别光啃书了，这才是最前沿的机器学习（ML）技术路线！
近幾年，機器學習在各個領域并噴式發展，現已成為當下最熱門的技術。掌握機器學習，你就比 80% 的人更具備競爭優勢。
谷歌的無人駕駛、抖音的推薦系統、百度的人臉識別、大疆的無人機、科大訊飛的語音識別、小米的智能音箱……背后都是機器學習。
簡單一點概括，機器學習就是計算機從數據中學習出規律和模式，以應用在新數據上做預測的任務。
然而，學習機器學習的資料很多，動輒就有幾個G的材料可以下載或者觀看。而很多朋友都有“收集癖”，一下子購買十幾本書卻束之高閣的人也不在少數……
究竟要怎樣才能高效、系統地掌握機器學習前沿技術呢？為此，貪心科技重磅推出《機器學習三大技術訓練營》
在課程中，我們由淺入深的講清楚每一個核心的細節以及前沿的技術、同時你將有機會參與到課題中，并通過課題來增加對領域的認知，讓自己的能力更上一層。
如果你以后想從事相關課題的科研或準備出國留學申請該領域方向的博士碩士，將會有很大幫助。
機器學習三大技術訓練營
???強化學習??? 圖神經網絡? ? 深度貝葉斯
助你成為行業TOP10%的工程師
對課程有意向的同學
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01
三大技術方向
當今科研領域最熱門
在課程中，你不僅可以系統學習“強化學習”“圖神經網絡”“深度貝葉斯”等機器學習領域前沿技術，還可以深入理解這些技術的理論和細節，具備修改模型創新能力，在博導級導師的帶領下完成一系列課題，它將成為一個創業項目或者轉換成你的科研論文。
1、
強化學習方向
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通過本次課程，學員能夠系統的掌握深度學習框架及核心技術，包括 Markov Desision Process, Monte Carlo Control, SARSA, Q learning, Value Approximation, Deep reinforcement Learning ,及強化學習在游戲，自然語言中， 推薦的應用過程，即有助于應用層面上的提升，也給科研提供新的思路與方向。
2、
圖神經網絡方向
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在本次課上，我們著重學習關于圖卷積技術以及其相關知識，例如：圖論基礎，GCN的卷積由來和詳解，GAT等相關邊嵌入模型，以及GCN在各個方向的應用。?
3、
貝葉斯深度學習
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通過本次課程的學習，學員能夠系統性掌握貝葉斯核心技術，包括MCMC，變分法，VAE, 貝葉斯優化，主題模型，對抗學習，以及如何應用在不同的場景中，既有助于應用層面上的提升，也有助于科研。
機器學習三大技術訓練營
???強化學習??? 圖神經網絡? ? 深度貝葉斯
助你成為行業TOP10%的工程師
對課程有意向的同學
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02
博導級導師開發及授課
帶你系統掌握熱門技術
每個模塊均由本領域內多年一線從業經驗科學家或科研學者、研究員全程直播講授。在每個模塊的開放式項目中，導師團隊全程輔導，課題最終可轉換成創業項目或科研論文，引領你的創新思考。
藍振忠
課程研發顧問
ALBERT模型的第一作者
西湖大學特聘研究員和博士生導師
Google AI實驗室科學家
美國卡耐基梅隆大學博士
先后在NIPS, CVPR, ICCV, IJCAI等會議發表30篇以上論文，1000+引用次數
Jerry Yuan
課程研發顧問
美國微軟(總部)推薦系統部負責人
美國亞馬遜(總部)資深工程師
美國新澤西理工大學博士
14年人工智能, 數字圖像處理和推薦系統領域研究和項目經驗
先后在AI相關國際會議上發表20篇以上論文
李文哲
貪心科技CEO
美國南加州大學博士
曾任獨角獸金科集團首席數據科學家、美國亞馬遜和高盛的高級工程師
金融行業開創知識圖譜做大數據反欺詐的第一人
先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等國際會議上發表過15篇以上論文
楊棟
推薦系統，計算機視覺領域專家
香港城市大學博士，加州大學美熹德分校博士后
主要從事機器學習，圖卷積，圖嵌入的研究
先后在ECCV, Trans on Cybernetics, Trans on NSE, INDIN等國際頂會及期刊上發表過數篇論文
王老師
畢業于QS排名TOP20名校
先后任職于亞馬遜，華為，平安科技等AI研發部門
主要從事機器閱讀理解，信息檢索，文本生成等方向的研究
先后在AAAI, ICLR等發表數篇論文，擁有多項國家發明專利
機器學習三大技術訓練營
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03
PBL項目制教學
開展企業真實項目實戰
課程采用項目式教學方式（PBL），同時參考了美國頂級院校的教學培養體系，保障每位學員的學習效果。
授課方式：基礎知識講解→前沿論文解讀→論文代碼復現→該知識內容的實際應用→該知識的項目實踐→該方向的知識延伸及未來趨勢講解→Capstone開放式項目實踐。
▲讀論文（20%）：每個模塊中，在指定的論文列表中選擇至少2篇文章，并把summary發布在內部論壇中。
▲項目（80%）：對于每個模塊，以小組為單位，完成一個完整的項目或者課題，分幾個階段完成：
1頁課題計劃 & 線上報告
課題成果展示 & 最終答辯
完整的課題Report
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04
七大增值服務
打造完整課程服務體系
01 科學的實戰安排
每一期的訓練營都有嚴謹科學的安排，每周伴隨著理論、實戰、案例分享、項目講解等課程一系列課程內容。
▲節選往期部分課程安排
02 項目講解&實戰幫助
訓練營最終的目的是幫助學員完成項目，理解項目中包含核心知識技能，訓練營中會花大量的時間幫助學員理解項目以及所涉及到的實戰講解。
▲節選往期部分課程安排
03 專業的論文解讀
作為AI工程師，閱讀論文能力是必須要的。在課程里，我們每1-2周會安排一篇經典英文文章供學員閱讀，之后由老師幫助解讀。?
▲節選往期部分論文安排
04 代碼解讀&實戰
對于核心的模型如BERT，XLNet都會精心安排代碼解讀和實戰課，幫助學員深入理解其細節并有能力去實現。?
▲BERT模型代碼實戰講解
05 行業案例分享
訓練營過程中會邀請合作的專家來分享行業案例以及技術解決方案，如知識圖譜的搭建、保險領域的客服系統等。
▲專家分享
《Google YouTube 基于深度學習的視頻推薦》
嘉賓簡介：曾博士
計算機視覺，機器學習領域專家
先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 會議等發表超過30篇論文
06 日常社群答疑
為了幫助解決學員遇到的問題，專業助教會提供全天社群答疑服務。我們的助教均來來自于一線AI公司和國內外名校，扎實的理論和工業界應用也是我們選拔助教老師的重要標準，拒絕空談理論。
▲社群內老師專業的解答
07 日常作業&講解
為了鞏固對一些核心知識點，學員除了大項目，也需要完成日常的小作業。之后助教會給出詳細的解答。
▲課程學習中的小作業
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適合人群
大學生：
理工科相關專業的本科/碩士/博士生，想系統性學習機器學習技術
希望今后從事人工智能相關的工作
希望今后想從事相關研究
在職人士：
目前從事IT相關的工作，但今后想從事AI工作
目前公司項目涉及到以上幾個模塊的內容、希望深入學習
希望能夠及時掌握前沿的機器學習技術
入學標準
1.理工科相關專業學生，或者IT從業者
2.具有良好的Python編程能力
3.有一定的機器學習、深度學習基礎或成功完成貪心學院以下課程中的任意一門：
中級機器學習訓練營
高階自然語言處理訓練營
推薦系統訓練營
京東NLP項目實戰訓練營
機器學習三大技術訓練營
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的别光啃书了，这才是最前沿的机器学习（ML）技术路线！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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