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2019,轉行人工智慧?機會來了!

最近有個腦筋急轉彎,很有意思。



問:移動支付時代,口香糖的銷量

為什麼

急速下滑?



答案:從前購物用現金支付,大家結賬時為了湊整,總愛順手拿只口香糖。口香糖價格便宜,也挺實用,所以常常擺在收銀台上。

如今,移動支付橫掃大城小鎮。手機一掃,能精確到分分角角,沒人再順手拿口香糖了。



像是速食麵產業想不到最後是被外賣行業擺了一道。



又像是那個用石頭填水的烏鴉,可能也沒有想到,最後幹掉自己的竟是一隻銜著吸管的烏鴉。



索尼被諾基亞幹掉了;


口香糖的對手是移動支付;


大潤發被阿里巴巴收購;


美團喊出

滅餓除滴

的口號(

餓了么

滴滴

)。



愈是接近未來,

敵人愈是無孔不入、愈是

無處不在。


鐵飯碗

」工作不復存在,最大的保障別無其他,只是身懷一技。


如今,有了巨量信息與雲計算的加持,

AI

正以前所未有的速度成長著,推動每一個行業的變革。


因此近乎所有的事物都正在

坍塌中重構。




對於「穿鞋的人」來說,重構意味著危機。

對於「光腳的人」來說,重構意味著機會。



但無論是光腳還是穿鞋,我們都是要麼守著舊業,被淹死在浪潮里。


要麼保持敏感的警覺性,

站在潮流中。




有人說

2017

年是

AI

的元年,有人說

2018

年是

AI

的元年。


2019

年,伴隨著

5G

時代的來臨,有人說

AI

的元年或會於今年正式開啟。


正在讀著這句話的你,認為何時人類會真正迎來AI的元年呢?


或許,我們都不知道一個準確的答案,但可以確定的是——我們每個人比以往任何的歷史時刻中,都更接近人工智慧。



根據美國市場情報公司

Tractica

公布的一些數據,我們可以推斷,在接下來的至少

10

年中,

AI

都將依然持續成為一大熱門領域。



據美國市場情報公司

Tractica

預測的數據,相較

2018

年,至

2025

年,

AI

市場總值會增長近

15



近兩年的

概念炒作期

,使得

AI

人工智慧這個概念到了近乎

無一人不曉的地步



可能眾人對

AI

的火爆已經當做了一種常態,以至於很多人在聽到

AI

與自己本職工作的對抗與協作時,內心也都激不起任何波瀾。

但新時代的更迭,卻不會被個體內心消極的感受所阻礙。





  • 2015

    07

    04

    日國務院發布《國務院關於積極推進「互聯網

    +

    」行動的指導意見》



  • 2016

    11

    29

    日國務院發布《「十三五」國家戰略性新興產業發展規劃》中關於人工智慧的部分。



  • 2017

    7

    20

    日,國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》,正式開啟國內人工智慧的新篇章。相關政策進入全面爆發期。人工智慧人才需求也達到井噴期,真正供不應求。



而剛過去的

2018

年的

11

月底,在深圳召開的第二十屆中國國際高新技術成果交易會人才與智力交流會上,相關記者又了解到:





  • 0

    年經驗

    AI

    工程師年薪

    30

    萬起,演算法工程師等年薪

    40

    +



  • 普遍從業者年薪

    30

    萬起的情況下,

    AI

    應屆生的薪水較之往年,上漲了

    10%~20%

    以上或者更多;



  • 博士生的薪水則從

    2017

    年的

    50

    萬元直接猛漲到

    80

    萬元;



  • 一些準備布局

    AI

    領域的新銳企業,則更是做好了高價從互聯網巨頭處搶奪人才的準備。





可想而知,在國家項目、互聯網、金融等

100

多種熱門行業中,新興產業人才需求之旺盛,已然成為每個人打破階層,進軍大公司及國企的好機會。




(我國人工智慧產業規模及年增長率)




(我國人工智慧企業投融資金額總量)



和菜頭說:「順著大浪遊泳,怎麼都能游得更快一點」。

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學什麼?(直播+直播回放+答疑課程大綱)

第一部分 基礎篇

第1章 初識機器學習(直播課程+直播回放+答疑)


1.1 引言


1.2 基本術語


1.3 假設空間


1.4 歸納偏好


1.5 發展歷程


1.6 應用現狀

第2章 模型評估與選擇

(直播課程+直播回放

+答疑


2.1 經驗誤差與過擬合


2.2 評估方法


2.2.1 留出法


2.2.2 交叉驗證法


2.2.3 自助法


2.2.4 調參與最終模型


2.3 性能度量


2.3.1 錯誤率與精度


2.3.2 查准率、查全率與F1


2.3.3 ROC與AUC


2.3.4 代價敏感錯誤率與代價曲線


2.4 比較檢驗


2.4.1 假設檢驗


2.4.2 交叉驗證t檢驗


2.4.3 McNemar檢驗


2.4.4 Friedman檢驗與後續檢驗


2.5 偏差與方差

第3章 線性模型

(直播課程+直播回放

+答疑


3.1 基本形式


3.2 線性回歸


3.3 對數幾率回歸


3.4 線性判別分析


3.5 多分類學習


3.6 類別不平衡問題

第4章 決策樹

(直播課程+直播回放

+答疑


4.1 基本流程


4.2 劃分選擇


4.2.1 信息增益


4.2.2 增益率


4.2.3 基尼指數


4.3 剪枝處理


4.3.1 預剪枝


4.3.2 後剪枝


4.4 連續與缺失值


4.4.1 連續值處理


4.4.2 缺失值處理


4.5 多變數決策樹

第5章 神經網路

(直播課程+直播回放

+答疑


5.1 神經元模型


5.2 感知機與多層網路


5.3 誤差逆傳播演算法


5.4 全局最小與局部極小


5.5 其他常見神經網路


5.5.1 RBF網路


5.5.2 ART網路


5.5.3 SOM網路


5.5.4 級聯相關網路


5.5.5 Elman網路


5.5.6 Boltzmann機

第6章 支持向量機

(直播課程+直播回放

+答疑


6.1 間隔與支持向量


6.2 對偶問題


6.3 核函數


6.4 軟間隔與正則化


6.5 支持向量回歸


6.6 核方法

第7章 

深度學習

(直播課程+直播回放

+答疑


7.1 卷積神經網路CNN基本原理


7.2 開源深度學習框架與常見卷積網路模型


7.3 循環神經網路RNN


7.4 生成模型與對抗生成網路


7.5 Keras基礎(一)


7.6 Keras基礎(二)


7.7 Keras基礎(三)


7.8 Keras基礎(四)


7.9 Keras基礎(五)


7.10 Keras基礎(六)


7.11 Keras(七) - 圖像識別例子分析


7.12 Keras(八) - 時序模型例子分析


7.13 Keras(九) - 自然語言處理例子分析


7.14 Keras(十) - 對抗網路與生成模型例子分析


7.15 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer基礎(一)


7.16 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer基礎(二)


7.17 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer基礎(三)


7.18 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer基礎(四)


7.19 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer基礎(五)


7.20 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 圖像識別例子分析


7.21 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 時序模型例子分析


7.22 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 自然語言處理例子分析


7.23 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 圖像分割例子分析


7.24 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 對象檢測例子分析

第8章 貝葉斯分類器

(直播課程+直播回放+答疑)


8.1 貝葉斯決策論


8.2 極大似然估計


8.3 樸素貝葉斯分類器


8.4 半樸素貝葉斯分類器


8.5 貝葉斯網


8.5.1 結構


8.5.2 學習


8.5.3 推斷


8.6 EM演算法

第9章 集成學習

(直播課程+直播回放+答疑)


9.1 個體與集成


9.2 Boosting


9.3 Bagging與隨機森林


9.3.1 Bagging


9.3.2 隨機森林


9.4 結合策略


9.4.1 平均法


9.4.2 投票法


9.4.3 學習法


9.5 多樣性


9.5.1 誤差--分歧分解


9.5.2 多樣性度量


9.5.3 多樣性增強

第10章 聚類

(直播課程+直播回放+答疑)


10.1 聚類任務


10.2 性能度量


10.3 距離計算


10.4 原型聚類


10.4.1 k均值演算法


10.4.2 學習向量量化


10.4.3 高斯混合聚類


10.5 密度聚類


10.6 層次聚類

第11章 降維與度量學習

(直播課程+直播回放+答疑)


11.1 k近鄰學習


11.2 低維嵌入


11.3 主成分分析


11.4 核化線性降維


11.5 流形學習


11.5.1 等度量映射


11.5.2 局部線性嵌入


11.6 度量學習

第二部分 進階篇

第12章 特徵選擇與稀疏學習

(直播課程+直播回放+答疑)


12.1 子集搜索與評價


12.2 過濾式選擇


12.3 包裹式選擇


12.4 嵌入式選擇與L_1正則化


12.5 稀疏表示與字典學習


12.6 壓縮感知

第13章 計算學習理論

(直播課程+直播回放+答疑)


13.1 基礎知識


13.2 PAC學習


13.3 有限假設空間


13.3.1 可分情形


13.3.2 不可分情形


13.4 VC維


13.5 Rademacher複雜度


13.6 穩定性

第14章 半監督學習

(直播課程+直播回放+答疑)


14.1 未標記樣本


14.2 生成式方法


14.3 半監督SVM


14.4 圖半監督學習


14.5 基於分歧的方法


14.6 半監督聚類

第15章 概率圖模型

(直播課程+直播回放+答疑)


15.1 隱馬爾可夫模型


15.2 馬爾可夫隨機場


15.3 條件隨機場


15.4 學習與推斷


15.4.1 變數消去


15.4.2 信念傳播


15.5 近似推斷


15.5.1 MCMC採樣


15.5.2 變分推斷


15.6 話題模型

第16章 規則學習

(直播課程+直播回放+答疑)


16.1 基本概念


16.2 序貫覆蓋


16.3 剪枝優化


16.4 一階規則學習


16.5 歸納邏輯程序設計


16.5.1 最小一般泛化


16.5.2 逆歸結

第17章 強化學習

(直播課程+直播回放+答疑)


17.1 任務與獎賞


17.2 K-搖臂賭博機


17.2.1 探索與利用


17.2.2 ε-貪心


17.2.3 Softmax


17.3 有模型學習


17.3.1 策略評估


17.3.2 策略改進


17.3.3 策略迭代與值迭代


17.4 免模型學習


17.4.1 蒙特卡羅強化學習


17.4.2 時序差分學習


17.5 值函數近似


17.6 模仿學習


17.6.1 直接模仿學習


17.6.2 逆強化學習

第18章 增量學習

(直播課程+直播回放+答疑)


18.1 被動攻擊學習


18.1.1 梯度下降量的抑制


18.1.2 被動攻擊分類


18.1.3 被動攻擊回歸


18.2 適應正則化學習


18.2.1 參數分布的學習


18.2.2 適應正則化分類


18.2.3 適應正則化回歸


18.3 增量隨機森林

第19章 遷移學習

(直播課程+直播回放+答疑)


19.1 遷移學習簡介


19.1.1 什麼是遷移學習


19.1.2 遷移學習VS傳統機器學習


19.1.3 應用領域


19.2 遷移學習的分類方法


19.2.1 按遷移情境


19.2.2 按特徵空間


19.2.3 按遷移方法


19.3 代表性研究成果


19.2.1 域適配問題


19.2.2 多源遷移學習


19.2.3 深度遷移學習

第20章 主動學習

(直播課程+直播回放+答疑)


20.1 主動學習簡介


20.2 主動學習思想


20.3 主動學習VS半監督學習


20.4 主動學習VS Self-Learning

第21章 多任務學習

(直播課程+直播回放+答疑)


21.1 使用最小二乘回歸的多任務學習


21.2 使用最小二乘概率分類器的多任務學習


21.3 多次維輸出函數的學習

第三部分 實戰篇

第22章 機器學習應用場景介紹

(直播課程+直播回放+答疑)


22.1 機器學習經典應用場景


22.2 頭腦風暴:挖掘身邊的應用場景

第23章 數據預處理

(直播課程+直播回放+答疑)


23.1 數據降噪


23.2 數據分割

第24章 特徵提取

(直播課程+直播回放+答疑)


24.1 時域特徵


24.2 頻域特徵


24.3 自動特徵提取

第25章 機器學習方法應用

(直播課程+直播回放+答疑)


25.1 應用機器學習方法之前的處理


25.2 使用機器學習分類


25.3 機器學習調參


25.4 分類結果展示

第26章 - 機器學習企業級項目實戰

(直播課程+直播回放+答疑)


26.1 O2O優惠券使用預測


26.2 鮑魚年齡預測


26.3 機器惡意流量識別


26.4 根據用戶軌跡進行精準營銷


26.5 根據搜狗輸入進行用戶畫像


26.6 美國債務違約預測



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