机器学习数学基础
  • 学习有效期
  • 学习人数
  • 永久有效
  • 101
  • 承诺服务
  • 课程满意度
课程价格 ¥1599.00
课程介绍

机器学习是实现人工智能的重要方法,也是推动当下人工智能发展的核心驱动力。深度学习、强化学习、迁移学习都属于机器学习研究领域。机器学习处理实际应用案例时,不是“十八般兵器” 的堆积,而是根据具体任务,按需设计、量身定制,而做到这一点需要我们深刻理解机器学习模型以及算法背后的原理,即做到既知其然又知其所以然。

数学,作为表达与刻画机器学习模型的工具,是深入理解机器学习算法原理的必备基础。深蓝学院正式推出『机器学习数学基础』课程,课程内容主要包括引言、矩阵论、优化方法、概率统计、信息论5大部分。课程服务包括:全新撰写的课程讲义、课件、授课视频、答疑、作业,力争让大家学有所成,为入门人工智能打下坚实的基础。

 

课程团队

讲师:钱鸿南京大学计算机科学与技术系博士生,主要研究兴趣为机器学习、优化、博弈学习等。在AAAI、IJCAI、IEEE/ACM ASE等国际顶级/重要会议上发表论文9篇,曾担任IEEE Transactions on Evolutionary Computation、ICML、NIPS、IJCAI等期刊和会议的审稿人,并获得国家奖学金、百度奖学金提名、江苏省三好学生、南京大学优秀研究生标兵等荣誉称号。

讲师:肖鸿飞中科院自动化所博士,主要研究方向是目标检测、语义分割、三维重建等。具有8年计算机视觉领域的科研工作经历,在计算机视觉领域国际期刊会议发表论文多篇,在视觉会议上发表并获得最佳论文(Selected Best Papers)。

助教:张阳阳,清华大学博士生,主要研究方向为机器学习,现为创业公司 CTO,擅长 Python语言、Tensorflow和Pytorch框架,熟悉常用的机器学习算法。

 

课程特色

讲义新颖:全新撰写课程的配套讲义,全网独家
方式独特:数学知识与人工智能案例紧密结合
实践认真:根据课程算法案例,手把手代码实践
答疑及时:课程讨论区&微信答疑群及时答疑
作业细致:根据每章节知识点,精心设计作业

 

实践案例

1)线性回归及其应用:以前列腺癌发病率预测为例
2)SVM及其应用:以Iris数据集分类为例
3)BP算法及其应用:以波士顿房价预测问题为例
4)朴素贝叶斯及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例
5)决策树及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例

 

课程受众

课程偏向基础入门,适合学习过大学数学但不扎实或者已经忘记的伙伴。同时,因为知识储备不够,感觉机器学习难以理解的,或者看机器学习书一头雾水的人,也适合学习这门课程。

 

课程优惠

前 100 名报名者,可领取 300元 优惠券;
注:在学院报名6门及以上付费课程的老用户,享受599元特惠价。

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授课教师

关于课程

开课时间

8月26日正式开课,每周六、周日晚7点更新。

 

学习方式

1、课程的讲义、课件及其它学习资料在每周开课前更新,便于课前预习;课程视频一年之内可以随时看回放; 

2、每一讲均布置作业,由讲师和助教批改并公布作业完成情况;

3、报名课程后将加入微信答疑群,与讲师直接沟通,实时答疑;

4、如需缓存视频,可下载深蓝学院安卓版APP或IOS版APP

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