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算法工程师
挑战独一无二的硅谷实战项目，在实操中完全掌握机器学习核心技能。你的代码将得到 AI 领域专家逐行审阅、反馈，通过此训练，你最高效率学习最先进的技术标准。
课程
2
课时
44
学习人数
2626
机器学习入门
从零开始掌握 Python 编程、线性代数及 Numpy、Pandas 等数据分析工具，搭建你的第一个图像识别神经网络。
- 课时1：神经元，神经网络及线性分类器 48:21
- 课时2：多层感知机(MLP) 70:16
- 课时3：降维技术 38:53
- 课时4：支持向量机(SVM) 49:32
- 课时5：概率学习 59:58
- 课时6：课程答疑1 50:09
- 课时7：决策树学习(DT) 46:51
- 课时8：课程答疑2：决策树代码教学（上） 37:39
- 课时9：课程答疑2：决策树代码教学（下） 35:20
- 课时10：集成学习(Ensemble learning) 46:49
- 课时11：非监督学习 38:12
- 课时12：马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 65:07
- 课时13：卷积神经网络 53:04
- 课时14：条件随机场 67:05
- 第1 章 ： 机器学习必修之线性代数及矩阵论
- 免费 课时1：向量、矩阵简介，向量范数、矩阵范数 74:50
- 课时2：矩阵的运算、行列式 63:46
- 课时3：条件数，线性子空间，矩阵的正交化，矩阵求逆 68:50
- 课时4：线性方程式求解 61:54
- 课时5：讲师作业讲解与答疑 70:30
- 课时6：矩阵特征分解 68:33
- 课时7：矩阵的QR分解，LU分解 58:58
- 课时8：奇异值分解（SVD）及应用 46:15
- 课时9：矩阵微分，矩阵正定性 56:52
- 课时10：讲师作业讲解与答疑 30:08
- 第2 章 ： 机器学习必修之概率论与统计
- 课时11：随机试验，随机事件的关系及运算 39:42
- 课时12：事件的概率，条件概率 67:36
- 课时13：独立、条件独立，常见分布介绍 68:42
- 课时14：随机变量的分布函数，随机向量简介，条件分布，边缘分布 81:50
- 课时15：讲师作业讲解与答疑 50:09
- 课时16：期望、方差、协方差，大数定理，中心极限定理 80:22
- 课时17：统计量，矩估计，极大似然估计 100:24
- 课时18：先验分布，后验分布，共轭分布，贝叶斯估计、最大后验估计(MAP) 40:53
- 课时19：讲师作业讲解与答疑 44:10
- 第3 章 ： 机器学习必修之凸优化
- 课时20：机器学习与优化关系，凸集、凸函数简介 67:57
- 课时21：极值点、最值点、梯度、方向导数 73:07
- 课时22：约束问题的KKT条件 60:37
- 课时23：二分法、黄金分割法 34:17
- 课时24：讲师作业讲解与答疑 30:57
- 课时25：罚函数法 52:22
- 课时26：深度学习中的优化算法I(采用一阶导数方法):梯度下降法 40:31
- 课时27：深度学习中的优化算法II(采用二阶导数方法) 61:13
- 课时28：深度学习中的优化算法III 30:58
- 课时29：顶级期刊论文选讲：稀疏LDA算法 63:10
- 课时30：讲师作业讲解与答疑 30:45
授课教师
日本名古屋大学博士
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