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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/jtgvanky/
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课程名称：jtgvanky 课程概览： 本课程是一门实战项目课，旨在帮助学员从基础的计算机科学知识转向机器学习专业。课程将深入讲解机器学习算法的核心概念，并通过完成一个实际的推荐系统项目，将理论与实战相结合。学员将学习到每种算法的理论基础、实现过程以及搭建推荐系统的编程步骤。课程内容来源于BitTiger广受欢迎的人工智能直通车课程精华。 BitTiger简介： BitTiger是来自硅谷的终身学习平台，拥有来自世界顶尖科技公司的资深技术专家和教育创新者组成的教学团队。过去三年已教授数千名学生，学员就职于京东、腾讯、百度、谷歌和Facebook等知名公司。 学习收获： 1. 全面、深刻理解机器学习算法的核心概念。 2. 掌握机器学习所需的Python工具（Numpy, Scikit-Learn, Pandas）。 3. 学会基础模型（Logistic回归, K-Means）和高级模型（SVM, 随机森林, 决策树）的实现。 4. 理解推荐系统背后的理论（推荐系统设计, 基于内容的过滤, 协同过滤）。 5. 亲手搭建并完成一个完整的推荐系统项目。 6. 提升解决面试问题的能力，并将项目经验添加到简历中，增加求职竞争力。 课程内容安排： 课程分为三个模块，每个模块包含一节理论课、一节实战课和一节代码课。 * **模块一：机器学习基础知识** * 掌握基本概念：数据准备、建模、性能指标、过拟合、交叉验证。 * 学习Python工具：Numpy, Scikit-Learn, Pandas。 * 学习基础模型：Logistic回归, K-Means。 * **模块二：高级机器学习模型+项目** * 实现复杂算法：SVM, 随机森林, 决策树。 * 深入理解决策树：单节点树, 节点拆分。 * 模型优化：Bootstrap聚合, 偏差-方差权衡。 * **模块三：推荐系统的优化+项目** * 掌握推荐系统理论：推荐系统设计, 基于内容的过滤, 协同过滤。 * 建立推荐系统，熟悉模型协同工作以优化准确性（K近邻, 聚类, 相似度模型等）。 目标学员： * 具有计算机科学或软件工程背景，希望将机器学习技能融入现有知识体系的学员。 * 正在求职阶段，希望通过实战项目为简历增色的学员。 * 希望快速实施算法并构建项目经验的学员。 结语： 本课程专注于在短时间内帮助有编程基础的学员获得硬实力，掌握软件工程师职业生涯所需的算法技能。立即注册，开始您的刷题与项目实践之旅！
课程介绍这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程，并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后，你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本课程旨在帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。授课老师会将理论与实战相结合，将机器学习算法的相关理论，以及实现每种算法的编程过程，有机地结合在一起进行教学。此外，老师将演示搭建推荐系统的每一个编程步骤，确保您可以在老师的指导下完成项目。如果您正在求职阶段，还可以将这个项目经验添加到简历中，赢得招聘官的青睐！这门课是从BitTiger广受欢迎的人工智能直通车课程进行截取的，我们剪辑出了最精华的内容呈现给你。由于原课程是直播授课的形式，讲座中可能会包含少量学生当场的提问和回答。-----------------------------------为什么我要选择BitTiger？BitTiger是来自硅谷的终身学习平台，我们的教学团队有上百名来自世界顶尖科技公司的资深技术专家和教育创新者。在BitTiger的过去三年中，我们已经教学过数千名学生。我们的学生已经在 京东，腾讯，百度，谷歌和Facebook等世界知名公司工作。现在，我们首次尝试视频课程的形式，与世界分享知识。-----------------------------------为什么我要上这门课？机器学习和人工智能正在给我们工作方式带来本质性的改变：通过自动化任务，使预测变得更准确，并能允许在短时间内处理大量数据集。本课程带您走向科技的前沿，通过搭建一个推荐系统的项目，更好地抓住新兴的机会，成为一名优秀的数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师或算法工程师。首先，老师将详细讲解每种算法的理论基础，以及模型之间的技术权衡，帮助你更好地理解算法模型，攻克较难的面试问题。 其次，课程还将帮助您搭建和实施一个真正的推荐系统。由于推荐系统是电子商务、O2O和其他互联网行业中非常通用的应用，这个项目将为您赢得面试官的青睐！-----------------------------------谁应该报名这门课？这门课对于有计算机科学或者软件工程的相关背景的同学来说，是一门很好的课程，可以帮助您有效地将机器学习添加到现有的技能组合中，并为您申请相关工作做好准备。 如果您正在寻找实用的编程示范和项目搭建，这门课将非常适合您，您可以快速实施自己的算法，并构建所需的项目经验。-----------------------------------课程的内容安排是什么样的？该课程分为三个模块：第1模块 - 机器学习基础知识掌握基本的机器学习概念，包括：数据准备，建模，性能指标，过度拟合和交叉验证掌握机器学习所需的Python工具，包括：Numpy，Scikit-Learn和Pandas学习建模基础知识并部署基本模型，包括：Logistic回归和K-Means第2模块 - 高级机器学习模型+项目开始实现更复杂的算法，包括：SVM，随机森林和决策树了解决策树模型的细微差别，包括：单节点树和节点拆分使用优化器改进模型，包括：bootstrap聚合和偏差变化权衡第3模块 - 推荐系统的优化+项目完成掌握推荐系统背后的理论，包括：推荐系统设计，基于内容的过滤和协同过滤在老师的带领下建立推荐系统熟悉不同的模型间如何协同工作，从而掌握优化推荐系统的准确性的方法。涉及到的模型包括：K近邻模型，聚类模型，相似度模型等每个模块由三节大课组成：理论课：老师会介绍算法的理论基础，系统设计和技术权衡实战课：教师会在编程时会共享屏幕，展示实现每个算法的具体步骤代码课：教师会逐步带领你完成推荐系统的项目-----------------------------------上完这门课程会获得什么？本课程将带你探索当下最流行的机器学习技术，及在真实数据集上的实际应用，并带你完成一个完整的推荐系统的项目。同学们完成课程和项目搭建之后，不仅能真正理解机器学习的核心概念，掌握相关的Python编程技能，以及复杂的算法，还能将机器学习的项目经历添加到简历中，获得面试官的青睐。这门课以课程为基础，专注于在短时间内，帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学，获得真正的硬实力。-----------------------------------还在等什么？立即注册，开始您的刷题之旅，掌握软件工程师职业生涯所需的算法技能！-----------------------------------
