机器学习工程师

20个实战项目带你步入高薪AI行业, 一线机器学习专家联合打造,基于实际应用场景的实战课程。

稀牛学院

微专业

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  • 分类: 计算机
  • 平台: 网易云课堂
  • 语言: 中文

课程概况

本微专业由稀牛学院与网易联合出品,由稀牛学院邀请海内外顶尖工业界讲师独家打造。课程以实战案例为主线、配备特有的在线实验平台,最大程度模拟工业界生产环境,通过案例动手操作积累项目经历,培养业界急需的专业技能。

面向人群
– 了解一些机器学习理论,但没接触过实际机器学习应用的同学
本微专业将带你从学习问题分析的方法开始,让你一步步掌握对数据的多种处理方法,并对数据进行建模和优化。

– 对于本身有数据科学工作经验的同学
本微专业设计了从文本到图像,从用户行为预测到推荐系统,从新闻文本分类到经典Kaggle比赛等各类场景,让你拓宽自己对不同场景下数据分析及算法应用与提升的认识和理解。

– 对于想要转行在人工智能领域求职的同学
本微专业能够让你了解工业界实际数据上的机器学习应用过程与方法,力图让你达到优秀实习生所应当具备的经验水平,对实际数据和案例的理解,也能帮助你更好地在面试的过程中展示自己。

课程大纲

01 机器学习概念理解与基本知识
开课时间: 2月5日0:00 – 2月25日23:59

第一章 机器学习介绍与算法一览
1.1 监督学习
1.2 无监督学习
1.3 损失函数
云平台实战:机器学习流程与常用监督/无监督算法一览

02 线性回归与逻辑回归
开课时间: 2月5日0:00 – 2月25日23:59

第一章 回归问题与应用
1.1 线性回归
1.2 logistic回归
1.3 logloss
1.4 梯度下降
云平台实战:梯度下降实现,线性回归与逻辑回归实现、正则化强度影响

03 树模型初步与进阶
开课时间: 2月26日0:00 – 3月25日23:59

第一章 决策树与随机森林(上)
1.1 决策树(ID3、C4.5、CART)
1.2 信息增益
1.3 信息增益率
1.4 gini index
云平台实战:使用决策树完成简单数据分类与kaggle比赛

第二章 决策树与随机森林(下)
2.1 决策树与缺省值/连续值处理
2.2 回归问题与随机森林
云平台实战:使用随机森林解决Kaggle比赛

第三章 最大熵与 EM 算法
3.1 熵
3.2 相对熵
3.3 信息增益
3.4 最大熵模型
3.5 EM
云平台实战:EM 算法案例(抛硬币)

04 支持向量机初步与进阶
开课时间: 3月19日0:00 – 4月8日23:59

第一章 支持向量机(上)
1.1 线性可分 SVM
1.2 线性/非线性支持向量机
1.3 核函数
1.4 SMO
云平台实战:使用 SVM 解决 Kaggle 分类比赛

第二章 支持向量机(下)
2.1 核函数
2.2 SMO
2.3 支持向量回归
云平台实战:SVM 解决 Kaggle 回归问题详解

05 机器学习实战之特征工程与模型调优
开课时间: 4月2日0:00 – 4月29日23:59

第一章 机器学习与特征工程方法(上)
1.1 数据分析与处理工具(numpy 与 pandas)初步
1.2 数据分析与处理工具(numpy 与 pandas)进阶
1.3 数据统计分析
1.4 可视化技能
1.5 了解数据分布
云平台实战:用 pandas 完成美国大选数据分析与可视化

第二章 机器学习与特征工程方法(下)
2.1 数据清洗
2.2 异常点处理
2.3 不同数据类型的特征抽取
2.4 选择与组合策略
云平台实战:kaggle 案例中的特征处理与特征选择

第三章 模型调优与模型融合
3.1 机器学习问题场景分析
3.2 模型(超参数)选择
3.3 模型融合与优化
云平台实战:模型调优与参数选择模板,模型融合案例

06 无监督算法
开课时间: 4月23日0:00 – 5月20日23:59

第一章 聚类算法
1.1 K-means/K-Medoid
1.2 层次聚类
1.3 GMM
云平台实战:K-means 数据聚类实现和实际应用分析

第二章 降维与度量学习
2.1 K近邻
2.2 主成分分析
2.3 低维嵌入
云平台实战:图像数据压缩与还原

第三章 无监督与关联规则挖掘
3.1 购物篮分析
3.2 频繁集
3.3 Apriori
3.4 FP-Tree
云平台实战:用关联规则完成商品关联挖掘,调优超市布局

07 概率机器学习模型初步与进阶
开课时间: 5月14日0:00 – 6月10日23:59

第一章 贝叶斯网络
1.1 朴素贝叶斯
1.2 有向分离
1.3 马尔科夫模型
云平台实战:利用朴素贝叶斯完成新闻文本分类

第二章 隐马尔科夫模型 HMM
2.1 概率计算问题
2.2 参数学习问题
2.3 状态预测问题
云平台实战:使用 HMM 进行中文分词

第三章 主题模型
3.1 pLSA
3.2 共轭先验分布
3.3 LDA
云平台实战:主题模型揭露希拉里邮件门的秘密

08 电商推荐系统
开课时间: 6月4日0:00 – 6月17日23:59

第一章 电商推荐系统
1.1 基于内容的推荐
1.2 协同过滤
1.3 隐语义模型
1.4 用户行为序列建模
云平台实战:基于打分数据上的推荐系统构建

09 机器学习工具与案例讲解
开课时间: 6月11日0:00 – 7月8日23:59

第一章 常用机器学习工具实战
1.1 sklearn 板块介绍
1.2 组装与建模流程搭建
云平台实战:经典 Kaggle 分类与回归案例练习

第二章 机器学习高级工具与建模实战
2.1 xgboost 使用方法与高级功能
2.2 lightGBM 使用方法与高级功能
云平台实战:便利店销量预测进阶实战

第三章 机器学习案例精讲
3.1 数据分析
3.2 特征工程
3.3 特征选择
3.4 建模与优化等环节
云平台实战:数据科学比赛实战

常见问题

Q: 课程是录播还是直播?
A: 课程采取部分直播+录播视频+线上作业+直播答疑的形式,你可以自主安排时间学习教学视频;但需在规划的学习周期内完成作业和参加考试。所有视频都是永久观看的。

Q: 作业如何提交?
A: 课程开始之后,学员通过我的学习中心进入线上教室,其中有作业一栏,老师会在规定时间公布作业,学员直接参与即可。

Q: 如果考试通不过怎么办?
A: 我们为本学期未能完成学习及未通过的学员,提供一次免费重修的机会,享有相应的教学服务。

Q: 如何申请微专业证书?
A: 按规定完成学习和作业考核,并且综合成绩合格,即可在学习结束后申请微专业证书。提交申请后需要支付¥30.00(包含证书制作、邮寄费用,不支持开具发票)

Q: 如何与老师进行互动?
A: 除观看课程视频之外,报名后有三种方式跟老师互动: 1. 云课堂在线直播课; 2. 在线问答:学员请加入我们的学员QQ群; 3. 互动问答区;学员可以在讨论区提问,老师会在工作日的24小时内回复。

Q: 课程可以离线观看?
A: 微专业课程视频支持手机端离线缓存后观看,用户购买课程之后可以选择网页、Iphone和安卓手机观看。

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