近几年，机器学习在各个领域并喷式发展，现已成为当下最热门的技术。掌握机器学习，你就比 80% 的人更具备竞争优势。
谷歌的无人驾驶、抖音的推荐系统、百度的人脸识别、大疆的无人机、科大讯飞的语音识别、小米的智能音箱……背后都是机器学习。
简单一点概括，机器学习就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
然而，学习机器学习的资料很多，动辄就有几个G的材料可以下载或者观看。而很多朋友都有“收集癖”，一下子购买十几本书却束之高阁的人也不在少数……
究竟要怎样才能高效、系统地掌握机器学习前沿技术呢？为此，贪心科技重磅推出《机器学习三大技术训练营》
在课程中，我们由浅入深的讲清楚每一个核心的细节以及前沿的技术、同时你将有机会参与到课题中，并通过课题来增加对领域的认知，让自己的能力更上一层。
如果你以后想从事相关课题的科研或准备出国留学申请该领域方向的博士硕士，将会有很大帮助。对课程有意向的同学
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在课程中，你不仅可以系统学习“强化学习”“图神经网络”“深度贝叶斯”等机器学习领域前沿技术，还可以深入理解这些技术的理论和细节，具备修改模型创新能力，在博导级导师的带领下完成一系列课题，它将成为一个创业项目或者转换成你的科研论文。
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通过本次课程，学员能够系统的掌握深度学习框架及核心技术，包括 Markov Desision Process, Monte Carlo Control, SARSA, Q learning, Value Approximation, Deep reinforcement Learning ,及强化学习在游戏，自然语言中， 推荐的应用过程，即有助于应用层面上的提升，也给科研提供新的思路与方向。
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在本次课上，我们着重学习关于图卷积技术以及其相关知识，例如：图论基础，GCN的卷积由来和详解，GAT等相关边嵌入模型，以及GCN在各个方向的应用。
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通过本次课程的学习，学员能够系统性掌握贝叶斯核心技术，包括MCMC，变分法，VAE, 贝叶斯优化，主题模型，对抗学习，以及如何应用在不同的场景中，既有助于应用层面上的提升，也有助于科研。
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每个模块均由本领域内多年一线从业经验科学家或科研学者、研究员全程直播讲授。在每个模块的开放式项目中，导师团队全程辅导，课题最终可转换成创业项目或科研论文，引领你的创新思考。先后在NIPS, CVPR, ICCV, IJCAI等会议发表30篇以上论文，1000+引用次数14年人工智能, 数字图像处理和推荐系统领域研究和项目经验曾任独角兽金科集团首席数据科学家、美国亚马逊和高盛的高级工程师先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际会议上发表过15篇以上论文
先后在ECCV, Trans on Cybernetics, Trans on NSE, INDIN等国际顶会及期刊上发表过数篇论文主要从事机器阅读理解，信息检索，文本生成等方向的研究先后在AAAI, ICLR等发表数篇论文，拥有多项国家发明专利对课程有意向的同学
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课程采用项目式教学方式（PBL），同时参考了美国顶级院校的教学培养体系，保障每位学员的学习效果。
授课方式：基础知识讲解→前沿论文解读→论文代码复现→该知识内容的实际应用→该知识的项目实践→该方向的知识延伸及未来趋势讲解→Capstone开放式项目实践。
▲读论文（20%）：每个模块中，在指定的论文列表中选择至少2篇文章，并把summary发布在内部论坛中。
▲项目（80%）：对于每个模块，以小组为单位，完成一个完整的项目或者课题，分几个阶段完成：
1页课题计划 & 线上报告
课题成果展示 & 最终答辩
完整的课题Report
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每一期的训练营都有严谨科学的安排，每周伴随着理论、实战、案例分享、项目讲解等课程一系列课程内容。
▲节选往期部分课程安排
训练营最终的目的是帮助学员完成项目，理解项目中包含核心知识技能，训练营中会花大量的时间帮助学员理解项目以及所涉及到的实战讲解。
▲节选往期部分课程安排
作为AI工程师，阅读论文能力是必须要的。在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典英文文章供学员阅读，之后由老师帮助解读。
▲节选往期部分论文安排
对于核心的模型如BERT，XLNet都会精心安排代码解读和实战课，帮助学员深入理解其细节并有能力去实现。
▲BERT模型代码实战讲解
训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案，如知识图谱的搭建、保险领域的客服系统等。
▲专家分享
《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》
嘉宾简介：曾博士
计算机视觉，机器学习领域专家
先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文
为了帮助解决学员遇到的问题，专业助教会提供全天社群答疑服务。我们的助教均来来自于一线AI公司和国内外名校，扎实的理论和工业界应用也是我们选拔助教老师的重要标准，拒绝空谈理论。
▲社群内老师专业的解答
为了巩固对一些核心知识点，学员除了大项目，也需要完成日常的小作业。之后助教会给出详细的解答。
▲课程学习中的小作业
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适合人群
大学生：
1.理工科相关专业学生，或者IT从业者
2.具有良好的Python编程能力
3.有一定的机器学习、深度学习基础或成功完成贪心学院以下课程中的任意一门：
中级机器学习训练营
高阶自然语言处理训练营
推荐系统训练营
京东NLP项目实战训练营
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