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美国AI顶级院校博士机器学习课程是什么样的？

作者：哎呦我去2502859031 | 来源：互联网 | 2023-08-16 19:24
训练营采用美国顶级院校的教学体系，帮助你在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等AI相关岗位，或协助你申请美国、欧洲

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训练营采用美国顶级院校的教学体系&＃xff0c;帮助你在 4-6 个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等AI相关岗位&＃xff0c;或协助你申请美国、欧洲相关院校 AI 方向的学位。

由于 AI 领域的飞速发展&＃xff0c;课程也会与时俱进。由 11 位美国 AI 博士组成的教研团队会确保在 2 周之内新出的重要技术&＃xff0c;第一时间可以让你学会并熟练应用。

让我们来了解一下这个课程深度对标卡耐基梅隆大学&＃xff08;CMU&＃xff09;AI 硕士、博士阶段内容的《机器学习高阶训练营》吧:

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01

课程大纲

美国 AI 硕士、博士阶段课程

第一阶段 机器学习基础与凸优化

【核心知识点】

. KNN算法&＃xff0c;Weighted KNN算法

. Approximated KNN算法

. KD树&＃xff0c;近似KD树

. Locality Sensitivity Hashing

. 线性回归模型

. Bias-Variance Trade-off

. 正则的使用&＃xff1a;L1, L2, L-inifity Norm

. LASSO&＃xff0c; Coordinate Descent&＃xff0c;ElasticNet

. 逻辑回归与最大似然

. 随机梯度下降法与小批量梯度下降法

. 多元逻辑回归模型

. 凸集&＃xff0c;凸函数

. 凸函数与判定凸函数

. Linear/Quadratic/Integer Programming

. 对偶理论&＃xff0c;Duality Gap&＃xff0c;KKT条件

. Projected Gradient Descent

. 迭代式算法的收敛分析

【部分案例讲解】

. 基于QP的股票投资组合策略设计

. 基于LP的短文本相似度计算

. 基于KNN的图像识别

第二阶段 SVM与集成模型

【核心知识点】

. Max-Margin的方法核心思想

. 线性SVM的一步步构建

. Slack Variable以及条件的松弛

. SVM的Dual Formulation

. Kernelized SVM

. 不同核函数的详解以及使用. 核函数设计以及Mercer&＃39;s Theorem

. Kernelized Linear Regression

. Kernelized PCA, Kernelized K-means

. 集成模型的优势

. Bagging, Boosting, Stacking

. 决策树以及信息论回顾

. 随机森林&＃xff0c;完全随机森林

. 基于残差的提升树训练思想

. GBDT与XGBoost

. 集成不同类型的模型

. VC理论

【部分案例讲解】

. 基于XGBoost的金融风控模型

. 基于PCA和Kernel SVM的人脸识别. 基于Kernal PCA和Linear SVM的人脸识别

第三阶段 无监督学习与序列模型

【核心知识点】

. K-means算法&＃xff0c; K-means&＃43;&＃43;

. EM算法以及收敛性

. 高斯混合模型以及K-means

. 层次聚类算法

. Spectral Clustering

. DCSCAN

. 隐变量与隐变量模型

. HMM的应用以及参数

. 条件独立、D-separation

. 基于Viterbi的Decoding

. Forward/Backward算法

. 基于EM算法的参数估计

. 有向图与无向图模型区别

. Log-Linear Model

. Feature Function的设计

. Linear CRF以及参数估计

【部分案例讲解】

. 基于HMM和GMM的语音识别

. 基于聚类分析的用户群体分析

. 基于CRF的命名实体识别

第四阶段 深度学习

【核心知识点】

. 神经网络与激活函数

. BP算法

. 卷积层、Pooling层、全连接层

. 卷积神经网络

. 常用的CNN结构

. Dropout与Batch Normalization

. SGD、Adam、Adagrad算法

. RNN与梯度消失

. LSTM与GRU

. Seq2Seq模型与注意力机制

. Word2Vec, Elmo, Bert, XLNet

. 深度学习中的调参技术

. 深度学习与图嵌入&＃xff08;Graph Embedding&＃xff09;

. Translating Embedding (TransE)

. Node2Vec

. Graph Convolutional Network

. Structured Deep Network Embedding

. Dynamic Graph Embedding

【部分案例讲解】

. 基于Seq2Seq和注意力机制的机器翻译

. 基于TransE和GCN的知识图谱推理

. 基于CNN的人脸关键点检测

第五阶段 推荐系统与在线学习

【核心知识点】

. 基于内容的推荐算法

. 基于协同过滤的推荐算法

. 矩阵分解

. 基于内容的Gradient Tree

. 基于深度学习的推荐算法

. 冷启动问题的处理

. Exploration vs Exploitation

. Multi-armed Bandit

. UCB1 algorithm&＃xff0c;EXP3 algorithm

. Adversarial Bandit model

. Contexulalized Bandit

. LinUCB

【部分案例讲解】

. 使用Gradient Boosting Tree做基于 interaction 与 content的广告推荐

. 使用深度神经网络做基于interaction 与 content的推荐

. LinUCB做新闻推荐, 最大化rewards

第六阶段 贝叶斯模型

【核心知识点】

. 主题模型&＃xff08;LDA) 以及生成过程

. Dirichlet Distribution, Multinomial Distribution

. 蒙特卡洛与MCMC

. Metropolis Hasting与Gibbs Sampling

. 使用Collapsed Gibbs Sampler求解LDA

. Mean-field variational Inference

. 使用VI求解LDA

. Stochastic Optimization与Bayesian Inference

. 利用SLGD和SVI求解LDA

. 基于分布式计算的贝叶斯模型求解

. 随机过程与无参模型&＃xff08;non-parametric)

. Chinese Retarant Process

. Stick Breaking Process

. Stochastic Block Model与MMSB

. 基于SGLD与SVI的MMSB求解

. Bayesian Deep Learning模型. Deep Generative Model

【部分案例讲解】

. 基于Bayesian LSTM的文本分析

. 使用无参主题模型做文本分类

. 基于贝叶斯模型实现小数量的图像识别

第七阶段 增强学习与其他前沿主题

【核心知识点】

. Policy Learning

. Deep RL

. Variational Autoencoder(VAE)与求解

. 隐变量的Disentangling

. 图像的生成以及Disentangling

. 文本的生成以及Disentangling

. Generative Adversial Network(GAN)

. CycleGan

. 深度学习的可解释性

. Deconvolution与图像特征的解释

. Layer-wise Propagation

. Adversial Machine Learning

. Purturbation Analysis

. Fair Learning

【部分案例讲解】

. 基于GAN的图像生成

. 基于VAE的文本Style Transfer

. 可视化机器翻译系统


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02

部分项目

大量企业级项目实战

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求&＃xff0c;涵盖了所有核心知识点&＃xff0c;并且结合了大量实战项目&＃xff0c;培养学员的动手能力&＃xff0c;解决问题能来以及对知识的深入理解。

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03

授课讲解

直播授课&＃xff0c;现场推导演示

区别于劣质的 PPT 讲解&＃xff0c;导师全程现场推导&＃xff0c;让你在学习中有清晰的思路&＃xff0c;深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系&＃xff01;帮助你打通六脉&＃xff01;

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▲源自&＃xff1a;CRF与Log-Linear模型讲解

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▲源自&＃xff1a;CRF与Log-Linear模型讲解

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▲源自&＃xff1a;Convex Optimization 讲解

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▲源自&＃xff1a;Convergence Analysis 讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍&＃xff0c;你都可以通过以下 4 种方式解决&＃xff1a;

1、直接在线问导师&＃xff1b;

2、记录到共享文档中&＃xff0c;每日固定时间的直播答疑&＃xff1b;

3、学习社群中全职助教&＃xff0c;24h 随时提问答疑

4、共同的问题在 Review Session 里面做讲解

注&＃xff1a;每次答疑&＃xff0c;班主任都会进行记录&＃xff0c;以便学员实时查阅。

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04

课程适合谁&＃xff1f;

·对机器学习算法有基础了解&＃xff0c;具备编程能力&＃xff1b;

·对数据结构与算法比较熟悉&＃xff1b;

·想申请国外名校AI相关专业的硕士/博士&＃xff1b;

·已从事 AI 领域工作&＃xff0c;想要升职加薪&＃xff1b;

·想转型成为一线 AI 工程师 (已具备基础)。

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05

课程特色

  • 内容上包含了作为 AI 顶级工程师必备的核心技术体系&＃xff1b;

  • 内容上包含了大量最前沿的技术&＃xff1b;

  • 具备一定的挑战性和深度&＃xff0c;区别于市面上的其他同类的课程&＃xff1b;

  • 理论与实战的结合&＃xff0c;所有的理论会本质层面讲起&＃xff0c;通俗易懂&＃xff0c;即便是BERT, Bayesian NN 也会让你理解并且熟练应用&＃xff1b;

  • 包含具有挑战性的课程项目作业和理论作业&＃xff0c;这些会帮助你更深入地理解学过的知识点&＃xff0c;每一个重要的知识点会配备实战讲解以及核心代码 review&＃xff1b;

  • 硅谷 AI 博士教研讲师团队&＃xff0c;均在机器学习、深度学习领域有很深的研究和工作经验

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06

课程安排

高强度学习&＃xff0c;魔鬼式训练

采用直播的授课方式&＃xff0c;一周 4-5 次的直播教学&＃xff0c; 包括 2 次的 main lectures, 1-2 次的 discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸&＃xff09;&＃xff0c; 1 次的 paper reading session (每周会 assign 一篇必备论文&＃xff0c;并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排&＃xff0c;供参考。 

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报名方式

请扫描下方二维码咨询课程

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07

你的必备挑战

1.编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验&＃xff0c;同时也是一种思想碰撞的方式&＃xff0c;导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大 V 了呢&＃xff1f;

虽然写文章的过程万分痛苦&＃xff0c;学习群里半夜哀嚎遍野&＃xff0c;但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的&＃xff01;看着自己收获的点赞数&＃xff0c;大家都默默地感谢起导师们的无情&＃xff01;

这种满满的成就感&＃xff0c;让大家一篇接一篇写了下去&＃xff01;

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个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project 项目

除了文章&＃xff0c;算法工程师立命的根本--项目代码&＃xff0c;导师更是不会放过的。每次在 Gitlab 上布置的作业&＃xff0c;导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化&＃xff01;

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08

课程导师

2 位硅谷 AI 博士&＃xff0c;学术、工业界大牛

看了这么多&＃xff0c;是不是非常崇拜设计出如此地狱式学习计划的大牛&＃xff0c;那就来正式认识一下这位训练营中人人听了都闻风丧胆&＃xff0c;但又让人崇拜&＃43;喜爱&＃43;欲罢不能的训练营魔头导师们:

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在被大魔头们折磨了多个日日夜夜后&＃xff0c;大家不但没有放弃学习&＃xff0c;而且很快乐地学习着。来听听大家的心声吧&＃xff1a;

由于内容的专业性以及深度&＃xff0c;在过去我们的训练营中吸引了大量全球顶级名府的学员&＃xff0c;这里不乏来自 CMU, Columbia, USC, UCSD 等美国顶级名校和清北上交等国内名校学员&＃xff0c;还有知名企业的一线工程师。

我们的魔鬼训练营体系已经在众多课程中得到了认可&＃xff0c;帮助数百名学员达到技能提升并成功拿到高薪 offer。

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9

报名须知

1、本课程为收费教学。

2、每期仅招收50人&＃xff0c;将择优录取。

3、品质保障&＃xff0c;正式开课后 7 天内&＃xff0c;无条件全额退款。

报名方式

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