达到什么算法水平可以面试百度AI岗

相信很多朋友对AI岗位的薪资羡慕不已,动辄年薪数百万!也有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品!但是仅仅停留在“调包”的阶段。想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GBDT 等算法劝退了(对初学者来说太难了)!


为了帮助大家扎实机器学习算法基础并熟练应用,重磅推荐一门课程,涵盖 16个机器学习算法,20+案例讲解,9大项目实操。 具备Python基础即可学习。



01
详解16个机器学习算法


| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |
| 决策树 | 随机森林 | GBDT | 
| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means | 
| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA | 



02
项目实战


在AI算法的学习中,除了要掌握算法的推导。更重要的是掌握该算法在日常工作中的具体应用场景。项目实战是检验学习成果的最好标准




03
21个项目详解


01  回归分析身高预测
02  利用KNN筛选简历
03  二手车价格预估
04  量化投资之股票价格预测
05  预测广告点击率
06  用L1正则模拟神经科学中的稀疏性
07  垃圾邮件分类
08  员工离职率预测
09  基于随机森林的疾病分析
10  利用GBDT解决搜索中的排序问题
11  人脸识别
12  基于聚类的消费群分类
13  内容推荐算法的电影推荐引擎
14  基于协同过滤算法的音乐推荐引擎
15  搭建OCR识别引擎
16  利用聚类算法压缩图片
17  基于主题模型和SVM的文本分类
18  问答系统搭建
19  利用kemel SVM识别医疗图片
20  利用聚类算法压缩图片
21  从零搭建方向传播算法



04
适合谁来学习?


  • 互联网从业者:想了解机器学习并在日常工作中加以应用。

  • IT从业者:希望入门机器学习,并且能够把技术应用到自身的AI场景。

  • 在校学生:想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。

  • AI从业者:很喜欢机器学习,也有一定的经验,希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来;



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05
独特学习体验


A. 全程手推公式,确保你深入理解算法的核心。



B. 项目源码均有清晰明了的代码注释,看代码都能上瘾!




C. 对话式学习指导,实时检测所学所得。



D. 不需要安装任何环境,完全依赖于云端编程。



E. 项目作业代码审核,老师精心批改,错误纰漏一目了然。



F. 精心录制的视频讲解


视频内容通俗易懂而且保证简洁性,力求做到极致。 用最低的时间成本学会核心知识点! 下面截取了KNN算法相关的两个短视频(全部课程拥有几百个视频)
样例1: KNN算法中K值对预测的影响 


样例2: 构造KD树 (1)


G.  更多彩蛋等你发现 ... 
......


06
程大纲


课程内容由李文哲博士(美国南加州大学AI博士)亲自操刀设计,目前市面上火爆的 NLP高阶训练营 也是来自于李文哲博士。 课程内容上涵盖了主流的机器学习算法, 由浅入深,非常通俗易懂。 以下是课程大纲:


07
学习收获


收获成为出众算法工程师的四大技能


  • 知识理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。

  • 实战学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。

  • 逻辑培养举一反三能力,解决问题能力,并提升逻辑思考能力。

  • 业务广泛接触行业中的经典的案例,加深对业务的理解。



08
专业的教研团队


教研团队均是工业界和学术界的专家,具有丰富的教学经验和实战经验。 为内容的专业性和前瞻性保驾护航。


09
往期学员评价




10
答疑服务保障


1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验,人工智能专业硕士以上学历。 在学习中,除了能得到专业的解答,还可以收获超强的人脉资源。 找工作内推都不是事!

2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习,保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。


学习须知

1、本课程为收费教学。

2、学习需要具备Python编程基础(可添加下方微信领取免费Python基础教程)。

3、课程支持7天无理由全额退款!

4、课程保障教学质量和学习答疑服务,不承诺就业和薪资



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