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」已经举办了六期,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。
本第七期在前六期的基础上,除了继续维持“入学测评、直播答疑、布置作业、阶段考试、毕业考核、一对一批改、线上线下结合、CPU&GPU双云平台、组织比赛、联合认证、面试辅导、就业推荐”十二位一体的教学模式,以及一对一的就业跟踪辅导推荐且丰富线下实战项目之外,本期再次改进: 从课程安排的第七阶段起, 将由七月在线AI lab负责人陈博士、首席科学家魏博士(原上市公司AI算法总监),两大博士亲自带大家从头到尾手把手做数个完整项目, 且在第八阶段中,围绕CV、NLP、推荐、金融4个方向增加4个在线项目,更围绕题库、OJ、竞赛打造更为个性化的学习路线。
本期限200个名额,历时近3个月,10多个BAT工业项目全面公开,线下在北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙,十二城同步开营。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。
PS:企业/高校团购集训通道请点击课程咨询,另,2人及2人以上组团报名,可各减500元,想组团者请点击下方“课程咨询”组团。
本期集训营总计八大阶段,十个实战项目,涵盖教你零基础快速上手编程、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习原理、机器学习实战、深度学习从原理到实战,以及BAT工业级大项目实战。
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。平时晚上在线学习、在线实训,周末线下项目实战,从而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,通过线下项目实战练就ML工业项目的全栈能力。且有问题,课上课后随时答疑,手把手教会为止。
开课前组织入学测评,根据测评数据定制个性化的学习路线。开课后的每次课通过GPU + Jupyter Notebook + GitHub在线提交作业,然后讲师和助教1v1在线批改、讲解作业,且提供可执行的交互式代码。每个阶段均有精心设计的实战项目和在线考试,以便及时查漏补缺,学员学完全部内容后做毕业考试,且平时考试和毕业考试都做1v1批改,从而在不断的阶段性实战和考试中掌握机器学习技能。
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。
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,此外,毕业考核融合kaggle或天池比赛,考核者不但优先内推,而且和阿里云天池联合认证机器学习工程师,颁发证书。
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。
在线直播:机器学习流程、基本分类与回归模型
在线实训:Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战
在线直播:机器学习中的特征工程与模型调优,sklearn用法
在线实训:sklean接口熟悉与机器学习建模指导
线下实战:sklearn建模与使用
在线直播:XGBoost与LightGBM精讲
在线实训:sklearn刷Kaggle比赛题
在线直播:自然语言处理相关问题与建模
在线实训:XGBoost与LightGBM使用
在线直播:金融风控比赛实战
在线实训:数据科学比赛练习赛
线下实战:集成算法与场景建模
在线直播:NLP方向专项项目
在线直播:推荐方向专项项目
线下实战: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)
线下实战: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)
在线直播:CV方向专项项目
在线直播:金融方向专项项目
线下实战:图像项目 (图像分类+图像检索)
线下实战: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)
通过完成基本练习题,加深和巩固对python的认识和理解,挑战来自google的python实战题,熟练完成书写python代码解决各种问题。
通过pandas 100题练习,加深对pandas操作的熟悉度,同时通过对Kaggle案例进行数据处理,掌握实际场景下的数据操作工具。
通过对大文件日志的分析,熟悉hadoop,spark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。
手把手带你get scikit-learn机器学习建模重要点借助于整理的简单资料,get迅速上手建模的技能,并学习如何进行模型调优,一步步优化自己的模型。期间的案例包括数个Kaggle与天池案例。
大部分情况下,为了取得好结果,我们会用集成模型,这个部分,我们设计了多个比赛和工业场景,帮助大家熟悉Xgboost和LightGBM的使用,使用树形Boosting模型达到较好拟合效果,同时又很好地控制过拟合。
通过两个金融风控比赛案例:微额借贷和风控算法,全方位阐述数据清洗、特征处理(排序特征,离散特征,交叉特征,类别特征编码,交叉特征)、特征选择(SelectKBest,SelectFromModel,RFE,以及使用XGBOOST选择特征)、模型设计、模型调优等完整流程。
这个部分,将获得激动人心的深度学习库Caffe与Tensorflow搭建网络进行训练的全技能。我们将通过一个景点的图像识别transfer learning,到图像检索,到风格转换,一步步带大家学习库的使用,真正做到使用深度学习库解决实际的图像场景。
针对工业界的一块应用场景:自然语言处理,设计了一个专题,我们将获取从文本数据抓取,到Spark/Pandas文本数据分析,到可视化,到多种文本特征抽取,到sklearn机器学习建模,到Spark机器学习建模,到利用深度学习建模的全部技能。
我们针对电商最常见的推荐系统,设计了这个专题,从音乐数据抓取,到数据分析可视化,到利用协同过滤、隐语义模型、用户序列建模、learning to rank等方式完成一个推荐系统。
具体的图像分类与检索案例,在电商服装数据集上,进行分类与检索的实验。将获得图像数据预处理,Tensorflow建模与调优,基本图像检索与高级图像检索技能。
知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。
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余篇会议和期刊。目前在国内某知名互联网公司担任人工智能算法高级技术专家,有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。Seven老师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。
Google工程师,北航硕士毕业,对深度学习、计算机视觉和自然语言处理有着极大的热忱,CSDN博客上有多篇文章流传甚广。去Google之前,曾先后在腾讯、百度实习。
芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP、ML、DL,熟练当前深度学习在NLP领域的模型与应用。
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。
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。
2019年1月21日起正式上课,为期近3个月
线下实战地址:北京、上海、深圳、广州、杭州、沈阳、济南、郑州、成都、武汉、西安、长沙。
当前报名{{list.currentuser}}人,还剩{{list.remuser}}个特惠名额。
为保护学员隐私利益,特隐晦部分敏感信息,且限于篇幅,只节选往期的三十位
深度学习算法应届硕士秋招记录,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>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>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。"
完整访谈>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。”
完整访谈>首先,简历是你能被邀请去一个公司进行面试的敲门砖,一般技术岗的简历要突出特色与重点,忌讳繁杂与花哨,一般可以将简历分为基本信息、个人技能、工作经历、项目经验四个大的方面,这四项也是面试官最感兴趣的,然后再对大项进行详细的划分。
完整访谈>对机器学习有了一个更全面的认识,从基础的python、pandas到后期的算法,所有知识点都联系的很紧密,不像自学期间那么盲目,对机器学习的算法原理也了解的更加透彻,对于一些复杂的算法svm 、xgboost 能做到熟练的推导出来。面对面试中遇到的问题也是游刃有余。
完整访谈>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。
大牛讲师面授,学习氛围浓厚
周老师:186-1066-3100(微信同步)
email:july@julyedu.com
A : 集训营采用线上线下相结合的方式,线上内容分为在线直播和在线实训,线下内容为线下集训,面对面实战项目辅导。
A : 学过编程、高数、概率统计,有一定的Python数据分析基础。
A : 七月在线不提供住宿,但是可以帮助大家协调住宿(费用远远低于市场价)。如果实在无法参加线下的集训部分,仍然可以获得线下集训的课程Jupyter Notebook或PPT讲义、代码和相关项目资料,且您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。