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机器学习集训营15期【更新中】

【课程介绍】
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。【课程目录】

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

七月在线-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_Aorithm – 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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