面试 AI 算法岗，项目实战与比赛经验到底能为你加成多少
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如果此刻你要去找一份AI算法岗的工作，但是你没有一个亮眼的项目经历，那么在AI大赛上取得一个Top10的成绩，将会是你的最佳选择！
除了对你简历最直接的提分外，那么真实的大赛会有几个你可能忽视的帮助！
无论是kaggle、阿里、天池的Kaggle，还是阿里天池、DataCastle、科赛网， 大部分的赛题都有真实的业务内涵。多数企业都是带着问题来的，参与AI大赛，能够了解企业最新的应用场景要求
在AI领域，数据与算法是科学研究与产品技术研发的核心，高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。大规模、高水准且具有真实场景内涵的标注数据集，是推动AI科研和技术前进的关键驱动力。
对于我们来说，想要接触到真实商业世界的高质量数据是非常难得的，通过参加AI竞赛，出题企业会提供大量相关数据，有利于我们训练和学习
参与AI竞赛并不是对学业的耽搁，相反是一个很好的学习机会。如果你觉得自己的能力不够，正确的方法不是等到有足够的能力才来参赛，而是通过参赛来快速培养相应的能力。
我们可以来做一个简单的比较
| 比较项目 |
学校和科研院所 |
AI竞赛 |
|---|---|---|
| 数据资源 | 数据资源较少，数据陈旧，数据价值低 |
真实的业务数据，数据质量高，且经过前期的数据处理和清洗，数据标准化程度高 |
| 技术历练 | 学术化，侧重单一技术、算法模型的掌握 |
侧重应用，且是多种算法和技术的融合 |
| 导向 | 对过程负责，结果是论文 |
对结果负责，方案的优劣要经过实践的检验，输出的是实际的技术解决方案 |
| 辅助 | 个别导师的指导，同学间的讨论 |
多个专家的指导，队友和其他参赛选手之间的讨论与相互借鉴 |
可以看出来，参与AI竞赛，比你在学校做科研能够收获的价值更大
如果你是抱着征服与体验得目的来参与比赛的，凭借自身实力，打败乃至碾压数量众多的对手，攻克具有挑战性的难题，是一件很有吸引力的事情。
并且相比于奖金和职业机会，整个竞赛过程给自己的历练，以及收获的来自队友和对手的友谊也是非常难得的。
但是，我们很多人并没有参与比赛的经验，也不知道如何参与比赛
找不到队友，没有方法，如果只是自己摸索，根本达不到目的，反而浪费时间和效率，更何况，比赛是一个互动极强的项目，需要队友探讨和老师的指导，否则，你就算花费大量时间，可能也达不到目的和效果
为了能让更多人参与竞赛，深度之眼终于独立打造开发出了一套比赛实战班！！手把手带你打6场高质量比赛！
全球AI大赛实战训练营
基于完整比赛的设计的六步学习流程
1、介绍各类AI大赛(Kaggle、科赛等）背景，让你了解哪些大赛适合自己
2、从账户注册流程开始，手把手教你创建比赛账户
3、如何下载和使用Kaggle，天池比赛等所提供的数据集
在做好赛前准备后，要想打好一场比赛，我们就应该先了解比赛的赛题
1、讲解赛题，先进行简单的介绍，了解赛题背景，数据集下载
2、分析比赛思路，分析比赛需要哪些理论和技术的支撑
3、教你如何寻找思路的方法和技巧
针对完全没有参赛经验的的同学，我们为保证大家快速上手，在比赛开始前，都会给大家提供一个可以跑出初始成绩的完整代码
1、提供直接可以跑出结果的基础代码，让你完整体验比赛流程
2、老师会讲解在这个基础代码上，有哪些地方可以优化
3、根据老师的讲解思路进行尝试，老师进行辅助答疑和指导
在打比赛过程中，难免会设计到各种各样的知识点，对于知识点不熟，会影响自己调参，提高比赛成绩，因此
1、将比赛过程中会应用到的知识点进行串讲
2、若比赛中讲到的算法，如提到论文，将提供可以学习和借鉴的资料
除此以外，比赛看重的不仅仅是成绩，更多的是优秀参赛人员的代码和思路
1、通过分享老师自己打比赛的过程，教大家比赛思路和方法
2、对个别前几名开源的代码进行简单的解读和分析
3、对比老师、优秀选手和自己的代码进行对比分析
你以为这就结束了？不，深度之眼的课程，最强调的就是动手能力，当所有的环节学习结束以后，就是验证自己能力的时候
1、通过前面掌握的知识点和技巧，尝试打一场全新的比赛
2、老师会同步和你一起打比赛，并且实时提供解决方法和思路，共同探讨代码模型
3、和群内参与的所有队员一起讨论学习
4、冲榜！带你拿到好名次
我们不做“教科书”一般的知识堆砌，基于比赛真实的实战场景，系统化的流程设计，目的是让你能获得：
1、对赛题进行理解
数据特征变量、目标变量的分布，并分析变量之间的相关度，发现一些高相关或共线性的特征。
2、数据处理和清洗
数据特征值缺失的处理，如果数据中包含文本则需要进行数据清洗。
3、特征工程
包括特征变换和特征编码。针对一些长尾分布的特征，需要进行幂变换或者对数变换，使得模型能更好的优化。对于离散的类别特征，往往需要进行必要的特征转换/编码才能将其作为特征输入到模型中。
4、算法模型的选择、融合和验证
对于某类AI问题比如计算机视觉、语音识别、自然语言理解等，有大量开源算法模型，每个模型都有其优势和局限，要解决特定的问题往往需要多个算法模型进行融合，而不同算法模型的选择和融合对结果的影响很大，这也是一个解决方案的关键。
5、参数设置
选好了算法模型后，最重要的工作就是参数设置，不同的参数往往导致结果差异巨大，也是区分不同参赛团队实力的重要因素。
在上面的几个步奏中，前面两个步奏属于准备工作，关键的是后面三步。区分不同方案优劣的关键，是特征工程、算法模型的选择和融合、参数设置，这也是不同团队实力的主要体现。
课程大纲
比赛1：房价预测（预测比赛初级入门）
Week 1
本周学习目标：Kaggle入门，了解kaggle竞赛的类别、类型、技巧。并注册自己的kaggle账号以及本地化notebook的知识点。了解赛题要解决的问题，数据的说明以及介绍，要运用的算法。学习并掌握数据的读取与显示、查看数据的缺失情况、查看数据的类型情况、查看特征之间的相关性。
【技能课】kaggle账号注册与竞赛入门
【工具课】账号注册以及本地化jupyter notebook
【思路课】比赛思路课（kaggle房价预测）
【技能课】数据清洗以及数据处理
【直播】直播答疑+重点知识讲解
【实战作业】注册好自己的Kaggle账号，本地化notebook，将数据下载到本地，利用pandas来显示数据信息
Week 2
本周学习目标：构建一个基本的baseline并提交到kaggle上并有成绩，运用特征工程知识对成绩提高到Top80%，用模型的集成知识对成绩提高到Top20%。
【思路课】构建一个基本baseline提交并且有成绩（包括模型的构建、数据预处理、结合赛题的部分特征工程知识）
【技能课】特征工程知识部分讲解
【技能课】特征工程对baseline的提高
【技能课】 模型集成原理与实践
【直播】直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】完成一个基本的baseline提交到kaggle上然后有成绩，参考老师提供的代码方案，运用所学知识尝试把排名提高到Top10%
技能点：
✔ 熟悉Kaggle竞赛平台并运用其来作比赛
✔ 学会利用Pandas等进行数据的读取以及数据的处理等
✔ 学习利用Sklearn进行模型的回归预测、分类等
✔ 学习数据的EDA分析以及数据清洗、数据预处理等
比赛2：预测未来销售（预测比赛中级进阶）
Week 3
本周学习目标：了解赛题的背景资料、数据文件的分布并下载数据和本地导入，构建baseline提交，利用查找到的背景资料来进行特征工程尝试提高成绩。
【思路课】赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析
【技能课】特征工程以及构建baseline
【直播】直播答疑及重点知识讲解
【实战作业】搜集赛题背景资料，形成赛题报告；构建baseline并将成绩提高到50%以上
Week 4
本周学习目标：在上周的基础上进行新的数据预处理和数据的特征工程的方式，包括：数据清洗、数据的特征重做、以及数据特征的增加等，最后利用xgb算法去进行拟合，并预测之后得到结果,尝试将成绩提高到Top100。
【技能课】特征工程的数据预处理对排名的提升（1）
【技能课】特征工程的数据预处理对排名的提升（2）
【技能课】模型的选择以及数据归一化对结果的影响
【直播】直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】利用本周所学知识，将成绩至少提高到Top100
技能点：
✔ 学习特征工程与一些基础的特征构建方法
✔ 学习模型集成的一些基础知识
✔ 学习数据挖掘的常用知识点
比赛3：地震预测（预测比赛高级挑战）
Week 5
本周学习目标：授人以鱼不如授人以渔，掌握一个赛题的基本解决思路，实现和看懂baseline，对baseline代码进一步做特征工程，将排名提升到银牌区
【思维课】赛题背景以及数据的EDA
【实操课】对baseline代码进一步做特征工程
【直播】直播答疑+重点知识讲解+完整预测比赛的复盘和总结
【实战作业】根据提供的代码，尝试将比赛成绩提高到银牌区
比赛4：基于卷积神经网络的表情识别（CV方向）
Week 6
本周学习目标：了解本次比赛的题目和相关背景，掌握计算机视觉主要是来解决哪些问题，以及一般使用哪些工具；了解卷积的运算和经典架构，并掌握卷积的计算过程；学习Tensorflow和keras的基本编程方法，书写自己的深度神经网络。
【思路课】赛题解读与利用kernel进行比赛
【工具课】Google Colab的使用指导
【技能课】卷积的基础知识和常用模型架构
【思路课】比赛思路课
【工具课】TensorflowKeras和OpenCV
【实战作业】使用Tensorflow和Keras分别实现一个卷积神经网络，对fashion-mnist数据集进行分类
Week 7
本周学习目标：根据baseline的代码举一反三，引入验证集，修改深度神经网络模型，优化方法，损失函数等，使的模型达到一个更好的效果。
【技能课】数据准备和增强
【技能课】构建基础baseline模型
【直播】直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】根据讲师教授的方法和思路，尝试自己改进baseline模型
技能点：
✔ 熟悉图像比赛流程
✔ 学会利用Python写生成器
✔ 学会利用Sklearn辅助深度学习建模
✔ 学会图像数据可视化
✔ 学习模型集成的一些基础知识
✔ 学会卷积神经网络的基础知识和常用模型
✔ 学会常用深度学习框架（tensorflow）
比赛5：“达观杯”文本智能处理挑战赛（NLP方向）
Week 8
Week 8（传统方法讲解）
【思路课】赛前介绍和准备
【思路课】赛题解读及比赛思路介绍
【技能课】构建一个基础baseline模型
【技能课】构造验证集和模型交叉验证
【直播】直播答疑+重点知识讲解
【实战作业】根据讲师教授的方法和思路，并提交结果
Week 9
【工具课】快速入门tensorflow2.0
【技能课】数据预处理
【技能课】word2vec简介及word2vec词向量构建
【技能课】实现一个深度学习的baseline
【技能课】构造DNN模型验证集以及模型交叉验证
【实战作业】根据讲师教授的方法和思路，并提交结果
Week 10
【思路课】深度学习的模型优化
【技能课】模型对比分析
【技能课】参数调节与一些Tips
【直播】直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】提交到比赛平台上然后有成绩，参考老师提供的代码方案，运用所学知识尝试把排名提高到Top1%
技能点：
✔ 学会解读NLP任务
✔ 学习利用Pandas、Numpy等进行数据的读取以及数据的处理等
✔ 学习利用TFIDF构建文本特征，并学习利用sklearn的逻辑回归、SVM等进行文本分类✔ 学习利用word2vec模型构建文本词向量
✔ 学习利用DNN模型构建文本分类模型
✔ 学习模型集成的一些基础知识
比赛6：打一场自己正在开的新比赛
预计3月份左右
NLP 方向比赛：主题暂定
【直播】赛题分析及解读
【直播】赛题分享
【直播】赛题进阶
学员讨论方案，并比较不同方案的提升效果，找出原因，并寻找有无更好的方案。
老师带打，一起参加新比赛，会和你一起努力！带你冲榜刷排名，获得能写进简历的项目经验！（由于正常比赛一般都是三个月的周期，把课程学完正好是三个月以后，只能根据当时最新的比赛决定打哪场）
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高实战，高实用课程
带打5场数据科学、深度学习领域经典比赛+1场全新正在打的比赛，充分增强实战能力
因为我们相信，输入+输出才是最好的学习模式，以正在比的比赛为实战，最能够锻炼自己的能力，这是我们深度之眼的特色，独创带打正式比赛，也是创新的教学模式，直接带你打出排名，能够写进简历。
内容足够落地，足够有含金量
从底层认知出发，重构大家对于比赛的理解，选取非常实用的比赛主题，通过对比赛案例的讲解，帮助大家能够快速低成本地运用到工作之中。
群内答疑，及时互动
1、导师接受1对1提问，1天之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动，群友互答
或许你还在犹豫，我是否具备这样的知识和能力？
我再来帮你分析，大体上来看，一个合格的AI开发者需要具备的能力包括：
这样分析下来，你会发现AI开发这件事情，进入门槛并不是那么高，具备基本的编程能力、基本的机器学习基础，并能应用机器学习算法，原则上就可以。
除此之外，你还能获得什么？
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学习氛围
在我们的之前的比赛群里，老师和学员都非常积极的在组队及互动交流！
为了鼓励学生坚持学习，我们一直坚持对优秀的学员发放奖金按要求完成作业任务并且打卡全勤且排名前20的同学，我们将赠送你如下福利！！（vip学员已享受超值福利不参与返款活动）
此外，积极参加社群活动，还有机会获得【深度之眼】的精美周边产品。
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你能获得的。不仅仅是知识和能力，
更有一群陪你学习的伙伴！
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备注：如有任何问题，也请添加班主任微信咨询
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Q：课程资料在哪里看？
A：所有的课程资料均会在下方公众号【深度之眼】菜单栏店铺内上传，报名以后请务必关注【深度之眼】并添加客服微信入群学习！
Q：视频可以电脑看吗？
A：课程视频支持PC端播放。
Q：报名后可以退款吗？
A：本服务为虚拟内容产品，支持开班后7天无理由退款。
Q：可以开具发票吗？
A：可以开具普通电子发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可，将在付款后7天内开具。
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