企业网站关键词优化排名应该怎么做,漯河网做网站,wordpress翻页代码,保定网站建设方案推广加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级#xff0c;对AI人才的要求也不断升高#xff0c;如果对自己没有很高的要求#xff0c;其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。为了迎合时代的需求#xff0c;我们去年推出了《机器学习高端训练营》班。这… 加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级对AI人才的要求也不断升高如果对自己没有很高的要求其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。为了迎合时代的需求我们去年推出了《机器学习高端训练营》班。这个训练营的目的很简单想培养更多高端的人才帮助那些即将或者目前从事科研的朋友同时帮助已从事AI行业的提高技术深度。 在本期训练营第四期中我们对内容做了大幅度的更新一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络GCN,GAT等另外一方面对核心部分如凸优化、强化学习加大了对理论层面上的深度。除此之外也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程直播授课模式。那什么样的人适合来参加高阶班呢从事AI行业多年但技术上总感觉不够深入感觉在技术上遇到了瓶颈 停留在使用模型/工具上很难基于业务场景来提出新的模型 对于机器学习背后的优化理论、前沿的技术不够深入计划从事尖端的科研、研究工作、申请AI领域研究生、博士生 打算进入最顶尖的AI公司比如GoogleFacebookAmazon 阿里头条等读ICMLIJCAI等会议文章比较吃力似懂非懂感觉无法把每个细节理解透01 课程大纲第一部分凸优化与机器学习第一周凸优化介绍从优化角度理解机器学习优化技术的重要性常见的凸优化问题线性规划以及Simplex MethodTwo-Stage LP案例运输问题讲解 第二周凸函数讲解凸集的判断First-Order ConvexitySecond-order ConvexityOperations Preserve Convexity二次规划问题QP)案例最小二乘问题项目作业股票投资组合优化 第三周凸优化问题常见的凸优化问题类别半定规划问题几何规划问题非凸函数的优化松弛化Relaxation整数规划Integer Programming)案例打车中的匹配问题 第四周对偶Duality拉格朗日对偶函数对偶的几何意义Weak and Strong DualityKKT条件LP, QP, SDP的对偶问题案例经典模型的对偶推导及实现对偶的其他应用第五周优化技术一阶与二阶优化技术Gradient DescentSubgradient MethodProximal Gradient DescentProjected Gradient DescentSGD与收敛Newtons MethodQuasi-Newtons Method第二部分 图神经网络第六周 数学基础向量空间和图论基础Inner Product, Hilbert SpaceEigenfunctions, Eigenvalue傅里叶变化卷积操作Time Domain, Spectral DomainLaplacian, Graph Laplacian 第七周谱域的图神经网络卷积神经网络回归卷积操作的数学意义Graph ConvolutionGraph FilterChebNetCayleyNetGCNGraph Pooling案例基于GCN的推荐 第八周空间域的图神经网络Spatial ConvolutionMixture Model Network (MoNet)注意力机制Graph Attention Network(GAT)Edge Convolution空间域与谱域的比较项目作业基于图神经网络的链路预测 第九周图神经网络改进与应用拓展1: Relative Position与图神经网络拓展2融入Edge特征Edge GCN拓展3图神经网络与知识图谱: Knowledge GCN拓展4姿势识别ST-GCN案例基于图的文本分类案例基于图的阅读理解第三部分 强化学习第十周强化学习基础Markov Decision ProcessBellman Equation三种方法ValuePolicyModel-BasedValue-Based Approach: Q-learningPolicy-Based Approach: SARSA第十一周Multi-Armed BanditsMulti-Armed banditsEpsilon-GreedyUpper Confidence Bound (UCB)Contextual UCBLinUCB Kernel UCB案例Bandits在推荐系统的应用案例 第十二周路径规划Monte-Carlo Tree SearchN-step learningApproximationReward Shaping结合深度学习Deep RL项目作业强化学习在游戏中的应用案例 第十三周: 自然语言处理中的RLSeq2seq模型的问题结合Evaluation Metric的自定义loss结合aspect的自定义loss不同RL模型与seq2seq模型的结合案例基于RL的文本生成第四部分 贝叶斯方法第十四周贝叶斯方法论简介贝叶斯定理从MLE, MAP到贝叶斯估计集成模型与贝叶斯方法比较计算上的IntractiblityMCMC与变分法简介贝叶斯线性回归贝叶斯神经网络案例基于Bayesian-LSTM的命名实体识别 第十五周主题模型生成模型与判别模型隐变量模型贝叶斯中Prior的重要性狄利克雷分布、多项式分布LDA的生成过程LDA中的参数与隐变量Supervised LDADynamic LDALDA的其他变种项目作业LDA的基础上修改并搭建无监督情感分析模型 第十六周MCMC方法Detailed Balance对于LDA的吉布斯采样对于LDA的Collapsed吉布斯采样Metropolis HastingImportance SamplingRejection Sampling大规模分布式MCMC大数据与SGLD案例基于分布式的LDA训练 第十七周变分法Variational Method)变分法核心思想KL散度与ELBo的推导Mean-Field变分法EM算法LDA的变分法推导大数据与SVI变分法与MCMC的比较Variational AutoencoderProbabilistic Programming案例使用概率编程工具来训练贝叶斯模型第十八周其他前沿主题模型的可解释性解释CNN模型解释序列模型Meta LearingFair Learning技术前瞻●●●课程其他的细节可以联系课程顾问来获取添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????02 部分案例和项目运输优化问题在运筹学以及优化领域最为经典的问题之一类似的思想广泛应用在仓库优化匹配等问题上。涉及到的知识点线性回归以及优化实现Two-Stage随机线性规划一下优化实现打车中的路径规划问题我们几乎每天都在使用打车软件或者外卖软件。对于这些应用来讲核心算法应用就是乘客和车辆的匹配。涉及到的知识点Mixed Integer Linear Programming提供approximation bounds经典机器学习模型的对偶推导及实现通过此练习更深入理解机器学习模型以及对偶的作用。涉及到的知识点SVMLP等模型对偶技术KKT条件基于图神经网络的文本分类当使用语法分析工具处理文本之后一段文本便可以成为一个图接下来就可以使用图卷积神经网络来做后续的分类工作涉及到的知识点语法分析图神经网络基于图神经网络的阅读理解一般的阅读需要让机器阅读多个文章并对提出的问题给出答案。在阅读理解中抽取关键的实体和关系变得很重要这些实体和关系可以用来构造一个图。涉及到的知识点命名识别关系抽取图神经网络Heterogeneous GraphBandits在推荐系统的应用案例Bandits应用在顺序决策问题的应用中有易于实现、计算效率高、解决冷启动问题、数据标注相对要求不高一般只需部分标注作为reward如用户点击等优点。本案例讲解bandits如何应用在新闻推荐的系统中做基于内容的推荐。 涉及到的知识点Exploration ExploitationEpsilon GreedyUpper Confidential BounderLineUCB使用概率编程工具来训练贝叶斯模型类似于PytorchTensorflow概率编程工具提供了对贝叶斯模型的自动学习我们以LDA等模型为例来说明这些工具的使用。 涉及到的知识点概率编程主题模型MCMC和变分法股票投资组合优化在投资组合优化中我们需要根据用户的风险承受能力来设计并组合资产。在本项目中我们试着在二次规划的框架下做一些必要的修改如加入必要的限制条件、必要的正则来控制组合的稀疏性、加入投资中的先验等信息最后根据预先定义好的评估标准来引导模型的学习涉及到的知识点二次规划不同的正则使用基于限制条件的优化先验的引入课程其他的细节可以联系课程顾问来获取添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????03 授课导师李文哲贪心科技创始人兼CEO人工智能和知识图谱领域专家曾任金融科技独角兽公司的首席科学家、美国亚马逊的高级工程师先后负责过聊天机器人、量化交易、自适应教育、金融知识图谱等项目并在AAAI、KDD、AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文并荣获IAAIIPDPS的最佳论文奖多次出席行业峰会发表演讲。分别在USC, TAMU南开攻读博士、硕士和本科。 杨栋香港城市大学博士, UC Merced博士后主要从事于机器学习图卷积图嵌入的研究。先后在ECCV, Trans on Cybernetics, Trans on NSE, INDIN等国际顶会及期刊上发表过数篇论文。担任过贪心学院高阶课程的讲师获得了学员一致的好评。 04直播授课现场推导演示区别于劣质的PPT讲解导师全程现场推导让你在学习中有清晰的思路深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系帮助你打通六脉▲源自LDA模型讲解▲源自Convex Optimization 讲解▲源自Convergence Analysis 讲解05 课程安排以前两周为例06 课程适合谁大学生计算机相关专业的本科/硕士/博士生需要具备一定的机器学习基础希望能够深入AI领域为科研或者出国做准备想在步入职场前深入AI领域并把自己培养成T字形人才在职人士目前从事AI相关的项目工作具有良好的机器学习基础希望打破技术上的天花板能够有能力去做模型上的创新以后往资深工程师、研究员、科学家的职业路径发展 07 报名须知1、本课程为收费教学。2、本期仅招收剩余名额有限。3、品质保障正式开课后7天内无条件全额退款。4、学习本课程需要具备一定的机器学习基础。●●●课程其他的细节可以联系课程顾问来获取添加课程顾问小姐姐微信报名、课程咨询????????????
