楼主: ZQZ520
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[学科前沿] 人工智能的学习方法你真了解吗?其核心技术值得学习   [推广有奖]

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ZQZ520 在职认证  发表于 2018-2-7 09:27:37 |显示全部楼层

       目前,世界主要国家都已经开始主动布局人工智能,并积极应对人工智能可能带来的种种影响。美国、英国、日本等国家先后将人工智能列为核心发展战略,积极推动人工智能及相关前沿技术的研究,深入发掘人工智能的应用场景,引导人工智能在经济和社会发展方面发挥积极作用。2017 年 7 月,中国国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,标志着人工智能正式上升为中国的国家发展战略,该发展规划确立了中国从短期到中长期发展人工智能的战略目标、重点任务、工作部署、资源配置等内容 。从各国的战略布局可以发现,与以往几次人工智能发展浪潮有所不同,此次人工智能的发展不只强调专业领域的突破和创新,同时也关注人工智能带来的经济社会影响。中国在《新一代人工智能发展规划》中明确提出大众化普及的相关内容,特别强调要“全面提高全社会对人工智能的整体认知和应用水平”。


一、人工智能到底是什么?

1.人工智能是一个很大的圈子,但是基础必然是机器学习。机器学习说白了就是你告诉机器你想做什么?并且给它一堆数据让它去模仿着做,它包含了算法 数据 程序 评估 应用等流程。

2.人工智能在数据挖掘,计算机视觉,语音识别和自然语言处理中有着广泛应用,越来越受到企业的青睐。


课程试听视频: https://v.qq.com/x/page/f0547yvskgz.html


二、机器学习该如何学?数学怎么办?

1.机器学习本质包含了数学原理推导和实际应用技巧。

2.机器学习中有很多经典算法,既然要学习,那就需要清除一个算法是怎么来的(推导)以及该如何应用。

3.数学非常重要,有大学基础即可,边学边查,一个合适的做法就是哪里不会点哪里 有时间再查询知识点。

4.在校:推导肯定是重中之重,学习目的就是转换成自身的资本让我们更有竞争力,面试和笔试的时候,都会涉及推导。

5.程序员:重点在于如何应用,工具的使用 完整项目如何构建,从头到尾的工作流程。


课程试听视频:https://v.qq.com/x/page/n05477l7n8o.html


三、为什么Python这么火?

1.难度:有任何语言基础学Python,你会觉得简单到家了,没有基础也容易入门。

2.实用性:能用一行代码。何必用十行呢,能干活更重要。

3.Python工具库丰富:常用的工具库 Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,tensorflow等。

4.普遍性:各大公司开源工具库都有Python接口,并且都是主流,我们实际干活很大程度上都是使用这些库帮助我们完成任务。


课程试听视频:https://v.qq.com/x/page/d0547i72yrx.html


      数据分析工作中,Python工具应用广泛,写个web服务可以用Python、写个服务器脚本可以用Python、数据清洗和网络爬虫可以用Python、做机器学习数据挖掘可以用Python等等,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立。


      新年想学Python的朋友不要再犹豫了,唐老师带你入门Python领域,专门录制了Python机器学习实战视频,分为基础班和进阶班,适合不同基础的你,成为不一样的自己。


老师简介:

唐老师,深度学习领域多年一线实践研究专家,同济大学硕士。主要研究深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问题简单表达呈现,能帮助更多的同学入门深度学习这个领域是我最大的心愿。


课程特色:

1.零基础入门,全程代码实战讲解Python及其数据科学库使用方法,通俗讲解机器学习中经典算法。

2.算法原理推导开始由浅及深构建整个算法框架,基于真实数据集进行案例实战,课程追随热点。

3.机器学习进阶算法从基础到实战,案例为导向,步步为营掌握机器学习算法及其应用。


(基础班)

(进阶班)

视频信息:

基础班:24课时 800元/套 ,数据和视频可以下载, 内部交流群学习

进阶班:24课时 1200元/套 ,数据和视频可以下载 ,内部交流群学习


组合优惠:同时购买基础班和进阶班视频立减400,课程内容详见帖子回复,下单后请联系课程张老师。


在线咨询:


电话:13718534278(微信)

QQ:28819897122881989712

邮箱:zhangwei@pinggu.org











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stata SPSS
ZQZ520 在职认证  发表于 2018-2-7 09:38:17 |显示全部楼层
课程特色:零基础入门,全程代码实战讲解Python及其数据科学库使用方法,通俗讲解机器学习中经典算法,从算法原理推导开始由浅及深构建整个算法框架,基于真实数据集进行案例实战,课程追随热点。

学员对象:零基础学员亦可,算法部分需要有大学数学基础即可


基础班课程内容:
第一阶段:Python入门基础
1.系统课程环境配置
2.Python库安装工具
3.Notebook工具使用
4.Python简介
5.Python数值运算
6.Python字符串操作
7.list基础结构和索引结构
8.list基础结构
9.字典基础定义
10.字典的核心操作
11.Set结构
12.赋值机制
13.判断结构
14.循坏结构
15.函数定义
16.模块与包
17.异常处理模块
18.文件操作
19.类的基础定义
20.类的属性操作
21.时间操作
22.课后练习题

第二阶段:科学计算库Numpy
1.Numpy概述
2.Array数组
3.数组结构 类型 运算
4.排序操作
5.数组形状操作
6.数组生成函数
7.常用生成函数
8.四则运算
9.随机模块
10.文件读写
11.数组保存
12.课后练习题

第三阶段:数据分析处理库Pandas
1.Pandas概述
2.Pandas基本操作
3.Pandas索引
4.Groupby操作
5.数值运算
6.对象操作
7.merge操作
8.显示设置
9.数据透视表
10.时间操作
11.时间序列操作
12.Pandas常用操作
13.Groupby操作延伸
14.字符串操作

第四阶段:可视化库Matplotlib
1.Matplotlib概述
2.子图与标注
3.风格设置
4.条形图学习
5.盒图绘制和细节
6.绘图设置细节
7.直方图与散点图
8.3D图绘制
9.pie图
10.子图布局
11.结合pandas与sklearn


第五阶段:Seaborn可视化库
1.整体布局风格设置
2.风格细节设置
3.调色板和颜色设置
4.单变量分析绘图
5.回归分析绘图
6.多变量分析绘图
7.分析属性绘图
8.Facetgrid方法和绘图多变量
9.热度图绘制

第六阶段:线性回归算法
1.线性回归算法
2.误差项分析
3.似然函数求解
4.目标函数推导
5.线性回归求解

第七阶段:逻辑回归算法
1.逻辑回归算法原理推导
2.逻辑回归求解

第八阶段:梯度下降原理
1.梯度下降原理
2.梯度下降方法
3.学习率对结果的影响

第九阶段:Python实现逻辑回归与梯度下降
1.案例实战-Python实现逻辑回归任务概述
2.案例实战-完成梯度下降模块
3.案例实战-停止策略与梯度下降案例
4.案例实战-实验对比效果

第十阶段:案例实战-信用卡欺诈检测
1.案例背景和目标
2.样本不均衡解决方案
3.下采样策略
4.交叉验证
5.模型评估方法
6.正则化惩罚
7.逻辑回归模型
8.混淆矩阵
9.逻辑回归阈值对结果的影响
10.SMOTE样本生成策略

第十一阶段:决策树
1.决策树原理概述
2.衡量标准
3.决策树构造实例
4.信息增益率
5.决策树剪枝策略

第十二阶段:决策树Sklearn实例
1.决策树复习
2.决策树涉及参数
3.可视化与Sklearn库简介
4.Sklearn参数选择

第十三阶段:随机森林与集成算法
1.集成算法-随机森林
2.特征重要性衡量
3.提升模型
4.堆叠模型

第十四阶段:贝叶斯算法
1.贝叶斯算法
2.贝叶斯推导实例
3.贝叶斯拼写纠错实例
4.垃圾邮箱过滤实例
5.贝叶斯实现拼写检查器

第十五阶段:Python文本数据分析
1.文本分析与关键词提取
2.相似度计算
3.新闻数据与任务简介
4.TF-IDF关键词提取
5.LDA建模
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

第十六阶段:KMEANS聚类
1.KMEANS算法概述
2.KMEANS工作流程
3.KMEANS迭代可视化展示

第十七阶段:DBSCAN聚类
1.DBSCAN聚类算法
2.DBSCAN工作流程
3.DBSCAN可视化展示

第十八阶段:聚类实战
1.多种聚类算法概述
2.聚类案例实战






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ZQZ520 在职认证  发表于 2018-2-7 09:42:07 |显示全部楼层
学员对象:
1.大学数学基础,对机器学习有基础了解
2.机器学习进阶算法从基础到实战,Python工具应用

进阶班课程内容:
第一阶段:Python实现线性判别分析
1.实现线性判别分析进行降维任务
2.求解得出降维结果

第二阶段:PCA主成分分析
1.PCA降维概述
2.PCA要优化的目标
3.PCA求解
4.PCA降维实例

第三阶段:EM算法
1.EM算法要解决的问题
2.隐变量问题
3.EM算法求解实例
4.Jensen不等式

第四阶段:GMM聚类实践
1.GMM实例解读
2.GMM聚类

第五阶段:推荐系统
1.推荐系统应用
2.推荐系统要完成的任务
3.相似度计算
4.基于用户的协调过滤
5.基于物品的协同过滤
6.隐语义模型
7.隐语义模型求解
8.模型评估标准

第六阶段:推荐系统实战
1.Surprise库与数据简介
2.Surprise库使用方法
3.得出推荐商品结果

第七阶段:线性支持向量机
1.支持向量机要解决的问题
2.距离与数据定义
3.目标函数
4.目标函数求解
5.SVM求解实例
6.支持向量的作用

第八阶段:SVM实践
1.sklearn求解支持向量机
2.SVM参数选择
3.软间隔问题
4.SVM核变换

第九阶段:时间序列ARIMA模型
1.数据平稳性与差分法
2.ARIMA模型知识
3.相关函数评估方法
4.建立ARIMA模型
5.参数选择

第十阶段:时间序列预测任务
1.Pandas生成时间序列
2.Pandas数据重采样
3.Pandas滑动窗口
4.股票预测案例
5.使用tsfresh库进行分类任务
6.维基百科词条EDA

第十一阶段:Xgboost提升算法和调参实例
1.Xgboost算法概述
2.Xgboost模型构造
3.Xgboost建模衡量标准
4.Xgboost安装基础
5.保险赔偿任务概述
6.Xgboost参数定义
7.基础模型定义
8.树结构对结果的影响
9.学习率余采样对结果的影响

第十二阶段:机器学习套路与Benchmark
1.HTTP检测任务与数据挖掘的核心
2.论文的重要程度
3.Benchmark概述
4.Benchmark的作用

第十三阶段:探索性数据分析-赛事数据集分析
1.数据背景介绍
2.数据读取与预处理
3.数据切分模块
4.缺失值可视化分析
5.特征可视化展示
6.多特征之间关系分析
7.报表可视化分析
8.红牌和肤色的关系

第十四阶段:探索性数据分析-农粮数据分析
1.数据背景介绍
2.数据切分模块
3.单变量分析
4.峰度与偏度
5.数据对数变换
6.数据分析维度
7.变量关系可视化展示

第十五阶段:泰坦尼克号获救预测
1.数据挖掘任务流程
2.数据介绍
3.Python兵器库介绍
4.sklearn库介绍
5.数据读取与统计分析
6.性别特征分析
7.船舱等级特征分析
8.缺失值问题
9.年龄特征缺失值填充与分析
10.登船地点特征分析
11.家庭特征分析
12.特征相关性
13.构建特征
14.机器学习算法概述
15.交叉验证
16.多种机器学习算法模型效果
17.集成模块
18.特征重要性衡量
19.总结与特征预处理

第十六阶段:用户画像
1.用户画像概述
2.如何建立用户画像
3.用户搜索数据介绍
4.任务概述与方案
5.构造词向量特征
6.构造输入特征
7.建立预测模型

第十七阶段:Kaggle数据科学
1.Kaggle数据科学调查介绍
2.基本情况可视化展示
3.工资情况
4.技能使用情况
5.数据集与平台
6.Python和R语言比较
7.调查总结

第十八阶段:京东购买预测
1.项目与数据介绍
2.数据挖掘流程
3.数据检查
4.构建用户特征表单
5.构建商品特征表单
6.数据探索概述
7.购买因素分析
8.特征工程
9.基本特征构造
10.行为特征
11.累积行为特征

第十九阶段:房价预测
1.房价预测任务概述
2.离散形数据
3.数据对数变换
4.缺失值处理与box-cox变换
5.模型预测
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PLMKI 发表于 2018-2-7 09:53:23 |显示全部楼层
人工智能在数据挖掘,计算机视觉,语音识别和自然语言处理中有着广泛应用,越来越受到企业的青睐。
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Frank233 发表于 2018-2-7 09:56:12 |显示全部楼层

回帖奖励 +3 个论坛币

人工智能在数据挖掘,计算机视觉,语音识别和自然语言处理中有着广泛应用,越来越受到企业的青睐
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浮世若离丶 发表于 2018-2-7 09:58:11 |显示全部楼层

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零基础入门,全程代码实战讲解Python及其数据科学库使用方法,通俗讲解机器学习中经典算法。
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minixi 发表于 2018-2-7 11:02:23 |显示全部楼层

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值得推荐
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GKINGLIU 发表于 2018-2-7 11:24:17 |显示全部楼层

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cszcszcsz 发表于 2018-2-7 11:32:58 |显示全部楼层

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谢谢分享!值得学习。
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熊志远 学生认证  发表于 2018-2-7 11:36:29 |显示全部楼层

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谢谢分享!值得学习。
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