第一章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法論
a)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
d)人工智能時(shí)代深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
第二章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程
a)洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點(diǎn)，抽象出計(jì)算機(jī)解決方法方案
b)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
c)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)特征工程
d)模型選擇，模型訓(xùn)練，模型評(píng)估，模型測(cè)試
e)開線效果評(píng)估
f)線上開發(fā)性能測(cè)試，運(yùn)行上線
第三章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的離線訓(xùn)練
e)模型選擇的標(biāo)準(zhǔn)
f)網(wǎng)格搜索，交叉驗(yàn)證法，留出法
g)面臨的問(wèn)題：類目樣本不均衡，樣本數(shù)量不夠，樣本質(zhì)量不佳，如何解決？
i.類目不均衡：Facol Loss
ii.樣本數(shù)量不夠：數(shù)據(jù)增強(qiáng)
iii.樣本質(zhì)量不佳：
h)模型衡量標(biāo)準(zhǔn)：準(zhǔn)確率，召回率，F(xiàn)1，AUC和ROC的概念
第四章. 機(jī)器學(xué)習(xí)的在線預(yù)測(cè)
a)高并發(fā)，低延時(shí)
b)灰度測(cè)試，A/B Test 分桶對(duì)比
c)效果好壞標(biāo)準(zhǔn)：CTR點(diǎn)擊率，平均停留時(shí)長(zhǎng)，PV/UV變化等
第五章. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的線上實(shí)時(shí)反饋機(jī)制
a)在線實(shí)時(shí)反饋
b)在線學(xué)習(xí)微調(diào)機(jī)制
第六章. 人工智能整體是一個(gè)復(fù)雜，反饋的系統(tǒng)工程 

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)博士，騰訊人工智能高級(jí)算法研究員

Ø 畢業(yè)于中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系，獲得博士學(xué)位

Ø 曾任百度公司搜索引擎高級(jí)工程師，鳳巢廣告競(jìng)價(jià)系統(tǒng)技術(shù)負(fù)責(zé)人

Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高級(jí)研究員

Ø 現(xiàn)任騰訊公司人工智能，深度學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)處理高級(jí)算法研究員

胡老師曾在多家大型互聯(lián)網(wǎng)公司總部工作，有豐富的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能方面的實(shí)踐知識(shí)和項(xiàng)目案例。

主導(dǎo)研發(fā)了百度公司新一代鳳巢廣告競(jìng)價(jià)系統(tǒng)，在全國(guó)中小企業(yè)廣告主在互聯(lián)網(wǎng)公司投放廣告策略技巧方面有很深造詣

主要負(fù)責(zé)搜索引擎的研發(fā)，以及信息流廣告產(chǎn)品的展現(xiàn)策略和架構(gòu)的設(shè)計(jì)，對(duì)全國(guó)中小型企業(yè)和公司在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的廣告投放策略和流量管理，都有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

主導(dǎo)研發(fā)了百度公司國(guó)際化戰(zhàn)略的日文搜索引擎系統(tǒng)

主導(dǎo)開發(fā)了騰訊公司的騰訊新聞APP客戶端等信息流產(chǎn)品。

胡老師總結(jié)了近十年以來(lái)在一線互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)高科技發(fā)展方向深耕多年，對(duì)全國(guó)中小型企業(yè)轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略方向，以及互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷方面，總結(jié)出了一套關(guān)于民營(yíng)企業(yè)擁抱與轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)+的世界觀和方法論

主講課題：

《生物識(shí)別》

《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》

《智能語(yǔ)音技術(shù)的深度解析》

《機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法以及實(shí)踐項(xiàng)目》

《人工智能產(chǎn)品分析和工程架構(gòu)思考》

《人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法》

《人工智能可用性研究以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索》

• 人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法

   

  第1 章 人工智能時(shí)代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)的進(jìn)化4 方法――人工智能領(lǐng)域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時(shí)代的商業(yè)模式第2 章 無(wú)行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認(rèn)知1 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的下半場(chǎng)――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..

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• 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法在項(xiàng)目中的實(shí)戰(zhàn)

   

  一．介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)a) 簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘b) 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理c) 機(jī)器學(xué)習(xí)用來(lái)解決什么問(wèn)題機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景1) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景之一------分類以及分類的應(yīng)用場(chǎng)景a) 分類概念b) 分類的應(yīng)用c) 分類和聚類、推薦的區(qū)別d) 分類工作原理e) 分類中概念術(shù)語(yǔ)..

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• 機(jī)器學(xué)習(xí)閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法

   

  第一章. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法論a)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別b)人工智能算法工程師的日常工作流程c)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法d)人工智能時(shí)代深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法第二章.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程a)洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點(diǎn)，抽象出計(jì)算機(jī)解決方法方案b)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理c)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，數(shù)..

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• 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例及應(yīng)用

   

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