菜鸟窝的人工智能课程究竟怎么样?

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大家好,我是菜鸟窝人工智能助教老师bella(微信ID:BT474849),大家认识我,大多都是因为人工智能特训营、入门分享会的免费直播公开课而结缘的。大家或多或少都可能了解我一些,因为有些同学我还是很有印象的,经常半夜跟某些童鞋还在聊天,唠嗑,聊工作中或学习中遇到的问题。但也因为人数很多,可能我不能和每一个朋友都得到足够的交流,不能准确get到每个人对于学习的需求。如果有服务不周的地方,和大家说抱歉啦。

为此,今天我特地用这种方式,跟大家深入交流,并且解决大家对于菜鸟窝的人工智能/机器学习课程的一些疑问。

我知道很多人可能都不知道[菜鸟窝]是干嘛的,甚至都没有听过这个名字,是骗子机构吗?是什么鸟窝吗?是一个不知名的网站吗?

不不不,都不是。很多童鞋都很奇怪,为啥我会推荐他们去系统学习机器学习工程师的体系课程,也就是菜鸟窝的《机器学习工程师vip课》。我明明是来免费看人工智能免费公开课的,难道是打着幌子卖课吗?难道不是免费的吗?怎么还有收费的课程啊?到底是几个意思哦?

今天我就为大家来解答一下究竟菜鸟窝的免费课程和正式大课(机器学习工程师)课程有什么不同哦。

其实经过跟大多数同学们的相处,我大概能整理出同学们的一些常见困扰

1、人工智能的行业情况是怎样的?整个行业是怎么分类的?

2、人工智能所需要学习的技能有哪些?

3、真正实际工作中的算法工作流程是怎样的?

4、我做了几年的开发了(包括java、Android、软件测试岗),现在转行AI,到底可不可行,好不好就业?

5、非计算机专业可以做AI岗工作吗?

6、算法岗位的面试流程是怎样的?如何通过面试?

7、我已经自学了好久,每个部分都学了一些,但是却不能实际应用。没有实际的项目经验怎么办?

8、应用型的数据分析人员,需要懂得算法原理吗?

9、现在人工智能这么火,是不是过几年后就不火了,就像之前的产品经理等岗位一样。

10、我现在工作是有瓶颈,但是转行AI也需要好大勇气的。

其实以上问题,人工智能免费公开课上几位老师们都有会大家解答过,很多童鞋错过了直播课也不去回看下录播,其实真的挺可惜的。下面我会整理出人工智能免费直播课的部分精华内容,同学们可以好好看下,另外,还没上过免费公开课的童鞋建议补补课哈,反正都是免费的,不看吃亏了。免费传送门:https://www.cniao5.com/course/10239 (版权菜鸟窝所属,切勿盗用)

《人工智能免费直播公开课内容精华》

为了能让更多初学者了解机器学习/数据分析/数据挖掘等岗位的具体工作流和技能,找到入门的切入点,菜鸟窝特地邀请了3位人工智能不同领域的专家,一位是就职于阿里的高级算法专家@Chris,一位BAT的数据挖掘工程师@熊猫酱,一位15年计算机视觉方向的专家@tant,以自身具体的工作流为核心,举办连续四场人工智能入门直播公开课!免费的!!!!


老师们将分别从各自擅长的领域:机器学习学习路线、python数据分析、机器学习数学、算法工作流、深度学习,以在大厂具体工作流逆向指导理论学习,规划学习路线,是不可多得的入门级课程,旨在为广大的AI爱好者和跨行学习者提供坚实的基础。

在校本科、硕博想入门AI或其他行业(java、python开发、软件测试等互联网岗位)想转行AI的童鞋,对于人工智能的现状很不了解且不知如何入门等等问题,请看根据菜鸟窝直播课进行整理的精华内容:https://zhuanlan.zhihu.com/p/71036762

想更加深入直观的感受下老师们讲课魅力,可以直接去看看免费的录播回放(地址:https://www.cniao5.com/course/10239)保证你不看会后悔,因为课程已经接受住了往期1000+学员的亲身验证,评价都是五颗星哦。

接下来我再好好跟各位童鞋说下菜鸟窝的人工智能课程(其实就是菜鸟窝的机器学习工程师vip课程)为何要选择培训学习?为何要选择菜鸟窝?菜鸟窝的课程优势到底在哪儿?请带着这些疑问往下看哦~(不要走开,文末有福利哦)

我们都知道,人工智能是一门融合数学、编程、算法理论、神经网络等等的复杂学科,初学者往往难窥门径。网络资料纷杂不成体系,花费大量时间寻找实际能用上的可能都不到1%,而且大数据、人工智能都归属于数字科学领域,数学很重要,但对于初学者来说,如何理解机器学习背后的数学原理比数学基础通识更为重要。

一、很多童鞋都自认为自己基础很不错,但是真正去面试时却经常碰壁
因为企业的面试官真正会问到问题是这些:某个算法的原理是什么?某个实际问题应该用什么算法解决?在某个场景下你应该应用什么样的算法?比如推荐系统的召回算法你应该怎么设计?你对推荐系统的认知,你知道哪些呢?等等,能够回答这些问题,你才算真正入门,而不是说我懂线性代数、懂python、懂机器学习理论就是入门了。要回答某一问题要用什么问题解决,你要知道全貌,要学习很多的算法原理和思想的,并且知道怎么应用。

二、自学需要付出最大的时间成本和精力
如果你有大把时间可以去学习,而且你相信自己的学习能力,能有毅力坚持下去好好学,那么你大可自学。但是,从科学研究数据来看,大多数人是对学习这件事没有那么大的毅力的,半途而废的比比皆是。如果你是后者,我建议你报班培训。

三、培训学习的重要性

1)明确的学习方向和路线(人工智能交叉学科太多,容易走弯路)
2)理论知识和实际工作需要结合(自学无经验,无法get重点)
3)自身评估和行业全局认知(导师给与定位帮助和了解行业大局)

四、为何要选择菜鸟窝?菜鸟窝的课程优势到底在哪儿?

培训由于这两年市场上实在是多了,而且呈现出“肆意生长”的非健康状态,让大家对这个词心里都有些防备。但是撇开现有的这些“糟糕的培训班”现象,培训和自学一样,本身就是一种学习方式,有的人喜欢自学,自学能力强,自学效率高,学得很过瘾;而有的人不擅长自学,他更喜欢有一个导师带领一下,这样他可以更有方向性,学得更快。这两种学习方式本身没有最好的,只有最合适的。在网上也会看到大家有这样的疑问:机器学习(这么高深的专业)也能培训班培训出来?这边涉及到3个问题,而这3个问题也是你可以去评估一个培训班靠不靠谱的核心点:
1.学员完成培训后,能达到什么样的水平?
2.培训的学员是什么基础的?
3.培训课程有哪些?

1、转到机器学习两条路。一条走学术,一条大家所说的转岗。要是转学术,那就不用培训班了,抓紧找个好点的导师,跟着导师去学习,做研究吧。另一条转岗到机器学习的职位上,那么通过培训班你至少要满足企业对一个入门者的要求(培训班是否能满足这些要求也是评估的重要方面),
一般来说,企业在机器学习职位的要求上会有这些:
(1)有一些机器学习的理论基础,包括对算法,原理有所了解;
(2)有机器学习相关的项目实践经验;
(3)有编程技术,能将算法通过编程实现出来
当然如果培训班可以优先推荐学员,也是很好的,但是你需要去询问与确认。

2、一定要关注一下课程是怎么设置的在机器学习上,理论和实践一样重要,一定是互相促进的。光看理论肯定不行的,所以培训的课程中一定要有可以实践的项目。而在理论方面,我还是推荐专注,系统一些的理论课程,千万不要找一个什么都要教的培训班,什么机器学习+数据挖掘+大数据+……这样很不系统,结果可能是什么都没有学好。

就机器学习来说,如果能将核心的算法及其背后的数学推导怎样,为何应用,如何应用,如何优化都讲透彻,那作为一个入门应该是足够了的。

就此说一下菜鸟窝的机器学习vip课程,菜鸟窝联合了几位在真正在百度、阿里等BAT级企业工作的实战派老师历时1年多,才一起研发了这门机器学习vip课程,2019年正式推出,所以你会看到当我们的课程才推出来时,市面上已经有很多竞争对手卖课卖得如火如荼了,但是我们宁愿慢,也要保证课程质量。

如果你需要更加系统地学习课程;如果你希望有更多项目实践的经验;如果你希望在学习中和专业人士有更多的交流;欢迎加入我们的课程。

主讲老师:BAT实战导师团队

课程内容设计

一、机器学习中的数学基础

机器学习的基础是数学。数学并非是一个可选可不选的理论方法,而是不可或缺的支柱。如果你是一名计算机工程师,每天使用UML,ORM,设计模式及其他软件工程工具/技术,那么请闭眼一秒钟,忘掉一切,这并不是说这些概念不重要,绝不是!但是机器学习需要一种不同的方法。如今Python如此流行的原因之一是其【原型设计与速度】。在机器学习中,一种使用几行代码即可建模算法的语言绝对是必要的。

微积分,线性代数,概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你数学不是那么扎实,大学学的数学知识都还给老师了(大部分同学都是如此),那么重新温习一下这些重要概念也不错。考虑到理论的数量,我并不建议大家从大部头开始。尽管一开始可以用它查询具体概念,但是初学者先关注简单的话题比较好。我建议从提纲之类的视频教材入手,其中所有核心概念均被涉及,次要概念可在需要的时候自行查询。这种方法虽然不够系统,但却避免了这样的缺陷:大量晦涩概念使得没有扎实理论背景的人望而却步。

没有数学基础的童鞋别慌,我知道你上完大学,就把数学知识都还给老师了,但在我们这里,你放心,相对于其他课程,我们有完善的数学基础的培训内容。以下必要内容,我们统统都会教。把数学基础扎牢,后续才能做好算法工作。

微积分

高等数学中的一些基本概念,如导数,偏导数,梯度下降法,凸函数,拉格朗日数乘法等,都在不同的算法中现身过。梯度下降法是常见的优化算法,拉格朗日乘法是SVM中解决其优化函数的对偶问题的基础。高等数学是本科中工科,理科的大多数专业都会接触到的,也是入门机器学习的必备数学工具之一。

一、微积分1

1.极限
2.无穷小
3.夹逼定理
4.微分学的核心思想
5.函数的高阶导数
6.应用:损失函数与支持向量机

二、微积分2

1.初等函数的导数
2.多元函数—偏导数
3.高阶偏导数
4.应用:牛顿法 优化问题

三、微积分3

1.泰勒级数
2.洛必达法则
3.求解简单的微分方程
4.局部极值算法
5.梯度下降法:多变量函数一阶逼近
6.牛顿法与梯度下降法的比较

四、微积分4

1.黎曼积分
2.牛顿莱布尼茨公式
3.多变量函数的积分
4.应用:学习率与梯度下降
线性判定边界

概率论与数理统计

概率论,在不少机器学习算法中都是主角,如朴素贝叶斯算法(NB),隐马尔科夫模型(HMM),最大熵模型(EM),条件随机场(CRF),这四种算法也是最常见的概率图模型。无疑,没有了概率论,这些模型将黯然失色,就像贝叶斯公 式,正是它,才成就了鼎鼎大名的朴素贝叶斯算法。当然,数理统计也是不可缺少的,简单到样本,抽样方法, 复杂到各种回归算法,方差分析,因子分析等,还有时间序列模型(ARMA算法)等等,与概率论,都是统计学中的瑰宝,在机器学习也找到了它们的用武之地。

五、概率论与统计1

1.离散随机变量与连续随机变量
2.如何理解概率
3.贝叶斯公式
4.应用:贝叶斯分类器

六、概率论与统计 2

1.参数估计
2.先验分布与后验分布
3.共轭分布
4.特殊分布的特殊函数

七、概率论与统计3

1.随机变量的矩
2.切比雪夫不等式
3.随机变量随机系数
4.同一个随机变量的特征函数的重要性质

八、概率论与统计4

1.大数定律
2.中心极限定理
3.参数估计问题
4.置信区间
5.应用:重要的距离公式

线性代数

线性代数是解决线性方法的学问,当然,它的作用不仅如此,个人觉得,它更像是描述线性空间的一种语言。有了线性代数,一方面我们能简化描述问题与方法的语言,如向量,矩阵等概念;另一方面,它也是解决实际问题的工具,比如,我们在推荐算法中的SVD,多元线性回归的最小二乘法的矩阵描述等。在Python中,它提供了一个很好的线性代数方面的工具,那就是numpy,它的功能与matlab类似,适合矩阵运算,简单且高效。

九、线性代数1

1.线性空间
2.矩阵
3.线性矩阵变换
4.应用:线性模型递归算法 最小二乘法

十、线性代数 2

1.矩阵的变换
2.相似变换
3.应用:主成分分析
4.SVD在推荐系统中的应用
5.正定矩阵与多变量凸函数
6.极大似然估计渐进正态性

第二部分:编程基础

Python是一种开源的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发,现已成为数据分析科学中最受欢迎的语言。Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。

一、四大机器学习编程语言

1.R
2.Python
3.MATLAB
4.Octave

二、机器学习的Python基础

1.Python的环境搭建和IDE简介:Anaconda、Jupyter以及VS code
2.python简介
3.Python基础语法和数据类型,数据结构
4.Python运算符和流程控制:
5.字符串String
6.列表List
7.元组Tuples
8.字典Dictionary
9.迭代器和生成器
10.函数和模块
11.面向对象
12.文件IO操作
13.Python 的 Magic Method

三、EDA和可视化,matplt库

1.EDA statistics
2.条形图
3.数据分布
4.Python进行假设检验
5.直方图
6.折线图
7.面积图
8.盒须图
9.饼图
10.热力图
11.散点图
12.Fit简单模型
13.玫瑰图
14.3D图
15.热力地图
16.图像排版

第三部分:机器学习

机器学习是人工智能的一个重要分支,是研究利用历史数据实现计算机智能的科学。随着各领域数据量的爆发式增长,机器学习方法越来越显示出其强大的优势,并被成功应用到自动驾驶、互联网广告、搜索引擎、计算机视觉、自然语言处理和机器人控制等领域。本课程以案例驱动的方式讲解机器学习,以及如何利用Python实现的方法与技巧。

一、机器学习概述

1.机器学习简介
2.人工智能vs机器学习vs深度学习
3.Python机器学习库介绍:
3.1.Numpy
3.2.Scipy
3.3.Sklearn

二、机器学习理论一览

1.机器学习基础理论与哲理
2.机器学习常见问题
3.机器学习常见任务

三、数据预处理

1.为什么要进行数据预处理
2.数据清洗
3.数据标准化
4.案例:Python与Sklearn数据标准化实践

四、k近邻分类器

1.机器学习中的相似性度量
2.KNN算法简介
3.案例:基于 KNN (sklearn)的鸢尾花卉数据分类
4.案例:基于 KNN(python)的鸢尾花卉数据分类

五、线性回归

1.一元线性回归
2.多元线性回归
3.多项式回归
4.案例:Sklearn多元线性回归实践
5.案例:Python多元线性回归实践
6.案例:基于线性回归的广告收益分析实战

六、逻辑回归分类

1.逻辑回归算法简介
2.二分类分类器处理多分类问题
3.案例:基于逻辑回归(sklearn)的鸢尾花卉数据分类
4.案例:基于逻辑回归(python)的鸢尾花卉数据分类

七、K-均值聚类

1.聚类问题简介
2.K-均值聚类算法介绍
3.案例:基于kmeans(sklearn)的鸢尾花卉数据聚类
4.案例:Python kmeans实践

八、关联规则之常见度量指标

1.推荐系统简介
2.支持度、置信度和提升度
3.案例:Python支持度、置信度和提升度实践

九、基于用户的协同过滤

1.协同过滤简介
2.基于用户的协同过滤算法 (UserCF)
3.案例:UserCF算法python实践
4.案例:基于UserCF算法(sklearn)的电影评分预测
5.案例:基于UserCF算法(surprise推荐库)的电影推荐

十、基于物品的协同过滤

1.基于物品的协同过滤算法(ItemCF)
2.UserCF和ItemCF的比较
3.案例:ItemCF算法python实践
4.案例:ItemCF算法(sklearn)的电影评分预测
5.案例:基于ItemCF算法(surprise推荐库)的电影推荐

十一、决策树算法

1.决策树的使用场景
2.决策树算法概括
3.决策树基本原理
4.决策树的假设和优缺点
5.决策树的评估
6.决策树的部署
7.决策树的解读

十二、决策树应用:Kaggle预测房价

1.数据概览
2.数据处理
3.案例演示
4.实际操作
5.决策树衍生算法(1课时)
6.模型叠加及常用方法
7.Boosting: GBM
8.Bagging: Random Forest
9.Stacking: Super Learner
10.案例展示

十三、支持向量机算法

1.理解支持向量机SVM的原理和目标
2.掌握支持向量机的计算过程和算法步骤
手把手带领大推导SVM算法,面试必考
3.理解软间隔最大化的含义
4.了解核函数的思想
5.学习SMO算法的过程

第四部分:算法工程

算法工程师

一、算法工作流概述

了解算法工程师在企业中常见的工作环境、工作流程、团队定位,是将理论知识和工程实践联系的桥梁。

1.算法工作流概略和常见术语
2.建立算法工程思维
3.常见团队中算法工程师定位与核心目标
4.转型至算法工程师的注意事项

二、问题抽象

对业务需求进行正确的抽象和提炼,不仅是解决问题的起点,也是作为技术人员必须掌握的职场技能。

1.算法工程师需要掌握的资源和资料
2.算法工程常见业务方对接方式
3.功能型需求和效能型需求
4.业务问题可行性评估

三、数据采集与处理

精妙的模型和高质量数据,若要做出选择,我们必然优先保证高质量数据。理解业务数据,熟悉数据技术,才能让算法工程师做到手里有粮心里不慌。

1.常见数据种类
2.数据可信和数据可用
3.埋点采集的基本原则
4.实时数据和批处理数据
5.在线、近线、离线数据规划
6.常见数据处理方法
7.数据落地和数据易用性

四、特征工程

工欲善其事必先利其器,不同的模型具有不同的脾性,优秀的输入数据会得到更好的模型输出结果。特征工程在实际工作中常常会成为重要且耗时的一环。

1.特征(Feature)的介绍
2.连续特征和离散特征
3.具有唯一标识的数据
4.特征转换的基本逻辑
5.特征筛选的主观和客观方法配合
6.初探自编码

五、建模与调优

业务问题了然于胸,业务数据尽在掌握。但算法的建模不仅为了解决问题,同时还要考虑其工业界应用环境。这要求算法工程师选择适合的模型、找到优秀的参数、构建高效的训练方案。

1.业务问题建模基本思路
2.模型的最小可验证版本
3.批量训练和实时训练
4.常用调参思路和方式

六、模型评估

1.划分训练集、测试集、验证集
2.回归模型常见评价指标
3.分类模型常见评价指标
4.聚类模型常见评价指标
5.根据业务场景定义模型核心评价指标
6.联动业务指标进行分析

七、模型部署与反馈机制

万事俱备只欠东风,最终模型需要部署至线上,它将以不同的对外交互形式为不同的对象进行服务。在运行过程中,我们还需要监控模型和更新模型。
1.模型训练和应用部署的区别
2.模型线上部署的工程注意事项
3.常用的部署方式(pmml)
4.线上模型的监控
5.线上模型的批量更新
6.线上模型的实时更新

第五部分:深度学习

一、深度学习概述

深度学习更多是一种算法架构思维方式,但是它作为当今火热的一个名词,我们需要理解它所包含的思想。

1.深度学习和机器学习的关系
2.深度学习当前发展领域
3.深度学习在工业界的应用
4.深度学习在实际工作环境中的状态
5.深度学习领域深入研究的方法

二、神经网络概述

神经网络是深度学习领域里最为基础的架构之一,通过介绍神经网络的基础知识,同时让我们掌握深度学习中常见的概念和术语。

1.神经网络基础概念
2.神经网络相关术语理解

三、神经网络原理

深入神经网络的运行过程,用实例代码的编写来理解数据运算过程、格式转换方式。从而体会深度学习的“style”。

1.神经网络的前向传播
2.反向传播和链式法则
3.常见激活函数
4.权值归一化
5.输出归一化
6.神经网络的python简单实现

四、卷积神经网络概述

作为计算机视觉领域当前的火热概念,卷积神经网络技术创造了目前人类对CV的新高峰。理解它是人工智能算法工程师学习过程中不可或缺的环节。

1.卷积神经网络的基本概念
2.卷积神经网络基础结构
3.常见应用领域

五、cnn原理

从数据的角度,去理解CNN内部做了什么。只有当概念清晰时,我们才能对实际视觉问题给出合适的答案。

1.卷积运算
2.池化运算
3.Kears训练CNN的DEMO

六、cnn衍生

人脸识别、物体检测等,深度学习中卷积神经网络已经在工业界大展拳脚。了解它的发展;掌握它的应用,能给我们带来更广阔的视野。

1.Resnet在CNN中的突破和意义
2.YOLO3的结构与应用场景
3.CV面试常见问题

七、序列建模简介

语音、文字等时间序列数据,宏观上不再是离散的数据点,它们在历史上存在依赖关系。如何处理这些序列数据,就需要一种不同的思路。

1.序列数据
2.序列建模的基本概念
3.RNN基本原理
4.注意力机制
5.序列建模的常见应用场景
6.序列建模面试常见问题

八、深度学习模型部署

任何一个训练得再完美的算法,都必须经过实际的检验。深度学习模型在线上的部署,又和机器学习模型部署出现的不同。

1.深度学习模型线上部署常见问题
2.模型统一交换格式
3.Pytorch框架模型部署思路
4.Tensorflow框架模型部署思路
5.工程常见问题

第六部分:三大商业实战项目

一、黑卡刷单对抗实战

方向:机器学习
简介:在极重用户体验的游戏行业中,有一款刚刚在海外上线的游戏,突然发现APPstore退款激增。惊觉是遭遇了黑卡刷单盗取游戏资源,每日损失高达几十万美金。面对这种损失大、时间紧、特征数据少的情况,算法工程师团队揣起了他们的机械键盘奔赴战场!让我们一起来体验真实业务场景下的那场智慧较量吧!

二、基于卷积神经网络的图像分类实战

方向:深度学习
项目介绍:以多层神经网络为代表的深度学习正在深刻的变革着各行各业。本次带来的项目是使用深度学习的方法(卷积神经网络),对kaggle的Fashion-MNIST的数据集进行分类,使用PyTorch来实现自己的卷积神经网络模型。

项目实操:
1.图像分类介绍
2.pytorch简介---编程实战。
3.CNN实现—编程实战。
4.项目分析结果的可视化展示。
5.项目总结及项目优化。

三、信用卡违约管理实战

方向:机器学习
简介:机器学习在银行金融风控领域早已经有非常成熟的运用。本次带来的项目是使用机器学习办法,预测信用卡违约的客户,从而能提前采取措施减少信用卡违约的出现,减少银行的潜在损失。本项目会讲解特征工程中的一些针对该项目进行的特殊的采样办法,并且会从更多角度去讲解不同的预测效果指标。

基本流程:
问题定义
1.数据概览
2.数据处理
3.EDA
4.特征工程
a.处理共线问题
b.重新采样
5.建模及优化
a.常用算法介绍
6.商业结论
7.动手实践

以上可以说是业界最齐全的机器学习学习路径了,对于初学者或者转行AI的童鞋来说,可以说是能够系统搭建起整个机器学习的技能体系。

最后,为了感谢大家对bella的支持,添加Bella微信咨询课程的朋友,我会另外送给您《从机器学习入门到实战》共63讲独家视频资源。具体大纲如下

python机器学习 从入门到实战.png

学科无边,知识无界。愿与您一起终身学习。

如果您对课程感兴趣,或者想学习AI相关课程,了解终身VIP相关事宜,欢迎添加我的微信BT474849前来咨询。如果您愿意的话,bella希望和您有机会成为朋友。

菜鸟窝机器学习vip课

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