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直播课程

01	电影《模仿游戏》看过吗？理解算法本质，掌握人工智能流程	02	AI离不开工程实践：掌握Python科学计算
03	AI数学必备1：线性代数与微分学	04	AI数学必备2：概率论与最优化
05	线性回归1：第一个算法，回归分析进行数值预测	06	线性回归2：从瞎蒙到靠谱的预测，梯度下降最优化算法
07	线性回归3：提高预测准确率，特征工程与损失函数的改进	08	线性回归4：学以致用，实战保险花销预测
09	逻辑回归1：简约而不简单，生产环境下的分类算法	10	逻辑回归2：推广到多分类，实战音乐分类器
11	SVM支持向量机：深度学习流行之前的分类王者	12	SMO优化算法：条条大路通罗马，启发式序列最小化算法
13	无监督算法1：让数据自己说话，根据相似性聚类	14	无监督算法2：去其糟粕，取其精华，称为降维
15	集成学习1：人多力量大之民主投票制，决策树与随机森林	16	集成学习2：人多力量大之挑选精英制，工业界应用广泛的GBDT
17	集成学习3：还要啥自行车？竞赛和工业界神器XGBoost	18	项目实战：玩转Kaggle竞赛，实战药店销量预测
19	海量数据挖掘1：工业大数据分析的利器，Spark分布式计算	20	海量数据挖掘2：工业大数据挖掘的利器，Spark MLlib
21	项目实战：观其大略，把控推荐系统算法流程与架构	22	项目实战：顾及细微，推荐系统数据预处理-->模型训练-->上线
23	深度学习入门1：模拟大脑？神经网络算法	24	深度学习入门2：工欲善其事必先利其器，TensorFlow-GPU的使用
25	深度学习进阶：反向传播推导，代码实现神经网络算法	26	卷积神经网络1：横看成岭侧成峰，远看高低各不同
27	卷积神经网络2：突破瓶颈，数据处理和网络拓扑优化	28	项目实战：站在巨人的肩膀，迁移学习训练模型识别COVID-19
29	目标检测1：从古典目标检测到现代目标检测FasterRCNN论文详解	30	目标检测2：YOLO(You only look once)为什么可以又快又准？
31	项目实战：手把手带你从图片标注，到项目实现佩戴口罩检测	32	项目实战：人脸识别，FaceNet论文详解+项目代码剖析
33	项目实战：医疗图像细胞核分割，FCN全卷积网络和U-Net网络	34	项目实战：生成对抗网络，实战图像风格迁移
35	项目实战：蒙版弹幕实例分割，MaskRCNN论文详解+项目代码剖析	36	项目实战：用户画像，特征提取用TFIDF？还是词向量？或CNN？
37	循环神经网络：从vanilla RNN到LSTM再到Bi-LSTM	38	项目实战：情感分析，特征提取词向量和RNN网络整合到一起
39	序列标注1：比如分词，韩梅梅可以的，HMM隐含马尔可夫模型	40	序列标注2：比如词性标注，条件随机场(CRF)大显身手的地方
41	项目实战：NER命名实体识别，BiLSTM+CRF架构代码实现	42	Attention is all you need：从Attention机制到Transformer
43	项目实战：玩转NLP之Google神器BERT，新闻分类项目	44	项目实战：玩转NLP之OpenAI神器GPT2，训练聊天机器人
45	项目实战：知识图谱系统，关系与事件抽取-->图数据库-->知识推理

系统学习课程(6个月/26周/132天)

第01周人工智能概念	1. 人工智能的时代发展 2. 人工智能的应用场景 3. 机器学习流程与本质 4. 机器学习与深度学习 5. 回归、分类、聚类、降维
第02周 Python科学计算	1. Python基础语法 2. 科学计算模块Numpy 3. 数据处理分析模块Pandas 4. 数据可视化模块
第03周 AI数学知识	1. 一元函数微分学 2. 线性代数基础 3. 多元函数微分学 4. 线性代数高级 5. 概率论 6. 最优化
第04周线性回归算法	1. 多元线性回归 2. 推导MSE损失函数 3. 开发环境安装与配置 4. 梯度下降法 5. 代码实战三种梯度下降
第05周线性回归优化	1. 归一化 2. 正则化 3. Lasso回归_Ridge回归 4. 多项式回归 5. 实战保险花销预测
第06周逻辑回归 Softmax回归	1. 逻辑回归 2. 推导交叉熵损失函数 3. 绘制逻辑回归损失函数 4. Softmax回归 5. 实战音乐分类器
第07周 SVM支持向量机	1. SVM支持向量机算法 2. 软间隔、硬间隔、非线性SVM 3. SMO优化算法 4. 合页损失函数 5. One-vs-Rest和One-vs-One做多分类
第08周无监督学习算法	1. KMeans聚类算法 2. EM最大期望算法 3. GMM高斯混合模型 4. PCA降维算法 5. SVD奇异值分解
第09周决策树集成学习	1. 决策树算法 2. Bagging与Boosting思想 3. 随机森林算法 4. AdaBoost算法 5. GBDT算法
第10周 XGBoost算法 Kaggle实战	1. XGBoost算法 2. 推导出XGBoost的目标函数 3. 实战XGBoost模型训练与交叉验证调参 4. 药店销量预测案例 5. 网页分类案例 6. 评估指标混淆矩阵、ROC曲线、AUC指标
第11周海量数据挖掘工具	1. Spark计算框架基础 2. 掌握shuffle原理 3. Spark计算框架深入 4. 掌握DAG优化原理 5. Spark机器学习MLlib 6. 实战股票预测
第12周数据挖掘项目	1. 推荐系统流程与架构 2. 隐式用户反馈 3. 协同过滤算法 4. HQL语句数据预处理 5. Spark MLlib模型训练评估 6. 推荐系统模型上线使用
第13周概率图模型算法	1. 贝叶斯分类 2. HMM隐含马尔可夫模型 3. Viterbi维特比算法 4. NLP序列标注任务和主要方法 5. CRF条件随机场算法
第14周深度学习原理 TensorFlow深度学习工具	1. 神经网络算法 2. TensorFlow的GPU版本的安装配置 3. TensorFlow实现多元线性回归算法 4. TensorFlow实现Softmax回归分类 5. TensorFlow实现DNN分类MNIST手写数字识别
第15周深度学习进阶	1. 反向传播推导 2. 梯度消失和梯度爆炸 3. Python代码实现神经网络算法 4. Dropout防止过拟合 5. Image Argument数据增强 6. Xavier和he参数初始化 7. BatchNormalization
第16周卷积神经网络与优化	1. 感受野 2. 图片卷积的计算 3. 权值共享 4. 池化 5. 经典的CNN卷积神经网络架构 6. 连续使用小的卷积核好处 7. 1*1卷积核的作用和好处
第17周经典卷积网络算法	1. VGG16 2. InceptionV3 3. Resnet残差网络 4. DenseNet 5. Mobilenet
第18周目标检测与FasterRCNN	1. OpenCV工具进行目标检测 2. IoU以及python代码实现 3. NMS非极大值抑制和python代码实现 4. ROI Pooling空间金字塔池化 5. RPN网络 6. FasterRCNN论文详解
第19周目标检测之Yolo上采样卷积	1. Yolo算法原理及损失函数 2. yoloV3代码实现 3. Darknet工具 4. 上采样的作用和实现 5. 转置卷积 6. 双线性插值 7. ROI Align 8. FPN特征金字塔网络
第20周目标检测项目图像风格迁移	1. 车牌识别项目 2. 自然场景下的目标检测 3. 图片标注工具使用 4. 口罩配戴检测项目 5. GAN对抗生成网络 6. 图像风格迁移项目
第21周人脸识别项目	1. MTCNN论文详解 2. FaceNet论文详解 3. Triple loss三元组损失 4. 人脸识别项目
第22周实例分割项目	1. FCN全卷积网络 2. U-Net语义分割网络 3. 医疗图像语义分割项目 4. MaskRCNN论文详解 5. 蒙版弹幕实例分割项目
第23周词向量与词嵌入循环神经网络原理与优化	1. CBOW模型和分层Softmax 2. Skip-gram模型和负采样 3. 词向量模型代码实现 4. RNN循环神经网络 5. LSTM长短时记忆 6. 双向LSTM
第24周文本分类序列标注	1. 情感分析项目 2. AI写唐诗项目 3. MultiRNNCell 4. NER命名实体识别项目 5. BiLSTM+CRF架构
第25周从Attention到Transformer	1. Seq2Seq模型 2. Attention注意力机制 3. Self-Attention 4. Multi-head 5. Transformer
第26周 NLP之Google神器BERT NLP之百度神器ERNIE NLP之OpenAI神器GPT	1. ELMO 2. BERT 3. BERT新闻分类项目 4. ERNIE和GPT 5. GPT2训练闲聊机器人

班型	价格	完整课程内容	班主任监督和管理	2年内容更新服务	作业批改	线上系统答疑	现场招聘会	就业辅导	1V1服务
视频班	18980元	√	√	√	×	×	×	×	×
线上辅导班 (6个月，直播加线上辅导)	22980元（现优惠至19980）	√	√	√	√	√	√	√	√

价格与服务

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55个案例，60+算法，10个企业项目

授课方式和时长

培养目标

课程定位

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