个人网站建设需求说明书,小程序 手机网站,公司网站首页设计,pc网站如何做seo文末彩蛋#xff0c;错过哭一年。。。。 人工智能的浪潮正在席卷全球#xff0c;诸多词汇时刻萦绕在我们耳边#xff1a;人工智能#xff08;Artificial Intelligence#xff09;、机器学习#xff08;Machine Learning#xff09;。不少人对这些高频词汇的含义及其背后… 文末彩蛋错过哭一年。。。。 人工智能的浪潮正在席卷全球诸多词汇时刻萦绕在我们耳边人工智能Artificial Intelligence、机器学习Machine Learning。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。 为了帮助大家更好地理解人工智能这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义理清它们之间的关系希望对刚入门的同行有所帮助。 人工智能从概念提出到走向繁荣 1956年几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议提出了“人工智能”的概念梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年人工智能一直在两极反转或被称作人类文明耀眼未来的预言或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前这两种声音还在同时存在。 2012年以后得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的出现人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示截至2017年一季度基于领英平台的全球AI人工智能领域技术人才数量超过190万仅国内人工智能人才缺口达到500多万。 人工智能的研究领域也在不断扩大图一展示了人工智能研究的各个分支包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。 图一 人工智能研究分支 但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分并很有希望在近期取得重大突破电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能而这部分在目前的现实世界里难以真正实现通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能前者让机器具备观察和感知的能力可以做到一定程度的理解和推理而强人工智能让机器获得自适应能力解决一些之前没有遇到过的问题。 弱人工智能有希望取得突破是如何实现的“智能”又从何而来呢这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。 机器学习一种实现人工智能的方法 机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同机器学习是用大量的数据来“训练”通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 举个简单的例子当我们浏览网上商城时经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单识别出这其中哪些是你真正感兴趣并且愿意购买的产品。这样的决策模型可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分机器学习算法可以分为监督学习如分类问题、无监督学习如聚类问题、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。 机器学习作为AI的核心技术之一已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。 今年9月份国内领先的人工智能教育平台「七月在线」推出「机器学习集训营 第二期」100个名额一抢而空。优化后的第三期集训营沿用前两期线上线下北京、上海两个线下实战基地相结合的授课方式加强项目实训的同时引入线下BAT专家面对面、手把手教学方式突出BAT级工业项目实战辅导 一对一面试求职辅导提供3个月GPU云实验平台免费使用精讲面试考点。让每一位学员不用再为遇到问题没人解答缺乏实战经验以及简历上没有项目经验面试屡屡遭拒而发愁。 本期限100个名额历时3个月10多个BAT级工业项目保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。 培养目标 从零开始培养中高级机器学习工程师。挑战高薪、玩转AI。 特色服务 · 全面涵盖机器学习重要知识点 集训营内容分为八大部分涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。 · 提供GPU云实验平台 还原BAT真实生产环境提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战拒绝纸上谈兵。 · 线上线下项目实训 通过在线课程从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法通过在线实训巩固强化实战所学通过线下项目辅导练就ML工业项目的全栈能力。 · BAT专家级讲师 助教全方位辅导 我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教给你全程1v1般的定制辅导。通过GPU jupyter notebook GitHub在线提交作业然后讲师和助教在线批改、讲解作业且提供可执行的交互式代码从而每次课都是标准化配置涵盖GPU、原理、案例、数据、代码、作业。有问题课上直播课后答疑手把手教会为止。 · 简历优化 根据集训营实战项目将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。 · 面试求职辅导 就业推荐 精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。 课程安排 ·第一阶段零基础快速上手编程 在线课程1-基本python类型、判断与循环流程等 在线实训2-python基本练习题 在线课程3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等 在线实训4-多种数据读写与面向对象练习 线下实训5-python基本练习题与 google python实战题 ·第二阶段数据爬取得心应手 在线课程1-requestsbs4解析静态网页和selenium解析动态网页 在线实训2-电商网站17huo和天气预报数据抓取、模拟百度关键字搜索 在线课程3-模拟登陆与scrapy爬虫框架使用 在线实训4-豆瓣电影数据抓取、创业邦投资机构数据抓取 线下实训5-新闻网站与链家网数据爬取基于scrapy实现 ·第三阶段数据分析全攻略 在线课程1-pandas花式数据统计与分析技能 在线实训2-pandas综合练习 在线课程3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程 在线实训4-pandas完成Kaggle机器学习预处理 线下实训5-美国大选、共享单车数据分析 ·第四阶段可视化提升数据逼格技能get 在线课程1-好用的python可视化利器matplotlib 在线实训2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化 在线课程3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn 在线实训4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化 线下实训5-美国大选、共享单车可视化技能巩固与实战 ·第五阶段玩转大数据 在线课程1-hadoop与map-reduce 在线实训2-手写map-reduce完成词频统计制作词云 在线课程3-Spark与大数据处理 在线实训4-Spark大数据日志分析 线下实训5-大数据分析处理案例 ·第六阶段机器学习原理到实战 在线课程1-机器学习流程、预处理、特征工程 在线实训2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战 在线课程3-模型评判标准与部分机器学习有监督算法 在线实训4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导 线下实训5-sklearn建模与使用 在线课程6-机器学习有监督算法与无监督学习 在线实训7-sklearn刷Kaggle比赛题 在线课程8-机器学习集成算法与大杀器Xgboost/LightGBM 在线实训9-Xgboost与LightGBM使用 在线课程10-数据科学比赛精讲 在线实训11-数据科学比赛练习赛 线下实训12-集成算法与场景建模 ·第七阶段深度学习原理到实战 在线课程1-深度神经网络、google widedeep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现 在线课程2-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现 在线课程3-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现 线下实训4-CaffeTensorflow实战 ·第八阶段实际综合项目与就业指导 线下实训1-自然语言处理项目 (文本数据抓取spark/pandas数据分析可视化特征抽取Sklearn/Spark机器学习建模深度学习建模) 线下实训2-分类与推荐系统实战 (音乐数据抓取spark/pandas分析可视化协同过滤隐语义模型特征抽取分类建模) 线下实训3-图像项目 (图像分类图像检索) 线下实训4-机器学习面试辅导 (面试注意点常见面试考点精讲简历指导项目展示) 实战项目 · 新闻网站与链家网数据爬取 通过对新闻网站和链家网进行数据爬取巩固静态网站爬取技巧掌握技能包括requests库的使用、网页解析、正则表达式应用中文文本处理等。 · 豆瓣与链家详情数据爬取 通过对豆瓣链家微信公众号等进行数据爬取掌握登录网站数据获取的知识掌握技能包括模拟登陆数据爬取与解析多类数据爬取。 · 大数据分析处理案例 通过对大文件日志的分析熟悉hadoopspark写map-reduce处理海量数据的方法并对电商数据进行处理get工业界常用大数据技能。 更多实战项目请点击阅读原文。 讲师介绍 寒小阳 著名电商搜索广告负责人多年实际ml/DL/dm项目经验专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂擅长用实际数据、代码、案例说话备受数千名学员好评。 林老师 原BAT高级技术专家更早时期先后任职于微软、EMC等从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。擅长Python数据分析、爬虫。曾多次作为面试官参与BAT/EMC校招面试与出题善于剖析leetcode经典题型、助人入门、提高。 David陈 人大统计系数据挖掘与统计应用硕士从事数据分析挖掘多年开发过某金融公司量化自动交易系统。现为七月在线Python教学负责人喜爱以数据去理解事物擅长从零起步一步步将复杂问题简单通俗阐述备受广大学员欢迎。 时间安排 2018年1月8日起正式上课为期近3个月 在线课程 周一20:00PM--22:00PM 在线实训 周二20:00PM--22:00PM 在线课程 周三20:00PM--22:00PM 在线实训 周四20:00PM--22:00PM 线下实战 周日09:00AM--13:00PM 福利大放送 这个双十一来七月在线活动会场福利人人有份免费送课免费送【AI工程师成长之路】合集Mac、爱疯等你抽! 收藏链接http://www.julyedu.com/sale/pre_1111 11.10-11.12抢课、抽Mac 扫码领【AI工程师成长之路】合集 戳原文抽奖享福利
