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政策利好
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人机交互学习

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谁适合学习人工智能?

只要你想,在马士兵没人会对你说不

  • 01.
    目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员;
  • 03.
    对数学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等 学科,能够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;
  • 02.
    具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研 人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分 析等工作的相关人员;
  • 04.
    数学英语能力较好,零基础希望转行的学生或工作人员。

如果你还有下面的问题

问题
  • 1
    没有对应的数学知识
    数学知识晦涩难懂,无人指引,不理解 其深意
  • 2
    专业基础不扎实
    模型不知道怎么用,参数不知道怎么调
  • 3
    对AI理解不够深刻
    缺乏对人工智能整理的鸟瞰,往往是不识庐山真面 目,只缘身在此山中,无法高屋建瓴的进行模型选择
  • 4
    没有实战经验
    无项目经验,一面试就露馅
  • 5
    核心内容接触不到
    对实际工程缺乏了解,学习到的往往是理论 知识

不要慌~

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截止目前全国已有 18000+ VIP学员报名学习, 95% 以上的学员已实现升职加薪

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多位名师联合打造人工智能核心知识谱

在实战中掌握知识点,专注培养项目精英

  • STEP1
    数学
  • STEP2
    传统模型
  • STEP3
    深度学习
  • STEP4
    实战项目
  • 课程阶段一
    数学知识
  • 课程阶段二
    编程基础
  • 课程阶段三
    热门算法
  • 课程阶段四
    项目实战
从 0 开始塑造数学功底

这个阶段的课程,是 AI 课程中的初级阶段,为什么要开展这个阶段的课程,因为曾经在线下授课的时候,很多的学生回来跟我们反馈说,有一些变态面试官在面试中会问一些跟数学相关的知识,比如:拉格朗日公式、泰勒展开公式、复合函数求导法则等等。

为了保证我们的学生可以顺利的面试,同时也是为了在授课过程中同学们能够深刻的理解算法的核心原理,于是新增了这一阶段的课程。本阶段课程,我们面对的是0 基础用户,说 0 基础有点过分,其实你只需具备初中三年级的数学水平就完全可以跟着我们来学习,我们有能力、有把握把你带出来。

这个阶段中所讲的数学分为三个部分:距离的度量、概率、逻辑,这三部分也是大部分算法都会涉及的求导法则、泰勒公式、协方差、拉格朗日、信息熵、基尼系数、古典概率、大数定理、中心极限定理、最大似然估计、线性空间及线性变换等等数学知识都会讲到。

大家听到这些词可能有些晕,勿晕!我们开车从来都是会给大家配备晕车药的,承诺过你只需具备初三数学水平就可以学会,我们一定会做到,由浅入深,通俗易懂是我们最擅长的授课方式。

    超完善的课程大纲及能掌握的技能

    在实战中掌握知识点,专注培养项目精英

    • icon 阶段一: Python基础 icon
      掌握 Python 基础语法, 具备基础的编程能力;掌握代码 编程逻辑,条件判断与循环;完成小游戏开发。
    • icon 阶段二: Python数据分析 icon
      掌握数据分析与数据挖掘常用开发库:NumPy、Pandas、 Matplotlib、Seaborn 等;掌握数据分析流程、核心方法、 方法论。
    • icon 阶段三: 程序员数学 icon
      掌握微积分基础、多元函数微积分、线性代数基础、线性代数高级、概率论等机器学习面试、算法原理常用的数学知识。
    • icon 阶段四: 线性回归算法 icon
      掌握线性回归,最小二乘法,正规方程,梯度下降的各种优化等算法,LinearRegression、Ridge、Lasso 回归、弹性网络等回归算法;掌握 L1 与 L2 正则化原理与区别。
    • icon 阶段五: 线性分类算法 icon
      掌握逻辑回归、OVR、Softmax、SVM 支持向量机算法;掌握拉格朗日乘子法、KKT 条件、SMO 优化算法;分类项目实战。
    • icon 阶段六: 无监督学习模型 icon
      掌握聚类算法(Kmeans、DBSCAN、分层聚类);掌握 PCA、LDA 降维原理与推导;掌握 EM 算法;掌握 GMM 高斯混合模型应用与原理。
    • icon 阶段七: 决策树与集成算法 icon
      掌握决策树算法原理与推导,理解信息熵、交叉熵、Gini系数;掌握随机森林、极限森立、Adaboost 提升算法、GBDT 提升树算法,XGBoost 算法等算法的应用于原理推导。
    • icon 阶段八: 概率图模型算法 icon
      掌握概率论相关知识;掌握贝叶斯公式、朴素贝叶斯模型 原理与应用;掌握自然语言处理、文本分类操作、隐马尔 可夫 HMM 算法、条件随机场 CRF 算法。
    • icon 阶段九: Kaggle 实战 icon
      通过 Kaggle 实战,掌握数据清洗,特征工程,模型融合 等技巧,提升对基础算法的理解和应用。
    • icon 阶段十: 深度学习课程大纲 icon
      OpenCV 机器视觉开发;TensorFlow 深度学习框架;PyTorch 深度学习框架;自然语言处理;目标检测经典模型算法;目标检测 YOLO 算法

    课程特色

    独树一帜的教学特色

    • 01
      在线编程环境 + 录播讲解
      为了让学员高效便捷的学习Python开发技能,提供了在线编程环境,打开网页就可以开始写代码,无需繁琐安装软件,搭建Python开发环境。课程后期会有《Python开发环境搭建教程》手把手教学课程,免费送给大家!
    • 02
      老师在线授课
      演示敲代码,敲一行讲一行,只为更好的让大家理解其中的逻辑,让你知其所以然! 每期课程的代码都会免费及时的分享给大家。
    • 03
      每周直播答疑
      专业授课老师每周一次直播,大家可以在线跟老师实时互动,对学员学习中遇到的的各种问题进行直播答疑解惑,确保大家的问题及时解决,绝不让困惑阻挡你学习的步伐。
    • 04
      贴心助教答疑
      如果你觉得每周一次直播太少的话,不用担心,我们安排了班主任贴心督学、指导,并且还有vip学员答疑群,资深老师群内专业解答,班级同学互相讨论,学习不再是孤军奋战!
    • 05
      上课设备
      手机或是iPad随时观看视频学习,PC端或是Mac登录实操。

    专职教研团队,严格把控课程质量

    大厂技术大牛,带你过关斩将掌握每一个知识点

    • 马士兵 老师

    • 张富刚 老师

    • 吴百豹 老师

    • 肖斌 老师

    • 许可 老师

    • 杨淑娟 老师

    • 路丰坤 老师

    马士兵
    马士兵 老师
    • 1994-1999年就读于清华大学,历任程序员Team Leader、 Project Manage、CTO 等职位,有过十几个大型项目的开发经验;
    • 推动Java生根中国、推动大数据生根中国、推动AI生根中国;免费教育的倡导者;
    • 视频课程下载次数累计数十亿次。目前正致力于打造像面授一样高质量的网课平台。

    大厂核心实战项目,手把手带练

    腾讯、百度、联通的 8 大核心项目

    • 车道线检测项目
    • 汽车车牌识别项目
    • 天猫电商复购项目
    • 乳腺癌医学影像检测
    • 交通标志识别
    • 驾驶员表情识别
    • AI 写诗项目
    • 自动聊天机器人项目

    项目简介

    在自动驾驶中,让汽车保持在车道线内是非常重要的,所以这次我们来实现车道线的检测。我们主要用到的是openCV,NumPy,matplotlib几个库,如果要对视频进行处理的话,还要有moviepy和ffmpeg。

    项目涉及知识点

    • 颜色选择
    • 转化为灰度图
    • 高斯平滑
    • 边缘检测
    • 区域选择
    • 霍夫转换
    • 线条提取

    项目截图

    车道线检测项目

    我们为你准备了VIP船票助你进入大厂

    • VIP
      直播互动
      品质直播话题,与讲师面对面实时互动,开拓视野
    • VIP
      社群讨论
      和大牛、同行共处同一社群切磋与碰撞,成长更迅速
    • VIP
      机会内推
      马士兵平台为优秀的学员推荐具有竞争力的工作机会
    • VIP
      简历规划
      剖析大厂招聘标准 知己知彼提高面试率
    • VIP
      有问必答
      提供课程相关疑问提问入口详细答疑,扫清学习障碍
    • VIP
      源码开放
      全套上线标准的项目代码免费赠送并且长期迭代维护
    • VIP
      独家资料
      超实用的思维导图,文档资料覆盖核心知识、关键技能,方便回溯与拓展
    • VIP
      提升作业
      知识点融会贯通综合应用,技能掌握举一反三更牢靠

    毕业学员内推一线大厂

    让你学习的更有动力

    一线大厂

    历史学员好评如潮

    金杯银杯不如学员的口碑

    • 学员头像
      K****
      iconiconiconiconicon
      已学习44小时35分钟
      卢老师,腾讯ai大牛。讲解深入浅出,对知识点进行划分,模型对比。不仅注重理论,也注重实战,将每一个所学到的知识点全部落地,而且细致讲解这样做的原因。
      追加评论:老师为了讲解bert一共做了两周的铺垫,seq2seq -> attention -> self-attention ->multi_head_attention -> transformer -> bert(中间穿插两个零散技术点bathch_norm & shortcut)。老师对于知识的讲解深入浅出,生动形象,一环套一环。
    • 学员头像
      Q****
      iconiconiconiconicon
      已学习22小时01分钟
      很喜欢卢老师的讲课风格,通过现实中浅显易懂的例子,将深奥的理论讲解的清晰易懂,每个知识点讲解的都很透彻,并通过实际应用案例,加深学员对每个知识点的理解的同时,也使学员掌握每个知识点适用的具体应用场景。卢老师很注重引导学员深入思考,培养学员的思维能力,学了这门课程收获很大。卢老师具备扎实的Al理论基础、以及丰富的教学、面试和项目实战经验。卢老师备课很用心,数据和程序都准备的很充分;课堂上知识点讲解和程序演示交叉融合,通过直观的例子来展示每个知识点的具体应用,并且能够很好地与学员互动,激发学员不断思考;课后及时跟踪学员的课堂学习效果,耐心解答学员的疑问,是一位很负责任的好老师。
    • 学员头像
      李****
      iconiconiconiconicon
      已学习20小时37分钟
      学人工智能最希望的是什么--通俗易懂,卢老师做到了,听出来卢老师备课很认真,讲课由浅入深,循序渐进,解答同学们问题也很及时,把模型从概念原理0,推到过程,应用场景讲明白了,讲透了,真是一门能学会的人工智能课程,有高人带,进步才快。如果不报班,可能自己学两三天就停止了,如同到一个地方,如果距离近,可以步行,也可以骑自行车,但如果距离远,还是坐高铁更实在,钱不是靠省的,多挣钱是更好的省钱
    • 学员头像
      小****
      iconiconiconiconicon
      已学习23小时58分钟
      真·大神授课,老师讲课是现在思想的高度来授课的,并不是简单的api的调用,其次老师讲课会无形开车,给学生预留问题陷阱,还用设问的语气让你进坑。刚开始确实难,听得懂记不住,但凡事都要内因外因相结合,师傅领进门,自己还要多复习多补充基础知识,这门课的特点就是容易感觉自己懂了,其实最好的理解办法就是把上课的公式自己再从其他的角度推一遍,用代码写一遍,我自我感觉这样才能记得住思想,也许我比较笨吧,还有就是要多看书,老师也只是以一个人的思维角度去描述一个知识点,肯定不会是每个人的最容易接受的方式,所以不适应的就自己多课下努力吧
    • 学员头像
      山****
      iconiconiconiconicon
      已学习67小时37分钟
      五星好评,如下:1、算法原理和数学推导讲的很透彻;2、课内举的例子很到点上,贴合知识点,使得算法更容易理解;3、划重点,会把知识点按等级划分,明确哪些是基础,哪些面试必备,哪些是锦上添花;4、关键知识点串联,讲完一个阶段后会把整个算法的来龙去脉和适用的场景串起来讲,LR看到后面真有顿悟的感觉;5、讲课内容从实战经验中来,不是学院派的纯理论。
    • 学员头像
      J****
      iconiconiconiconicon
      已学习52小时12分钟
      卢老师的讲课清晰易懂,深入浅出,能让你明白算法的思想,从思想到细节吃透算法,而且还觉得挺轻松,如果听完课还想看书,那看书就会变得非常容易,卢老师的课全是干货,实战项目也超赞,而且以后的新课可以一直听下去,真的是太超值了,我全职学习了两周多,学完了1班的课程,就找到了算法工作,犹豫的小伙伴别浪费时间了,学起来!
    • 学员头像
      风****
      iconiconiconiconicon
      已学习74小时43分钟
      作为一名从事多年开发工作的老电子工人,有幸接触到卢菁老师的人工智能课感触颇深,对于网课这件事我以前也报过不少,但这次效果完全不同,以往的课上着上着就觉得没劲了最后也就闲置了,而卢老师的课最大的特点就是可以随时调动你的思维,本身像我们这种上完一天班已经感到很累的人来说,晚上打起精神上课实属不易主要是精力跟不上,但事实证明听卢老师讲课根本不会犯困,绝对兴致盎然,以至于每节课都没落下,在为自己能够坚持学习点赞的同时也非常感谢卢老师的指教无论是从技术角度还是职业规划乃至面试阶段都给予了无私的帮助,再次表示感谢希望能跟卢老师多学些东西也算是有一份成就感了。
    • 学员头像
      璜****
      iconiconiconiconicon
      已学习82小时36分钟
      方向全面,内容由浅入深。理论方面:整体易懂,引导思维逐渐向深层次过渡。实践方面:提供项目代码,进行简单项目的练习。聘请不同方向老师,进行专有方向上的教学。同时也有一对多的解问答疑服务,这点很值得推荐。除此之外,修行还是看个人的,无论是初学者还是拔高者都可以获取到不同层次的信息。本人是初学者,有些内容需要反复观看学习,通过今后的工作学习练习,相信对不同概念的理解会更深。
    • 学员头像
      郑****
      iconiconiconiconicon
      已学习31小时2分钟
      面对模型原理简直就是trade-off,还好卢老师线下及时耐心地答疑,一点一点的拨开云雾,在自己死磕的时候,效果不太理想,卢老师及时指点学习策略才得以有了钻研的动力,这里要给卢老师点赞,万分感谢👍
    • 学员头像
      盒****
      iconiconiconiconicon
      已学习30小时40分钟
      作为一个离开学校十多年,高数、线代、概率论已经忘的七七八八的人。每次向老师请教问题的时候,老师都非常认真,耐心的回答。 对于人工智能,几乎每一个模型的公式推导。都讲的非常仔细! 而人工智能的代码端其实非常弱。 重要的就是应用场景和推导过程中的各种参数。很赞!
    • 学员头像
      V****
      iconiconiconiconicon
      已学习17小时53分钟
      老师水平很高,和学生互动也很好。虽然内容很难,但是老师讲得很容易让人理解。打个比方,以前我自学线性代数,弄半天不知道是什么意思,只能用来应付考试。后来看了MIT《线性代数》的教程之后茅塞顿开,一切概念都具象化了。我觉得卢老师的课也给了我这种感觉。
    • 学员头像
      程****
      iconiconiconiconicon
      已学习11小时12分钟
      老师讲的很细,干货满满,现在才学到一期,0基础开始的,已经能逐渐明白一些原理了,虽然距离就业还差了一些,但是慢慢努力吧,跟着老师走就好啦~~课程讲的非常细致,值得推荐~~