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七月算法机器学习集训营15期2022

2022-11-15

七月算法机器学习集训营课程介绍:

七月算法机器学习集训营15期2022

七月在线机器学习集训营封面图

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。本课程内容全面且由浅入深:从Python基础与数据分析、机器学习原理与实战、深度学习原理与实战,到CV NLP 推荐三大方向的BAT企业级项目实战、面试就业辅导等等。

实战项目

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

课程目录:

七月算法-机器学习集训营15期/
├──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_Algorithm – 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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