AI算法面试难度升级，该如何应对？

我们都知道机器学习是AI领域最为重要的技术，不管以后从事哪一类AI的岗位都离不开机器学习。其实机器学习的基础很大程度上决定了一个AI从业者能力的上限，这就好比一个对数据敏感的人可以做好运营、市场、产品等各种岗位的职责。鉴于机器学习的重要地位，贪心学院继火爆的NLP训练营，这次又重磅推出了《机器学习高阶训练营》，是全网唯一一款100%纯粹的机器学习训练营，内容既有广度又有深度，也包含了很前沿的内容。具体的细节可以参考一下下方的大纲，一定不会让你失望。

贪心学院全新的《机器学习高阶训练营》：

可以很自信地说，这是全网唯一的体系完整、同时具有一定深度的机器学习训练营，每一个细节由浅入深、面面俱到，而且帮助你构建知识体系之间的关联性。如果你的情况符合以下任何一种，就说明这个训练营是你的菜！

对于机器学习的理解有些零散，缺乏体系化，目前还看不到一个大局，以及算法之间内在的关系；
虽然有机器学习基础，当仍然停留在调用的阶段、对模型的改造这些无从下手；
目前已经从事AI岗位，但感觉自己的技术达到了瓶颈，希望能够深入下去，有本质的提升；
以后想从事研究岗位、或者申请国外相关专业博士或者硕士，需要弥补自己的知识体系；
细节控、很想知道每个模型的细节以及背后的why，但自己又很难琢磨出来；
目前只是停留在使用基本的机器学习模型，对比较前沿的技术不是特别了解；
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；
很喜欢机器学习，也有一定的经验，就想挑战一下自己的极限到底在哪里；
也是最重要的，以后想从事一线的AI工程师/专家/科学家。

鉴定完毕，下面就让我们一起来了解一下这个最体系化，最有挑战的，实践性最强的，最烧脑的《机器学习高阶训练营》吧:

课程大纲

第一阶段机器学习基础与凸优化

【核心知识点】

. KNN算法，Weighted KNN算法

. Approximated KNN算法

. KD树，近似KD树

. Locality Sensitivity Hashing

. 线性回归模型

. Bias-Variance Trade-off

. 正则的使用：L1, L2, L-inifity Norm

. LASSO， Coordinate Descent，ElasticNet

. 逻辑回归与最大似然

. 随机梯度下降法与小批量梯度下降法

. 多元逻辑回归模型

. 凸集，凸函数

. 凸函数与判定凸函数

. Linear/Quadratic/Integer Programming

. 对偶理论，Duality Gap，KKT条件

. Projected Gradient Descent

. 迭代式算法的收敛分析

【部分案例讲解】:

. 基于QP的股票投资组合策略设计

. 基于LP的短文本相似度计算

. 基于KNN的图像识别

第二阶段 SVM与集成模型

【核心知识点】

. Max-Margin的方法核心思想

. 线性SVM的一步步构建

. Slack Variable以及条件的松弛

. SVM的Dual Formulation

. Kernelized SVM

. 不同核函数的详解以及使用

. 核函数设计以及Mercer's Theorem

. Kernelized Linear Regression

. Kernelized PCA, Kernelized K-means

. 集成模型的优势

. Bagging, Boosting, Stacking

. 决策树以及信息论回顾

. 随机森林，完全随机森林

. 基于残差的提升树训练思想

. GBDT与XGBoost

. 集成不同类型的模型

. VC理论

【部分案例讲解】：

. 基于XGBoost的金融风控模型

. 基于PCA和Kernel SVM的人脸识别

. 基于Kernal PCA和Linear SVM的人脸识别

第三阶段无监督学习与序列模型

【核心知识点】

. K-means算法， K-means++

. EM算法以及收敛性

. 高斯混合模型以及K-means

. 层次聚类算法

. Spectral Clustering

. DCSCAN

. 隐变量与隐变量模型

. HMM的应用以及参数

. 条件独立、D-separation

. 基于Viterbi的Decoding

. Forward/Backward算法

. 基于EM算法的参数估计

. 有向图与无向图模型区别

. Log-Linear Model

. Feature Function的设计

. Linear CRF以及参数估计

【部分案例讲解】：

. 基于HMM和GMM的语音识别

. 基于聚类分析的用户群体分析

. 基于CRF的命名实体识别

第四阶段深度学习

【核心知识点】

. 神经网络与激活函数

. BP算法

. 卷积层、Pooling层、全连接层

. 卷积神经网络

. 常用的CNN结构

. Dropout与Bath Normalization

. SGD、Adam、Adagrad算法

. RNN与梯度消失

. LSTM与GRU

. Seq2Seq模型与注意力机制

. Word2Vec, Elmo, Bert, XLNet

. 深度学习中的调参技术

. 深度学习与图嵌入（Graph Embedding）

. Translating Embedding (TransE)

. Node2Vec

. Graph Convolutional Network

. Structured Deep Network Embedding

. Dynamic Graph Embedding

【部分案例讲解】：

. 基于Seq2Seq和注意力机制的机器翻译

. 基于TransE和GCN的知识图谱推理

. 基于CNN的人脸关键点检测

第五阶段推荐系统与在线学习

【核心知识点】

. 基于内容的推荐算法

. 基于协同过滤的推荐算法

. 矩阵分解

. 基于内容的Gradient Tree

. 基于深度学习的推荐算法

. 冷启动问题的处理

. Exploration vs Exploitation

. Multi-armed Bandit

. UCB1 algorithm，EXP3 algorithm

. Adversarial Bandit model

. Contexulalized Bandit

. LinUCB

【部分案例讲解】:

. 使用Gradient Boosting Tree做基于 interaction 与 content的广告推荐

. 使用深度神经网络做基于interaction 与 content的推荐

. LinUCB做新闻推荐, 最大化rewards

第六阶段贝叶斯模型

【核心知识点】

. 主题模型（LDA) 以及生成过程

. Dirichlet Distribution, Multinomial Distribution

. 蒙特卡洛与MCMC

. Metropolis Hasting与Gibbs Sampling

. 使用Collapsed Gibbs Sampler求解LDA

. Mean-field variational Inference

. 使用VI求解LDA

. Stochastic Optimization与Bayesian Inference

. 利用SLGD和SVI求解LDA

. 基于分布式计算的贝叶斯模型求解

. 随机过程与无参模型（non-parametric)

. Chinese Retarant Process

. Stick Breaking Process

. Stochastic Block Model与MMSB

. 基于SGLD与SVI的MMSB求解

. Bayesian Deep Learning模型

. Deep Generative Model

【部分案例讲解】:

. 基于Bayesian LSTM的文本分析

. 使用无参主题模型做文本分类

. 基于贝叶斯模型实现小数量的图像识别

第七阶段增强学习与其他前沿主题

【核心知识点】

. Policy Learning

. Deep RL

. Variational Autoencoder(VAE)与求解

. 隐变量的Disentangling

. 图像的生成以及Disentangling

. 文本的生成以及Disentangling

. Generative Adversial Network(GAN)

. CycleGan

. 深度学习的可解释性

. Deconvolution与图像特征的解释

. Layer-wise Propagation

. Adversial Machine Learning

. Purturbation Analysis

. Fair Learning

【部分案例讲解】:

. 基于GAN的图像生成

. 基于VAE的文本Style Transfer

. 可视化机器翻译系统

* 由于此领域的飞速发展，我们会在课程进行过程中也会及时更新，确保2周之内新出的重要技术第一时间可以理解并使用。

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求，涵盖了所有核心知识点，并且结合了大量实战项目，培养学员的动手能力，解决问题能来以及对知识的深入理解。

部分课程项目介绍

课程适合谁？

有机器学习基础，有较强的编程能力；
对数据结构与算法比较熟悉；
想申请国外名校AI相关专业的硕士/博士；
已经在AI领域从事工作，想要升职加薪；
想转型成为一线AI工程师 (已具备基础)。

课程特色

内容上包含了作为AI顶级工程师必备的核心技术体系；
内容上包含了大量最前沿的技术；
具备一定的挑战性和深度，区别于市面上的其他同类的课程；
理论与实战的结合，所有的理论会本质层面讲起，而且非常通俗易懂，即便很难理解的BERT, Bayesian NN也会让你能够听得懂并且能够理解；
包含具有挑战性的课程项目作业和理论作业，这些会帮助你更深入地理解学过的知识点，每一个重要的知识点会配备实战讲解以及核心代码review；
配备顶尖讲师团队，均在机器学习、深度学习领域有很深的研究和工作经验。

教学模式

我们主要采用直播的方式，一周4-5次的直播教学，包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸）， 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文，并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排，供参考。

报名方式

请扫描下面的二维码咨询课程

服务体系

看完被吓着了？这玩意学不会可咋整啊？

导师们是不会让你以智商为理由逃跑的，

我们为大家配备了全一线工程师的助教团队，

严防死守以学不会为由的逃兵出现！

全职助教实时答疑

看直播的时候："诶？这步怎么推导出来的呢？"

编程跑项目实践的时候："诶？这段代码是干嘛的呢？"

看论文的时候："诶？为什么好像看懂了，又不知道在讲什么呢？"

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下4种方式解决：

直接在线问导师；
或者记录到共享文档中，等待每日固定时间的直播答疑；
学习社群中全职助教，24h随时提问答疑
共同的问题在Review Session里面做讲解

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式，导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢？

虽然写文章的过程万分痛苦，学习群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的！看着自己收获的点赞数，大家都默默地感谢起导师们的无情！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

Project项目

除了文章，算法工程师立命的根本--项目代码，导师更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业，导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化！

课程导师

看了这么多，是不是非常崇拜设计出如此地狱式学习计划的大牛，那就来正式认识一下这位训练营中人人听了都闻风丧胆，但又让人崇拜+喜爱+欲罢不能的训练营魔头导师们:

李文哲

NLP、知识图谱领域专家

美国南加州大学博士，曾任凡普金科（爱钱进）首席科学家，美国亚马逊/高盛高级工程师，AI量化投资公司首席科学家兼投资总监。在AAAI, KDD, AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文，其中3篇获得Best Paper Award，累计数百次引用。

袁源

机器学习、推荐系统专家

美国微软总部和美国亚马逊总部的资深推荐系统工程师、主导多款核心推荐系统的研发，是人工智能、分布式系统、云计算方面的专家。美国新泽西理工博士，拥有14年人工智能、推荐系统、自然语言处理、数字图像和视频处理项目经验。

毕业标准

进去企业敲门砖的”毕业证“如何得到？

导师们之所以被学员们戏称为大魔头不单单因为技术牛，更因为他同时掌管着训练营学员的生杀大权！光学习是怎么可以的，我们的训练营是有考核的！

大魔头们给学习成果定义了充分的可量化标准。贪心学院红头文件晒给你看：

考核机制

我们也有严格的考核机制，包括项目作业的完成度、直播到课率、文章写作等要素。而且根据这些考核来确定毕业生以及优秀毕业生。针对于优秀毕业生，我们会提供很丰厚的激励机制。

再被大魔头们折磨了多个日日夜夜后，大家不但没有放弃学习，而且很快乐地学习着。来听听大家的心声吧：

我们的魔鬼训练营体系已经在众多课程中得到了认可，我们的课程帮助了大量有招聘或者转型需求的学员达到技能提升或帮助大家拿到offer。

千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营：

由于内容的专业性以及深度，在过去我们的训练营课程吸引了大量的全球顶级名府的学员，这里不乏来自CMU, Columbia, USC, UCSD等美国顶级名校和清北上交等国内名校学员，还有知名企业很多准一线的工程师。

我们训练营的特色可以概括为：

体系化、专业性、深度、精细化讲解，

最重要的一点是可以帮助你看到里面的本质、而且能够把零零散散的知识点串起来，

我们只做AI教育，因为这是我们最擅长的领域！

今年十月，我们将带来全新的

《机器学习高阶训练营》。

这个被全网尊称为能找到的

最体系化，

最有挑战的，

实践性最强的，

最烧脑的，

机器学习训练营等着你们！

勇士们让我看到你们的双手~

PS：

1、本课程为收费教学。

2、每期仅招收50人，将择优录取。

3、我们配备相应的教材，越早加入就有更多预习准备的时间！

报名方式

请扫描下面的二维码咨询课程

我们是谁？我们是一家专注于人工智能领域的在线教育公司，由一群有情怀的硅谷科学家来创办。我们提供最专业的AI课程以及每月4-5期的免费AI类公开课。关注此公众号（“贪心科技AI”）可以获得相关的信息。

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