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介绍:算法与数据结构知识、资源分享

我是如何在毕业3年后拿到了大厂算法工程师offer的?

2019-03-06 09:25 算法与数据结构

无论资本寒冬如何影响互联网经济,人工智能领域从理论落地到产品实现都在有条不紊的进行,AI人才依然稀缺,不少人想借机转型到人工智能。

掌握机器学习是对AI人才的基本需求。不管是准备面试还是正在做机器学习算法工作的同学,在日常工作中或者刷面试题时都能明显感觉到,机器学习算法的演变越来越多,面试的题库数量也是从100上升到1000起。

面对越演化越复杂的算法模型,不少人开始头疼:

理论晦涩难懂,自己看书很容易卡壳;

面试挂在算法推导上,最怕面试官问深入原理;

学过高数都忘光啦,没忘的也不知道咋用;

那么多算法模型从何而来,怎么应用,如何做变型?

其实学算法就像学内功,无论模型多复杂,都是有简单的模型演化而成,只有掌握其内在原理,应用起来才能随心所欲。

对于学习算法,我有一些心得,大家可以参考一下

  1. 多交流,有时候自己看2小时也弄不懂的知识点,大牛5分钟就能给你解释清楚;

  2. 想从数学层面理解并掌握推导经典的机器学习算法,就要从历史到细节深入了解机器学习的基本思想和各种算法的具体思路与方法;

  3. 画图、举例类比、通俗化的讲解,再加完整的算法推导细节演示,才更适合深入学习算法研究

如果你是:

  • 想面试机器学习算法岗,需要搞定算法推导环节的同学;

  • 看书难懂浪费很长时间的自学同学;

  • 毕设、论文里需要机器学习算法深入研究应用的同学;

  • 需要了解完整的理论的技术决策层人员;

  • 理工科背景的同学,想要跨专业,补齐算法原理;


那么我推荐你学习这门课程

《机器学习算法精讲》

这门课程可以让你:

  1. 深刻理解算法的内在逻辑,轻松应对机器学习算法岗面试中的推导环节;

  2. 掌握有目的性的调参方法,提高工作效率;

  3. 提升算法变形的应用能力,满足项目衍生的特殊需求;

  4. 帮助你向算法研究更进一步,实现质的飞跃;

课程内容大致可以分成三个部分:

  1. 数学基础(1-4章):线性代数、概率统计、梯度下降、凸函数

  2. 常见机器学习算法(5-16章):经典机器学习模型、线性模型、核方法、统计学习、无监督学习

  3. 进阶算法模型(17-20章):流行学习、概念学习、强化学习、神经网络

·学习安排·

在线录播+直播答疑,每周解锁两章内容,一次直播答疑,直播答疑有录播回放。

正课内容以知识点划分,共89个视频,总长约33小时

学习周期10周,课程在线反复观看,有效期2年

课程中还有抛硬币、猜大奖等的小案例,简直越学越high~

看学过的学员评价,清一色的好评!

·附加赠送福利·

  • 每课时后设置测验题目,帮助你及时巩固和理解重要知识点;

  • 强化数学、概率论、数理统计的基础知识;

  • 提供严谨的数学推导过程文档,帮你更好地掌握算法推导;

  • 老师精心整理的配套学习资料和经典论文,配合课程的不同阶段的学习和复习;

·主讲老师·

秦曾昌  小象学院签约讲师

美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)博士后、牛津 (Oxford) 大学与卡内基梅隆大学 (CMU) 访问学者。英国布里斯托(Bristol)大学硕士、博士。

Springer出版英文专著1本、编辑论文集1本和专业论文或章节,共90余篇。

老师不仅著作等身、学识渊博,而且兼顾工业和学术,任职KEEP首席科学家,北航副教授,让你从一开始就师从高手,学习最权威、正统的机器学习理论知识。

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