jù)降噪

23.2 數(shù)據(jù)分割

第24章 特征提取（直播課程+直播回放+答疑）

24.1 時域特征

24.2 頻域特征

24.3 自動特征提取

第25章 機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用（直播課程+直播回放+答疑）

25.1 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法之前的處理

25.2 使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類

25.3 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參

25.4 分類結(jié)果展示

第26章?- 機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)級項目實戰(zhàn)（直播課程+直播回放+答疑）

26.1 O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測

26.2 鮑魚年齡預(yù)測

26.3 機(jī)器惡意流量識別

26.4 根據(jù)用戶軌跡進(jìn)行精準(zhǔn)營銷

26.5 根據(jù)搜狗輸入進(jìn)行用戶畫像

26.6 美國債務(wù)違約預(yù)測

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