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课程简介

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。迄今为止,专为找AI或转行AI量身定做的「机器学习集训营」已经举办了十三期,每一期都涌现出了很多offer,纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI拿到年薪三四十万,部分甚至超过四十万拿到五十万,有的已到年薪百万(详见本页面底部的“就业信息”模块)。

本第十四期由七月在线和CSDN联合开设,在前十三期的基础上,除了继续维持“直播教学 面试辅导 就业推荐并重,且提供CPU和GPU双云平台并布置作业考试竞赛”为代表的十二位一体的教学模式之外,为更加贴合企业的实战需求,特意恢复原有的五次线下。

这五次线下内容包括:HMM和CRF模型要点、机器学习实践案例、深度学习原理实战、深度学习项目实战、机器学习面试辅导。

一切为了学员的就业、转型、提升。

特色服务

  • 全面涵盖机器学习重要知识点

    本期集训营总计八大阶段,十三个实战项目(三大企业项目、十个实训项目),涵盖Python基础与数据分析、机器学习原理、机器学习实战、深度学习原理、深度学习实战,以及CV 推荐 NLP三大方向的BAT工业级大项目实战、面试就业指导等等。

  • 十二位一体的教学模式

    为了更好的确保教学效果,促进后续的就业、转型、提升,特围绕“教学测练评”设置十二位一体的教学模式,具体包含:入学测评、直播为主、实时答疑、布置作业、阶段考试、毕业考核、一对一批改、CPU&GPU双云平台、组织比赛、联合认证、面试辅导、就业推荐”等等。

  • 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、Pytorch、Keras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。

  • 标准化项目流程

    多位BAT大咖带你手把手从头到尾实现自己的项目,比如CV项目跨镜追踪/重识别(ReID)的完整流程为:第一周 环境搭建与数据准备、第二周 特征工程、第三周 模型构建、第四周 迭代优化、第五周 评估、部署、总结。

  • 线上线下结合 手把手带你做项目

    我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程全天候1v1般的定制辅导。通过在线直播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,通过线下面对面的实战培养工业界AI项目编码思路和规范。且有问题,课上课后随时答疑,手把手教会为止。

  • 简历优化面试辅导就业推荐一应俱全

    完成项目进入就业阶段后,BAT等大厂技术专家会一对一进行简历优化(比如将集训营项目整理到简历中)、面试辅导(比如面试常见考点/模型/算法),且和就业老师一起进行就业推荐(包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐,从而3个月挑战年薪40万)。

实战项目

企业项目

  • 企业项目一

    大规模跨境追踪/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

    智能客服系统

    简介:这是一套智能的客服系统,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智能问答系统,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问答系统的智能化。

  • 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。

实训项目

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讲师团队

  • 陈博士
    AI Lab负责人兼科学家

    历任浪潮集团数据科学家,国家电网人工智能行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目,且曾主持一山东省自主创新及成果转化专项,发明专利十余项,专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导,以及深度学习在能源、通信、气象等行业的应用深有研究。

  • CV Seven博士
    BAT CV算法高级技术专家

    博士毕业于国内Top5高校,在人工智能和模式识别领域发表了10余篇顶级会议和期刊。目前在国内某知名互联网公司担任CV算法高级技术专家,有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。长期担任校园招聘和社会招聘技术面试官,授课风格深入浅出、诙谐幽默。

  • CV刘老师
    大厂CV研发

    硕士毕业于北航计算机学院,擅长计算机视觉的相关算法应用,多次在爱奇艺等各大公司举办的CV和NLP竞赛中获得过冠军、亚军等优异成绩。

  • NLP赵老师
    知名互联网公司核心算法研发

    多年ML/DL项目经验,专注NLP方面,对序列标注、分文分类、文本匹配、文本摘要、智能问答等文本任务均有实际项目经验,讲课通俗易懂,课程项目均为工业场景。

  • 推荐殷老师
    推荐和广告方向的技术专家

    就职于BAT的商业变现部门,在点击率预估、智能出价、投放策略等方面有丰富经验。

  • AI Lab孙老师
    AI Lab C端教学负责人兼AI讲师

    10多年开发经验,曾先后任职国内知名互联网企业,从事人工智能方向的实施,擅长全栈开发,将机器学习/深度学习结合到实际生产运营中。现任七月在线AI Lab C端教学负责人兼AI讲师。

课程大纲

  • 预习阶段 环境搭建和算法基础

    • 在线直播:1-Python基本语法
    • 在线实训:2-算法初步
    • 在线直播:3-必知必会的数据结构
    • 在线实训:4-Linux常用操作命令
    • 在线直播:5-入学测试
  • 第一阶段 Python基础和数据分析

    • 在线直播:1-Python核心语法精髓速讲
    • 在线实训:2-Python核心要点巩固
    • 在线直播:3-数据分析numpy和pandas精髓速讲
    • 在线实训:4-pandas综合练习
    • 在线直播:5-数据分析实战(美国大选、房价预测)
  • 第二阶段 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
    • 线下实战: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
  • 第三阶段 机器学习实战

    在线直播: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:机器学习基础案例实践,基于sklearn和pandas

    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:图像分类与文本分类实践

    在线直播: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的常见用法

    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:机器学习模型部署案例

    线下实战:机器学习实战(金融风控&图像检索)

    • 1-结构化数据高阶:数据分布分析、特征交叉与筛选
    • 2-图像特征提取:图像颜色直方图、局部SIFT特征
    • 3-小额金融风控项目
    • 4-图像版权检测项目

  • 第四阶段 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
    • 在线直播:5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解
    • 在线直播:6-卷积神经网络、实战图像分类
    • 在线直播:7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型
    • 线下实战:8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩)
  • 第五阶段 深度学习模型应用

    • 在线视频:陈博士带你从头到尾通透word2vec
    • 在线直播:1-深度学习在物体检测中的应用:Two-Stage和One-Stage框架
    • 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
    • 线下实战: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
  • 第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固

    在线视频:深度学习在物体检测中的应用

    • 1-RCNN与Anchor
    • 2-One Stage/Two Stage、SSD和YOLO-V3
    • 3-多尺度变化问题与Anchor Free

    在线视频:NLP的核心技术点

    • 1-RNN条件生成、Attention注意力机制与“看图说话”原理
    • 2-条件随机场与应用:最大熵与词性标注,及NBA比赛结果分析
    • 3-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:推荐核心技术点

    • 1-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析
    • 2-用户特征和Item特征的常用方法
    • 3-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
  • 第七阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战

    在线直播:CV-1-跨镜追踪/重识别(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-跨镜追踪/重识别(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-跨镜追踪/重识别(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-跨镜追踪/重识别(ReID)模型优化迭代

    • 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:CV-5-跨镜追踪/重识别(ReID)评估、部署、总结

    • 1-学习率调整策略(回调函数)的实现
    • 2-批规范化运用技巧得到更加鲁棒的特征
    • 3-回顾、总结和启发

    在线直播:NLP-1-智能客服系统介绍和环境搭建

    • 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-使用预训练模型生成句向量

    • 1-基于LSTM的预训练模型
    • 2-基于Transformer的预训练模型
    • 3-使用预训练模型生成句向量

    在线直播:NLP-3-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-4-智能客服中的闲聊

    • 1-seq2seq结构介绍
    • 2-GPT模型介绍
    • 3-使用GPT做闲聊

    在线直播:NLP-5-智能客服系统部署、总结

    • 1-部署与上线
    • 2-客服系统总结
    • 3-扩展内容之多轮问答

    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

    在线直播:推荐-5-商品推荐系统评估、部署、总结

    • 1-学员成果展示、评估;项目总结回顾
    • 2-推荐系统在线serving分模块介绍
    • 3-遗留问题讨论、答疑
  • 第八阶段 项目库补充项目实习与就业指导

    在线直播:机器学习面试辅导

    线下实战:机器学习面试辅导

就业信息

为保护学员隐私利益,特隐晦部分敏感信息,且限于篇幅,只节选部分

学员访谈

  • 孙同学

    深度学习算法应届硕士秋招记录,有的拿到52万年薪offer

    “ 专业知识相关:多态,虚函数,const与define的比较等等。手写编程题是:二叉树节点最近公共祖先 跟 数组中最长连续序列。”

    完整访谈>
  • 邱同学

    集4毕业不到半个月,成功拿到45万年薪offer

    “对于SVM和XGBoost这种常考的算法我几乎前前后后手推了超过10次,到后面几乎都能闭着眼睛在脑海里推导出来,而在面试的过程中也确确实实被问到了相关的问题,考察对于算法的理解。”

    完整访谈>
  • 石同学

    iOS成功转岗NLP拿到45万年薪

    “寒老师和David讲的深入浅出,收获很大,机器学习、到深度学习,再到项目课都获益颇多。周末的线下部分可以当面答疑,解决很多疑惑。”

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  • 陈*梦

    本科转岗拿到年薪35万

    学完集3不到一周,拿到了一家C轮的移动互联网公司年薪35万的offer,任职算法工程师。

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  • 思同学

    成功转型一周连续拿下3个30万offer

    "收获的是知识,对机器学习有一个系统的认识。一定要回归到工程中去,就像校长July一直强调的四大金刚(课程 + 题库 + LeetCode + kaggle),课程、数据结构代码、面试题库和工程经验,都同样重要。"

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  • 张杰民 - julyteam007组员

    与其他学员组队获得《智慧交通预测挑战赛》前3%排名

    “浅入深的教学方式,夯实了python基础,巩固了机器学习理论,中期会结合好玩的天池比赛,再一次加强对算法的理解,可以在实践中真真切切体会数据挖掘流程。”

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本科毕业10年从传统IT转风控:曾自学后通过集训营拿下多个40 50万offer

“我早在2014年左右就关注july的csdn,他的很多博文受益匪浅。在跌跌撞撞自己陆续看了吴恩达课程和一些书籍之后,感觉效率不太高,特别是工业界实际的应用场景比较缺。还是决定来七月进行系统化学习,可以更高效地顺利转行。”

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机械应届成功上岸CV:曾在校迷茫4年、自学迷茫1年

“选择七月的原因(机器学习集训营):1.课程安排(语言->机器学习原理与实战->深度学习原理和实战),由于我当时的就业规划有数据挖掘和CV方向可以选,我就报了这个班。2.当时看老师简介,都是一线大牛和研究员授课,希望能获得一些面经和行业指导。3.课程服务和就业。4.七月在线网站上有大量的题和其他基础课程(小编注:都在报名集训营/就业班即送的VIP里哦,包含了各方向成体系的很多入门课),和学习资料(真一站式学习)。”

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2020年11月CV算法岗面经:网上曾搜集了很多资料

“集训营让我更加清楚地知道如何去完善自己的知识体系,而不是稀里糊涂的去学习,相对于网上的一些资料而言集训营的内容更有层次循序渐进。”

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20年校招拿下阿里/字节/百度/美团/快手/滴滴/新浪等一二线大厂算法岗 sp/ssp offer

“我觉得做任何事,首先都要目标明确,提前准备。比如想找算法岗的同学,虽然大家现在都在说算法岗内卷多么多么严重,尤其是上知乎一看,去年诸神黄昏,今年世界末日……,但是我觉得只要你是一个目标坚定且愿意为之付出持续努力的人,多么卷都不关你的事,目标坚定 + 持续努力 = 一定能上岸。”

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传统IT转行经验:我是如何拿到年薪40万offer的

“也可以考虑AI工程方向,因为其实现在算法的岗位可能相对比较饱和,最终AI的落地都是需要工程实现,这个过程会涉及到分布式,微服务,容器化等等等等,可以结合自己的过往经验灵活调整”

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2020年10月offer-CV面经:面试遇到的问题大多都可以在题库中刷到

“七月官网有相应的题库,建议找工作的小伙伴可以去刷,面试遇到的问题大多都可以在题库中刷到的。如果面实力更强的大厂,还是建议要准备完善的手工推导,由于我没有真实面过(就听已经上岸的人说过),这部分经验建议问自己的就业老师哦(就业老师会给你单独拉个群,多个老师单辅导你一个人就业,可以多加利用)。”

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证书样本

从集训营第四期开始,将长期和阿里云天池联合认证集训营的学员。另为考虑到学员和公司隐私,特马赛克部分信息。

时间安排

2021年4月26日开始直播,直播前组织预习,加上正式课程、就业为期近半年

  • 在线直播周一20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周二20:00PM--22:00PM
  • 在线直播周三20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周四20:00PM--22:00PM
  • 在线考试周五20:00PM--22:00PM
  • 线下实战周日14:00PM--17:00PM

线下实战地址:北京、上海、深圳

价格详情

当前报名{{list.currentuser}}人,还剩{{list.remuser}}个特惠名额。

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