“我想转行拿高薪！”

——人工智能已从“概念炒作”真正进入“实际应用”阶段

2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，正式开启国内人工智能的新篇章。

• 人才缺口高达80万

  随着人工智能技术的发展及国家政策的支持，人工智能人才需求到达井喷期，真正供不应求。

• 从业者年薪30万起

  人工智能从业者薪资水平居IT行业首位。0年经验AI工程师年薪30万起，算法工程师等年薪40万+。

• 进入国企/BAT机会

  国家项目、互联网、金融等100多种热门行业，新兴产业人才需求旺盛，更是打破阶层，进军大公司及国企的好机会。

“什么是机器学习？我想了解！”

——这是机器的时代，但更是“人机协同”的时代

近些天，同传译员Bell Wang指责科大讯飞用人工翻译伪装成AI同传的新闻闹得沸沸扬扬。

由此也引发了一个概念的讨论，即“人机耦合”。

人机耦合于现阶段有两种实现方式：

一是人和机器无主次之分的共同完成一项工作任务

其次就是机器辅助人来完成一项工作任务。

而我们认为，未来的发展趋势一定是人机协同。

就像十几年前人们不敢相信每个人都要学会操作计算机一样，我们现在或许也难以相信未来大部分人的工作或要与机器打交道。

在各个领域有所成就的一定不是那些仅仅关注自己所在领域的人，而是那些立于两个领域边界的人。

因此，我们所有人如今的着眼点不应再局限于“哪些或被替代”。

而是我们自身所处的领域与人工智能会碰撞出怎样的火花。

因为人工智能就如过去电的发明、蒸汽机的发明、计算机的发明一样，自此人们生活的全部无不与其密切关联，再也分割不开。

和菜头说：“顺着大浪游泳，怎么都能游得更快一点”。

如果你想拥有更多机会，如果你想要高薪，那就现在开始学习人工智能吧。

云博士（美国哈佛大学博士后 && 浙江大学博士）领衔的人工智能博士团队开发推出了人工智能机器学习365天特训营（第二期）（实时直播+直播回放+24小时1对1答疑服务）。（扫描最底部二维码联系助教或直接报名课程）

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• 365天的系统学习周期：直播学习，4年内随时随地回看直播，在线答疑；

• 优质的1V1答疑服务：全天24小时开放的问答系统与社群交流服务，让你的每一个问题都能够得到解答，课程资料随时下载。

• 颁发培训结业证书：通过幂次学院的阶段测试和毕业测试，并颁发幂次学院人工智能培训结业证书。

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一，我们新加入了两部分的学习内容：

1.深度学习

2.两个企业级实战项目

二，讲师阵容上：新加入了美国哈佛大学博士后云博士。其将协同我们第一期的讲师，中科院的张博士，致力于我们学员对课上内容的理解和课后的答疑。

怎么学？学多久？什么时候学？

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发明专利多项，软件著作权多项，国际重要期刊论文数十篇，国家及省部级项目多项，横向项目数十项。

张博士：中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士

专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文，并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”，目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。

李金老师：清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里巴巴机器学习方向算法工程师

研究方向为：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，深度学习等，在TNNLS，PR等杂志上发表过多篇论文，著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+ zan，幂次学院签约讲师。

学什么？（直播+直播回放+答疑课程大纲）

第一部分 基础篇

第1章 初识机器学习（直播课程+直播回放+答疑）

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间

1.4 归纳偏好

1.5 发展历程

1.6 应用现状

第2章 模型评估与选择（直播课程+直播回放+答疑）

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.2.1 留出法

2.2.2 交叉验证法

2.2.3 自助法

2.2.4 调参与最终模型

2.3 性能度量

2.3.1 错误率与精度

2.3.2 查准率、查全率与F1

2.3.3 ROC与AUC

2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线

2.4 比较检验

2.4.1 假设检验

2.4.2 交叉验证t检验

2.4.3 McNemar检验

2.4.4 Friedman检验与后续检验

2.5 偏差与方差

第3章 线性模型（直播课程+直播回放+答疑）

3.1 基本形式

3.2 线性回归

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别分析

3.5 多分类学习

3.6 类别不平衡问题

第4章 决策树（直播课程+直播回放+答疑）

4.1 基本流程

4.2 划分选择

4.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指数

4.3 剪枝处理

4.3.1 预剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 连续与缺失值

4.4.1 连续值处理

4.4.2 缺失值处理

4.5 多变量决策树

第5章 神经网络（直播课程+直播回放+答疑）

5.1 神经元模型

5.2 感知机与多层网络

5.3 误差逆传播算法

5.4 全局最小与局部极小

5.5 其他常见神经网络

5.5.1 RBF网络

5.5.2 ART网络

5.5.3 SOM网络

5.5.4 级联相关网络

5.5.5 Elman网络

5.5.6 Boltzmann机

第6章 支持向量机（直播课程+直播回放+答疑）

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量回归

6.6 核方法

第7章 深度学习（直播课程+直播回放+答疑）

7.1 卷积神经网络CNN基本原理

7.2 开源深度学习框架与常见卷积网络模型

7.3 循环神经网络RNN

7.4 生成模型与对抗生成网络

7.5 Keras基础（一）

7.6 Keras基础（二）

7.7 Keras基础（三）

7.8 Keras基础（四）

7.9 Keras基础（五）

7.10 Keras基础（六）

7.11 Keras（七） - 图像识别例子分析

7.12 Keras（八） - 时序模型例子分析

7.13 Keras（九） - 自然语言处理例子分析

7.14 Keras（十） - 对抗网络与生成模型例子分析

7.15 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基础（一）

7.16 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基础（二）

7.17 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基础（三）

7.18 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基础（四）

7.19 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基础（五）

7.20 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 图像识别例子分析

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

7.22 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 自然语言处理例子分析

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

7.24 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 对象检测例子分析

第8章 贝叶斯分类器（直播课程+直播回放+答疑）

8.1 贝叶斯决策论

8.2 极大似然估计

8.3 朴素贝叶斯分类器

8.4 半朴素贝叶斯分类器

8.5 贝叶斯网

8.5.1 结构

8.5.2 学习

8.5.3 推断

8.6 EM算法

第9章 集成学习（直播课程+直播回放+答疑）

9.1 个体与集成

9.2 Boosting

9.3 Bagging与随机森林

9.3.1 Bagging

9.3.2 随机森林

9.4 结合策略

9.4.1 平均法

9.4.2 投票法

9.4.3 学习法

9.5 多样性

9.5.1 误差--分歧分解

9.5.2 多样性度量

9.5.3 多样性增强

第10章 聚类（直播课程+直播回放+答疑）

10.1 聚类任务

10.2 性能度量

10.3 距离计算

10.4 原型聚类

10.4.1 k均值算法

10.4.2 学习向量量化

10.4.3 高斯混合聚类

10.5 密度聚类

10.6 层次聚类

第11章 降维与度量学习（直播课程+直播回放+答疑）

11.1 k近邻学习

11.2 低维嵌入

11.3 主成分分析

11.4 核化线性降维

11.5 流形学习

11.5.1 等度量映射

11.5.2 局部线性嵌入

11.6 度量学习

第二部分 进阶篇

第12章 特征选择与稀疏学习（直播课程+直播回放+答疑）

12.1 子集搜索与评价

12.2 过滤式选择

12.3 包裹式选择

12.4 嵌入式选择与L_1正则化

12.5 稀疏表示与字典学习

12.6 压缩感知

第13章 计算学习理论（直播课程+直播回放+答疑）

13.1 基础知识

13.2 PAC学习

13.3 有限假设空间

13.3.1 可分情形

13.3.2 不可分情形

13.4 VC维

13.5 Rademacher复杂度

13.6 稳定性

第14章 半监督学习（直播课程+直播回放+答疑）

14.1 未标记样本

14.2 生成式方法

14.3 半监督SVM

14.4 图半监督学习

14.5 基于分歧的方法

14.6 半监督聚类

第15章 概率图模型（直播课程+直播回放+答疑）

15.1 隐马尔可夫模型

15.2 马尔可夫随机场

15.3 条件随机场

15.4 学习与推断

15.4.1 变量消去

15.4.2 信念传播

15.5 近似推断

15.5.1 MCMC采样

15.5.2 变分推断

15.6 话题模型

第16章 规则学习（直播课程+直播回放+答疑）

16.1 基本概念

16.2 序贯覆盖

16.3 剪枝优化

16.4 一阶规则学习

16.5 归纳逻辑程序设计

16.5.1 最小一般泛化

16.5.2 逆归结

第17章 强化学习（直播课程+直播回放+答疑）

17.1 任务与奖赏

17.2 K-摇臂赌博机

17.2.1 探索与利用

17.2.2 ε-贪心

17.2.3 Softmax

17.3 有模型学习

17.3.1 策略评估

17.3.2 策略改进

17.3.3 策略迭代与值迭代

17.4 免模型学习

17.4.1 蒙特卡罗强化学习

17.4.2 时序差分学习

17.5 值函数近似

17.6 模仿学习

17.6.1 直接模仿学习

17.6.2 逆强化学习

第18章 增量学习（直播课程+直播回放+答疑）

18.1 被动攻击学习

18.1.1 梯度下降量的抑制

18.1.2 被动攻击分类

18.1.3 被动攻击回归

18.2 适应正则化学习

18.2.1 参数分布的学习

18.2.2 适应正则化分类

18.2.3 适应正则化回归

18.3 增量随机森林

第19章 迁移学习（直播课程+直播回放+答疑）

19.1 迁移学习简介

19.1.1 什么是迁移学习

19.1.2 迁移学习VS传统机器学习

19.1.3 应用领域

19.2 迁移学习的分类方法

19.2.1 按迁移情境

19.2.2 按特征空间

19.2.3 按迁移方法

19.3 代表性研究成果

19.2.1 域适配问题

19.2.2 多源迁移学习

19.2.3 深度迁移学习

第20章 主动学习（直播课程+直播回放+答疑）

20.1 主动学习简介

20.2 主动学习思想

20.3 主动学习VS半监督学习

20.4 主动学习VS Self-Learning

第21章 多任务学习（直播课程+直播回放+答疑）

21.1 使用最小二乘回归的多任务学习

21.2 使用最小二乘概率分类器的多任务学习

21.3 多次维输出函数的学习

第三部分 实战篇

第22章 机器学习应用场景介绍（直播课程+直播回放+答疑）

22.1 机器学习经典应用场景

22.2 头脑风暴：挖掘身边的应用场景

第23章 数据预处理（直播课程+直播回放+答疑）

23.1 数据降噪

23.2 数据分割

第24章 特征提取（直播课程+直播回放+答疑）

24.1 时域特征

24.2 频域特征

24.3 自动特征提取

第25章 机器学习方法应用（直播课程+直播回放+答疑）

25.1 应用机器学习方法之前的处理

25.2 使用机器学习分类

25.3 机器学习调参

25.4 分类结果展示

第26章 - 机器学习企业级项目实战（直播课程+直播回放+答疑）

26.1 O2O优惠券使用预测

26.2 鲍鱼年龄预测

26.3 机器恶意流量识别

26.4 根据用户轨迹进行精准营销

26.5 根据搜狗输入进行用户画像

26.6 美国债务违约预测

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