资源简介

这门课讲的很有深度，不仅适合职场也适合科研人员，加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级，对AI人才的要求也不断升高，如果对自己没有很高的要求，其实很容易被快速发展的趋势所淘汰。

通过这套课程，你将获得：

• 掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用，并且能够把不同的知识点串起来，理解算法的本质。

• 掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点。

• 掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点。

• 掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。

适合人群

1.有一定的机器学习基础，较强的编程能力
2.希望深入并且体系化地学习机器学习的朋友
3.追求细节、对背后的感兴趣的朋友
4.已经在从事AI工作，但技术上感觉遇到瓶颈的朋友
5.希望能够在模型上做一些创新的朋友
6.希望以后从事研究工作或者去国外深造的朋友
7.之后想从事一线AI工程师的朋友

资源目录

\贪心学院机器学习高阶
├全部git资料完整
│  ├course-info-master-c0c048f279d0765cf67d5b5431202034bf15afc6.zip
│  ├Lecture1-master-895456ffa1401c70890d78f4c84c4329de3fcb0f.zip
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│  ├任务 297.mp4
│  ├任务100：klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
│  ├任务101：Analysis and Applications-01_ev.mp4
│  ├任务102：Analysis and Applications-02_ev.mp4
│  ├任务103：Analysis and Applications-03_ev.mp4
│  ├任务104：基于HMM的中文分词： jieba分词原理1_ev.mp4
│  ├任务105：基于HMM的中文分词： jieba分词原理2_ev.mp4
│  ├任务106：基于HMM的中文分词： jieba分词原理3_ev.mp4
│  ├任务107：基于HMM的中文分词： jieba分词原理_ev.mp4
│  ├任务108：Graphical Models_ev.mp4
│  ├任务109：Hidden Markov Model_ev.mp4
│  ├任务10：从词嵌入到文档距离02.mp4
│  ├任务110：Finding Best Z_ev.mp4
│  ├任务111：Finding Best Z：Viterbi_ev.mp4
│  ├任务112：HMM 的参数估计_ev.mp4
│  ├任务113：XGBoost分类问题-01_ev.mp4
│  ├任务114：XGBoost分类问题-02_ev.mp4
│  ├任务115：XGBoost分类问题-03_ev.mp4
│  ├任务116：基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4
│  ├任务117：基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
│  ├任务118：基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4
│  ├任务119：batch normalization.mp4
│  ├任务11：KKT Condition.mp4
│  ├任务120：forward algorithm.mp4
│  ├任务121：backward algorithm.mp4
│  ├任务122：complete vs incomplete case.mp4
│  ├任务123：estimate a-review of language model.mp4
│  ├任务124：回顾-生成模型与判别模型.mp4
│  ├任务125：回顾-有向图vs无向图.mp4
│  ├任务126：multinomial logistic regression.mp4
│  ├任务127：回顾-hmm.mp4
│  ├任务128：log-linear model to linear-crf.mp4
│  ├任务129：inference problem.mp4
│  ├任务12：svm 的直观理解.mp4
│  ├任务130：bp算法.mp4
│  ├任务131：pytorch基础.mp4
│  ├任务132：深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
│  ├任务133：神经网络的前向算法.mp4
│  ├任务134：神经网络的误差向后传递算法.mp4
│  ├任务135：误差向后传递算法推导.mp4
│  ├任务136：课后答疑.mp4
│  ├任务137：inception-resnet卷积神经网络-01.mp4
│  ├任务138：inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
│  ├任务139：bp算法回顾-01.mp4
│  ├任务13：svm 的数学模型.mp4
│  ├任务140：bp算法回顾-02.mp4
│  ├任务141：bp算法回顾-03.mp4
│  ├任务142：矩阵求导-01.mp4
│  ├任务143：矩阵求导-02.mp4
│  ├任务144：矩阵求导-03.mp4
│  ├任务145：卷积的原理.mp4
│  ├任务146：多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
│  ├任务147：卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
│  ├任务148：卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
│  ├任务149：卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
│  ├任务14：带松弛变量的svm.mp4
│  ├任务150：卷积层的各种变体.mp4
│  ├任务151：经典的卷积网络一览.mp4
│  ├任务152：课后答疑.mp4
│  ├任务153：EffNet-01.mp4
│  ├任务154：EffNet-02.mp4
│  ├任务155：MobileNet-01.mp4
│  ├任务156：MobileNet-02.mp4
│  ├任务157：MobileNet-03.mp4
│  ├任务158：ShuffleNet-01.mp4
│  ├任务159：ShuffleNet-02.mp4
│  ├任务15：带kernel的svm.mp4
│  ├任务160：ShuffleNet-03.mp4
│  ├任务161：神经网络的梯度消失及其对策.mp4
│  ├任务162：神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
│  ├任务163：神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
│  ├任务164：神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
│  ├任务165：神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
│  ├任务166：批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4
│  ├任务168.mp4
│  ├任务16：svm的smo的解法.mp4
│  ├任务170.mp4
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│  ├任务174.mp4
│  ├任务175：课后答疑.mp4
│  ├任务176：语言模型的原理及其应用.mp4
│  ├任务177：基于n-gram的语言模型.mp4
│  ├任务178：基于固定窗口的神经语言模型.mp4
│  ├任务179：RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4
│  ├任务17：使用svm支持多个类别.mp4
│  ├任务180：RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
│  ├任务181：LSTM的原理.mp4
│  ├任务182：GRU的原理.mp4
│  ├任务183：梯度消失 爆炸的解决方案.mp4
│  ├任务184：双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4
│  ├任务185：课后答疑.mp4
│  ├任务186：人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
│  ├任务187：人脸关键点检测项目讲解-02.mp4
│  ├任务188：人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
│  ├任务189：LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
│  ├任务18：kernel linear regression.mp4
│  ├任务190：LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
│  ├任务191：为什么需要Attention注意力机制.mp4
│  ├任务192：Attention的原理.mp4
│  ├任务193：Transformer入门.mp4
│  ├任务194：Self-Attention注意力机制的原理.mp4
│  ├任务195：Positional Encoding.mp4
│  ├任务196：Layer Normalization.mp4
│  ├任务197：Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4
│  ├任务198：Bert的原理.mp4
│  ├任务199：课后答疑.mp4
│  ├任务19：kernel pca.mp4
│  ├任务1： mlcamp_course_info.mp4
│  ├任务200：课中答疑.mp4
│  ├任务201：Word2Vec论文解读-01.mp4
│  ├任务202：Word2Vec论文解读-02.mp4
│  ├任务203：Word2Vec论文解读-03.mp4
│  ├任务204：使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
│  ├任务205：使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4
│  ├任务206：使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4
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│  ├任务2： 课程介绍.mp4
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│  ├任务30：引言.mp4
│  ├任务31：线性回归.mp4
│  ├任务32：basis expansion.mp4
│  ├任务33：bias 与 variance.mp4
│  ├任务34：正则化.mp4
│  ├任务35：ridge, lasso, elasticnet.mp4
│  ├任务36：逻辑回归.mp4
│  ├任务37： softmax 多元逻辑回归.mp4
│  ├任务38：梯度下降法.mp4
│  ├任务39：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
│  ├任务3： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
│  ├任务40：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
│  ├任务41：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
│  ├任务42：svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
│  ├任务43：模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
│  ├任务44：模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
│  ├任务45：模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
│  ├任务46：pca和lda的原理和实战01.mp4
│  ├任务47：pca和lda的原理和实战02.mp4
│  ├任务48：pca和lda的原理和实战03.mp4
│  ├任务49：softmax with cross entropy01.mp4
│  ├任务4： transportation problem.mp4
│  ├任务50：softmax with cross entropy02.mp4
│  ├任务51：softmax with cross entropy03.mp4
│  ├任务52：kernel logistic regression and the import vec01.mp4
│  ├任务53：kernel logistic regression and the import vec02.mp4
│  ├任务54：lda 作为分类器.mp4
│  ├任务55：lda 作为分类器答疑.mp4
│  ├任务56：lda 作为降维工具.mp4
│  ├任务57：kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
│  ├任务58：ensemble majority voting.mp4
│  ├任务59：ensemble bagging.mp4
│  ├任务5： portfolio optimization.mp4
│  ├任务60：ensemble boosting.mp4
│  ├任务61：ensemble random forests.mp4
│  ├任务62：ensemble stacking.mp4
│  ├任务63：答疑.mp4
│  ├任务64：决策树的应用.mp4
│  ├任务65：集成模型.mp4
│  ├任务66：提升树.mp4
│  ├任务67：目标函数的构建.mp4
│  ├任务68：additive training.mp4
│  ├任务69：使用泰勒级数近似目标函数.mp4
│  ├任务6： set cover problem.mp4
│  ├任务70：重新定义一棵树.mp4
│  ├任务71：如何寻找树的形状.mp4
│  ├任务72：xgboost-01.mp4
│  ├任务73：xgboost-02.mp4
│  ├任务74：xgboost-03.mp4
│  ├任务75：xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4
│  ├任务76：xgboost的代码解读 工程实战-02.mp4
│  ├任务77：xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4
│  ├任务78：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4
│  ├任务79：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
│  ├任务7： duality.mp4
│  ├任务80：理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
│  ├任务81：lightgbm-01.mp4
│  ├任务82：lightgbm-02.mp4
│  ├任务83：lightgbm-03.mp4
│  ├任务84：聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4
│  ├任务85：k-means 的特性 k-means++.mp4
│  ├任务86：em 算法思路.mp4
│  ├任务87：em 算法推演.mp4
│  ├任务88：em 算法的收敛性证明.mp4
│  ├任务89：em 与高斯混合模型.mp4
│  ├任务8： 答疑部分.mp4
│  ├任务90：em 与 kmeans 的关系.mp4
│  ├任务91：dbscan聚类算法.mp4
│  ├任务92：课后答疑.mp4
│  ├任务93：kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp4
│  ├任务94：kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
│  ├任务95：kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
│  ├任务96：kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4
│  ├任务97：klda实例+homework1讲评-01.mp4
│  ├任务98：klda实例+homework1讲评-02.mp4
│  ├任务99：klda实例+homework1讲评-03.mp4
│  ├任务9：从词嵌入到文档距离01.mp4
├试看
│  ├任务1： mlcamp_course_info.mp4
├资料
│  ├01.04
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├0104 Inceptionv4.zip
│  ├01.11Eliose
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│  │  ├EffNet.pptx.zip
│  ├01.19.RNN
│  │  ├.gitkeep
│  ├1.5
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2020.01.05 BP算法回顾 [阿勇].pptx
│  │  ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).20191230.pdf
│  │  ├矩阵求导.pptx
│  ├11.17
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.11.17 SVM实战-人脸识别 [阿勇].pptx
│  │  ├FR_SVM.py
│  ├11.17宁
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├cf_Iris.py
│  │  ├svm.face.recognition.ipynb
│  │  ├模型评估方法.pptx
│  ├11.22
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├pca.lda(3).ipynb
│  │  ├PCA和LDA原理和实战.pptx
│  │  ├wine(1).data
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│  │  ├.gitkeep
│  │  ├lpsolve.py
│  │  ├simplex.py
│  │  ├线性规划.pptx
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│  │  ├2019.12.01 XGBoost实战 [阿勇].pptx
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│  │  ├xgboost-0.90-py2.py3-none-win_amd64.whl
│  ├12.15ning
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│  │  ├jieba分词原理解析.pptx
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│  │  ├GBDT_Simple_Tutorial-master.zip
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│  │  ├理解和比较GBDT、XGBoost和LightGBM.pptx
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│  │  ├5.neural.network.part1.BP.(yuan).pdf
│  ├12.9，Ning
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│  │  ├competition-talkingdata-adtracking-frauddetection(1)(1).ipynb
│  │  ├kaggle广告点击欺诈识别实战.pptx
│  ├1229Yong
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│  ├5.neural.network.part2.CNN.(yuan).pdf
│  ├Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging-clear.pptx
│  ├bp
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.12.29 神经网络BP算法 [阿勇].pptx
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│  ├kejian
│  │  ├LinearRegression.BasisExpansion.Ridge.Lasso.ElasticNet.LogisticRegression.SoftmaxClassifier.SGD.pdf
│  ├kernel logistic regression and the import vector machine-clear.pptx
│  ├Lecture1
│  │  ├slide.pptx
│  │  ├slide_note.pptx
│  ├ML论文阅读1-WMD距离 [v1.0].pptx
│  ├ning-12.22
│  │  ├Bi-LSTM+CRF(1).pdf
│  │  ├bilistm_crf(1).py
│  │  ├CRF.pptx
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│  │  ├.gitkeep
│  ├PCA和LDA原理和实战.pptx
│  ├PyTorch基础.pptx
│  ├P问题_review_hpp.pptx
│  ├RNN-Principle-Application-based-on-cs224n-2019-lecture06-07.pdf
│  ├xgboost
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2019.12.22 XGBoost与分类问题 [阿勇](1).pptx
│  │  ├Exp_XGBoost2.py
│  ├yong.1.12
│  │  ├.gitkeep
│  │  ├2017 ArXiv ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices.pdf
│  │  ├2018 Arxiv ShuffleNet V2 Practical Guidelines for efficient CNN Architecture Design.pdf
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