资源介绍
如今，人工智能火爆全球并快速切入各个领域，比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。
机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万，部分超过四十万拿到五十万，有的甚至年薪百万
本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设，继续维持
- 以及六大企业项目：大规模行人重识别（ReID）、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统
且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力，本期新增部分在线直播、实训项目，具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。
项目
行人重识别（ReID）技术是近年来学术界和工业界的热点问题，ReID技术最大的价值就在于其跨摄像头追踪/关联的能力，有时也被称为跨镜追踪/识别。在当前智慧城市、智慧交通、智慧零售的大背景下，如何细粒度地甄别每个个体（行人或者车辆），并进行个体轨迹还原和串联是理解数据、应用数据的关键。在各大计算机视觉顶级学术会议，都有大量的ReID论文出现，工业界也纷纷公开宣传了其在ReID公开数据集上取得刷新纪录的突破。
项目二
智能机器人问答
智能问答是NLP领域落地最多的场景项目之一，其商业价值较高，能有效解决业务问题，降低人力成本，以一问一答形式，精确的定位用户所需要的提问知识，与用户进行交互，为用户提供个性化的信息服务。智能问答机器人包括封闭域与开放域、封闭域即特定领域的问答。
本项目涉及分类，检索式任务及生成式任务，用到的模型包括：Word2vec、ELMo、TextCNN、DialoGPT等多种模型
企业项目三
电商平台的商品推荐系统
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电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位，推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价，商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队，有着绝对地位的优势，我们针对全球Top 1的电商数据进行推荐算法优化。
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企业项目四
人体关节点提取
体关节点提取广泛应用于人体运动分析，人体行为分析，游戏娱乐，虚拟现实等领域。 通过本项目，你将学会搭建一套基于深度学习的人体关键点提取系统，具体内容包括但不限于：单人姿态估计方法介绍、详解多人姿态估计流程与方法、姿态估计领域的数据库与评价指标、扩展：3D多视角姿态检测、代码实战、Optional：Kaggle脸部关键节点检测。
目录
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课程大纲
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预习阶段 Python基础和数据分析
在线视频：Python基础语法语法精讲
- 1-Anaconda安装及使用
- 2-循环判断语句
- 3-函数
- 4-面向对象
- 5-文件以文件夹操作
在线视频：Python核心语法进阶
- 1-高阶函数的使用
- 2-迭代器、生成器、装饰器详解
在线视频：数据分析numpy和pandas精髓速讲
- 1-numpy基本操作
- 2-pandas基本操作
- 2-项目实战：美国大选
在线视频：matplotlib数据可视化
- 1-matplotlib基本操作
- 2-常用2D图形使用
- 3-项目实战：电商商品数据探索性分析
在线直播：开班宣讲
在线实训：入学测试
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第一阶段 机器学习原理
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- 在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降
- 在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT
- 在线视频：3-SVM与数据分类
- 在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取/选择/组合
- 在线直播：5-机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲
- 在线实训：6-算法核心要点巩固(上)
- 在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲
- 在线实训：8-算法核心要点巩固(中)
- 在线直播：9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲
- 在线实训：10-算法核心要点巩固(下)
在线直播：XGBoost精讲
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- 1-建模调参（数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估）
- 2-模型状态（过/欠拟合、状态验证、过/欠拟合的调整、模型调优）
- 3-模型融合（集体智慧：投票器/Bagging/随机森林/Boosting）
- 4-XGBoost简介及三类参数详解，和代码实现
- 在线直播：HMM、CRF模型要点
- 1-HMM模型定义及概率计算
- 2-期望最大算法及HMM模型学习
- 3-CRF模型定义
- 4-最大熵算法及CRF模型学习
- 5-相关代码实现
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第二阶段 机器学习实战
在线视频：机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用
- 1-基本流程（数据清洗、数据建模、模型训练与验证）
- 2-基本模型（线性模型、树模型、神经网络、无监督模型）
- 3-sklearn介绍与使用（基础介绍、语法）
- 4-sklearn使用案例讲解
在线实训：基于sklearn和pandas机器学习基础案例实践
在线直播：数据分析与特征工程串讲
- 1-数据分析方法（Matplotlib与Searborn高阶使用）
- 2-特征工程方法（类别字段编码、数值类型编码）
- 3-sklearn实践（预处理、特征工程）
- 4-结构化数据建模案例讲解
在线实训：特征工程处理与实践
在线直播：图像与文本基础
- 1-数字图像基础（图像读取、特征提取）
- 2-文本处理基础（文本分词、TFIDF）
- 3-手写数字识别案例讲解
- 4-文本分类案例讲解
在线实训：图像分类与电商用户购买预测
在线视频：基于SQL的机器学习流程和实践
- 1-Spark与pyspark介绍
- 2-pyspark基础使用（数据读取、聚合与基础计算）
- 3-pyspark进阶使用（定义函数、数据统计）
- 4-pyspark实战案例
在线实训：机器学习中SQL常见用法和文本分类
在线直播：机器学习实践案例高阶
- 1-模型调参方法（网格、随机和贝叶斯优化）
- 2-模型训练流程与细节
- 3-特征筛选方法
- 4-高阶实践案例讲解（多个Kaggle竞赛案例
在线实训：机器学习进阶案例实践
在线直播：机器学习模型部署与案例
- 1-LightGBM/XGBoost模型使用和参数讲解
- 2-模型部署基础（库打包、HTTP协议、调用方法）
- 3-模型部署与调用案例（实时请求、批量请求）
- 4-机器学习模型部署案例
在线实训：模型部署案例——阿里云安全恶意程序检测
在线直播：Home Credit用户信贷违约预测
- 1-项目介绍、背景和评价指标
- 2-特征编码和特征工程
- 3-基于LightGBM建模过程
- 4-基于MLP的建模过程
在线直播：机器学习项目实战：渔船时序轨迹分类
- 1-结构化数据建模与问题划分
- 2-多表数据分析与缺失值清洗
- 3-树模型模型构建与调参
- 4-树模型/深度学习模型部署与监控
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第三阶段 深度学习原理到实战
- 在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播
- 在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉
- 在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理
- 在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战
- 在线视频：5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解
- 在线视频：6-卷积神经网络、实战图像分类
- 在线视频：7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型
- 在线直播：8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩)
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第四阶段 深度学习模型应用
- 在线视频：1-陈博士带你从头到尾通透word2vec
- 在线视频：2-深度学习在物体检测中的应用：Two-Stage和One-Stage框架
- 在线直播：3-人脸识别真的安全吗？机器学习/深度学习安全前沿技术：对抗攻击和防御
- 在线直播：4-深度学习模型实践技巧：工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型
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第五阶段 CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固
在线视频：1-深度学习在物体检测中的应用<上>
在线视频：2-深度学习在物体检测中的应用<中>
在线视频：3-深度学习在物体检测中的应用<下>
在线视频：4-NLP基础技能：文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计
在线视频：5-深度学习回顾与pytorch简介
在线视频：6-当下最好的语言模型BERT：发展历程、模型介绍及应用举例
在线视频：7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析
在线视频：8-用户特征和Item特征的常用方法
在线视频：9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序
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第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战
在线直播：CV-1-行人重识别项目（ReID）背景与基线方法
- 1-搭建基线算法Pipeline
- 2-从交叉熵损失构建深度特征学习
- 3-模型训练初步技巧
在线直播：CV-2-行人重识别项目（ReID）跑通训练+评测流程
- 1-构建评价指标
- 2-定制Data Loader实现高级预处理
- 3-模型训练高级技巧
在线直播：CV-3-行人重识别项目（ReID）多任务训练框架
- 1-深度排序损失Triplet Loss的优雅实现
- 2-交叉熵损失与深度排序损失并行训练技巧
- 3-多任务训练框架的Inference实现
在线直播： CV-4-行人重识别项目（ReID）模型优化迭代及总结
- 1-标签平滑、随即擦出等训练技巧实现
- 2-在线困难样本挖掘技术
- 3-困难深度排序损失Triplet Hard Loss实现
在线直播：NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建
- 1-环境搭建
- 2-智能客服的架构介绍与说明
- 3-使用word2vec生成句向量
在线直播：NLP-2-意图识别与文本匹配
- 1-文本分类模型
- 2-文本匹配模型
在线直播：NLP-3-智能问答机器人中的闲聊
- 1-seq2seq结构介绍
- 2-GPT模型介绍
- 3-使用GPT做闲聊
在线直播：NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结
- 1-项目优化
- 2-部署与上线
- 3-客服系统总结
在线直播：推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建
- 1-数据处理/机器学习/深度学习框架环境搭建
- 2-商品推荐系统介绍、真实数据集介绍
- 3-项目任务、评估指标理解
在线直播：推荐-2-商品推荐系统特征工程
- 1-商品推荐任务拆分、思路分析；数据集探索和理解
- 2-特征处理、特征构建、特征工程方法总结；训练、测试样本处理
- 3-基于启发式规则的预估方法实践
在线直播：推荐-3-商品推荐系统模型构建
- 1-Collaborative Filtering-based Recommendation
- 2-LR基础模型、GBDT Boosting 模型实战
- 3-DNN神经网络推荐算法(WDL/NFM等)介绍
在线直播：推荐-4-商品推荐系统迭代优化
- 1-DNN神经网络推荐算法(WDL/NFM等)模型实战
- 2-模型评估
- 3-推荐系统完整性梳理
- 4-扩展知识：推荐系统在线serving分模块的应用
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第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导
在线视频：CV1-人体姿态识别项目开题：项目介绍与环境搭建
在线视频：CV2-人体姿态识别初探：单人姿态与多人姿态
在线视频：CV3-人体姿态估计与实战：实战代码与评价指标
在线视频：CV4-人体姿态估计引申探讨：3D姿态与多视角姿态估计
在线视频：NLP1-聊天机器人项目开题：项目介绍和环境搭建
在线视频：NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建
在线视频：NLP3-聊天机器人迭代优化：Transformer与BERT应用
在线视频：NLP4-聊天机器人总结：编程实现与系统搭建
在线视频：推荐1-电影推荐网站 开题：项目介绍和环境搭建
在线视频：推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建
在线视频：推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化
在线视频：推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结
在线实训：1-基于YOLOv3模型的目标检测
在线实训：2-新浪新闻文本分类
在线实训：3-基于DIEN的电商广告CTR预估
在线直播：机器学习面试辅导
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网盘截图：
目录：
- 七月在线-机器学习集训营15期【更新中】
├──00、预习阶段-Python基础和数据分析
| ├──00、在线直播：开班宣讲.mp4 123.77M
| ├──01、在线视频：Python基础语法语法精讲.mp4 411.41M
| ├──02、在线视频：Python核心语法进阶.mp4 305.81M
| ├──03、在线视频：数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 370.49M
| └──04、在线视频：matplotlib数据可视化.mp4 391.00M
├──01、第一阶段机器学习原理
| ├──说明.txt 0.03kb
| ├──在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4 480.34M
| ├──在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 545.25M
| ├──在线视频：3-SVM与数据分类.mp4 321.24M
| ├──在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取.选择.组合.mp4 502.56M
| ├──在线直播：11-XGBoost精讲.mp4 345.45M
| ├──在线直播：12-HMM、CRF模型要点.mp4 345.81M
| ├──在线直播：5-机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲.mp4 440.15M
| ├──在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 367.11M
| └──在线直播：9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 376.92M
├──02、第二阶段机器学习实战
| ├──在线视频：01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.mp4 410.06M
| ├──在线视频：04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 655.98M
| ├──在线直播：02-数据分析与特征工程串讲.mp4 323.95M
| ├──在线直播：03-图像与文本基础.mp4 333.88M
| ├──在线直播：05-机器学习实践案例高阶.mp4 365.37M
| ├──在线直播：06-机器学习模型部署与案例.mp4 409.98M
| ├──在线直播：07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 431.14M
| └──在线直播：08-机器学习项目实战：渔船时序轨迹分类.mp4 381.13M
├──03、第三阶段深度学习原理到实战
| ├──在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播.mp4 363.14M
| ├──在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 367.38M
| ├──在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 474.19M
| ├──在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 538.44M
| ├──在线视频：5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 307.62M
| ├──在线视频：6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 351.23M
| ├──在线视频：7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型.mp4 362.81M
| └──在线直播：8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩).mp4 233.78M
├──04、第四阶段深度学习模型应用
| ├──在线视频：01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 908.58M
| ├──在线视频：1-深度学习在物体检测中的应用：Two-Stage和One-Stage框架.mp4 275.13M
| ├──在线直播：2-人脸识别真的安全吗？机器学习.深度学习安全前沿技术：对抗攻击和防御.mp4 200.32M
| └──在线直播：3-深度学习模型实践技巧：工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 169.09M
└──05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固
| ├──在线视频1-深度学习在物体检测中的应用.上..mp4 290.38M
| ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 243.44M
| ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 271.83M
| ├──在线视频4-NLP基础技能：文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 590.00M
| ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 349.55M
| ├──在线视频6-当下最好的语言模型BERT：发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 496.35M
| ├──在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 356.74M
| ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 268.85M
| └──在线视频9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 435.97M
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