《小象机器学习实训营》第一期 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

(0评价)
价格: 15000.00元

价格:15000元

优惠:(前四项可以累计)

  1. 2016年4月15日前完成缴费,享受8折优惠
  2. 2016年4月25日前完成缴费,享受9折优惠
  3. 在校大学生,享受¥500元优惠
  4. 机器学习相关课程老学员,享受¥500元优惠
  5. 小象训练营老学员享受6.7折优惠

开营日期:2016年5月3日-8月5日

如何进行学习?

  • 中国第一个云端大数据实验室,每人一套练习集群
  • 企业项目模拟实战,统一提供代码管理和样例数据支持
  • 远程在线教育,直播加录播,跨越时空限制
  • 连续12周高强度学习,分学习小组,专人辅导

哪些人适合学习?

  • 希望进入机器/深度学习领域工作和对机器/深度学习感兴趣的朋友。
    需要一定的数学、概率和统计基础知识,如果你的数学和概率统计方面的知识已经还给老师了,也不要太担心,本次训练营设立了专门的数学基础课程,帮您迅速奠定机器学习所需的数学和概率统计基础。
  • 有一定计算机基础的数学专业或统计专业人员,可以使用Python编程语言。
  • 传统数据挖掘、数据分析师,BI数据处理工程师

有什么收获?

  • 工作:你将有能力胜任大数据相关职位,我们会为你推荐一线企业的大数据实习和就业机会
  • 技能:你将在业界顶尖机器学习专家指导下,系统性地掌握机器学习模型算法和工程实践;毕业时,有能力在业界的从事机器学习系统实现和算法研究工作
  • 人脉:我们为你提供大数据讲座和活动的参与机会,以及在日常学习和项目练习中与业界专家的交流机会,帮助你建立良好的人脉网络

什么是“中关村大数据人才”专项计划?

北京市海淀区政府和中关村软件协会为了扶持大数据人才建设,建立了专项扶持基金,并授权小象学院实施执行

是否可以分期付款支付学费?

小象学院可以为你提供快捷的分期付款服务,欢迎你提交申请资料,请点击申请链接

有什么“奖学金计划”吗?

Best or Nothing:每一期有10%学员获得优秀学员证书,每人奖励1000元

开幕日

    实训营启动大会,全体学员与实训营讲师团队见面,充分了解课程体系、学习

第1周 机器学习概论与数学基础

在此阶段将初探机器学习概论,及机器学习所涉及的数学基础。学习本模块会帮助您对机器学习领域建立宏观认识,并为后续深入打好数学基础。

第2-3周 计算广告与CTR模型算法

在此阶段将学习互联网主要变现方式——在线广告的业务产品逻辑和关键技术;以点击率预测(CTR)作为机器学习的案例,由浅入深地学习CTR预测中涉及的评估指标和机器学习模型与算法。如Logistic Regression 模型,最大似然,梯度下降及逼近理论,多元回归,交叉验证及Kernel&Hashing等重要技术。

实践项目:完成计算评估指标的代码

第4周 CTR工程实践

在理解CTR的模型算法之后,在此阶段将学习CTR的特征工程(特征提取,特征选择,特征构造),以及在线学习最优化算法FTRL与BPR。

实践:用线性模型和非线性模型完成点击率预估;用FTRL和BPR完成点击率预估

第5周 Hadoop基础&MapReduce编程

在此阶段将学习分布式存储及计算系统Hadoop,掌握分布式文件系统HDFS、计算框架Mapreduce、数据仓库分析工具Hive的使用方法介绍,重点学习MapReduce编程。

第6-7周 基于Spark的机器学习

在此阶段将学习分布式内存计算框架Spark的原理和编程模型,重点掌握如何基于Spark ML pipeline实现分布式机器学习。

实践项目:给定训练数据,使用spark ML实现一个分布式算法。

第8-9周 文本分析

在此阶段将从文本分析的实际案例,由浅入深地介绍文本处理涉及到的基本技术以及核心算法。包括:文本的表示,Distant Metrics,朴素贝叶斯,KNN, KD-tree, K-means, GMM, EM算法等。

实践项目:1.完成垃圾邮箱分类器并比较各自的准确率;2.文本聚类并可视化

第10-11周 推荐系统

在此阶段将学习推荐系统的实现方法与核心算法。主要包括: 推荐系统的系统流程,离线/在线评价指标,召回算法及排序算法等。

实践项目:根据训练数据,完成一个推荐系统。

第12-13周 深度学习——图像识别

在此阶段将开始学习深度学习原理,包括:神经网络详解包括BP算法, 深度神经网络模型:activation functions, weight initialization, gradient flow等; Convolutional Neural Network及ImageNet案例分析;dropout训练,Deep architecture与shallow model对比。

实践项目:使用工具来实现深度卷积神经网络来识别图像。

第14周 面试辅导

在完成前面各个模块课程的作业及项目之后,本模块主要目标在于面试辅导,帮助学员在机器学习领域的求职面试中取得优异成绩。

 

顶尖讲师团队

 资深计算广告专家

《计算广告》作者,资深互联网专家,谙熟变现产品及工程,包括搜索广告、展示广告变现体系等。

清华大学获得博士学位后,加入微软亚洲研究院,从事人工智能领域的研究。2009年1月,参与创建雅虎北京研究院,出任高级科学家,负责日本雅虎搜索广告收入优化及其他全球广告项目。一直致力于大数据及其变现技术的普及。

李文哲 普惠金融 首席数据科学家

美国南加州大学机器学习博士,荷兰阿姆斯特丹大学访问学者,先后发表数篇论文在 AAAI、KDD、AISTATS、CHI 等国际顶级会议和期刊上。

目前在普惠金融负责公司的人工智能、大数据技术以及创新产品的研发。在大数据、机器学习、深度学习、自然语言处理,图数据库等领域有丰富的研究和实践经验。在美期间,先后就职过亚马逊、高盛、Fiserv等多家公司。

冼茂源 小象科技CTO

多年从事分布式计算及存储相关的开发及管理工作。 针对互联网具体业务的特殊需求,对Hadoop调度机制、安全管理、存储优化、监控及管理系统等进行深度修改。在HBase与具体查询业务相结合,进行系统问题排查及调优方面有丰富经验。

  资深机器学习工程师

计算机科学博士,深谙机器学习算法原理,拥有深厚的数学功底,算法推导及代码实现能力,同时拥有成熟的授课经验,扎实的理论知识和出色的表达获得学员的广泛好评。译著《机器学习技术——Java实现》,即将出版《Python机器学习》。

孔东营 美团网 资深算法工程师

现任职于美团网,从事在线广告的点击率预测的工作,擅长大规模机器学习方面的算法研究。近期正在参与推荐算法研究的工作,对推荐召回和重排序有深入的理解和实践。早期曾参加数据挖掘比赛(KDDcup2012, WSDM2012,RTB算法大赛),取得骄人成绩。

顾立宏 美团网 资深算法工程师

现任美团推荐团队的主干成员,擅长推荐领域的数据挖掘、召回算法和排序调优,现负责美团推荐用户场景方向。

毕业于电子科技大学,在校期间从事研究最优化工作。曾任职百度NLP工程师、大数据创业公司。

 搜狗 Spark资深工程师

目前就职于搜狗网页搜索部,主要职责是从事Spark、Kafka相关的研究和开发工作,主导搜狗公司商用Spark原型的研发,以及使用Spark支撑搜索的实时日志分析,包括:几千个维度的查询、业务流量分析和集群的健康指标的监控等多个项目的设计与研发。

手机:13601288871 15611440609 

在线客服QQ:2903431261   点击直接联系: 客服QQ

扫一扫,小象工作人员微信:

常见问题

请点击   http://www.chinahadoop.cn/page/questions