本套课程机器学习高阶训练营，课程官方售价21998元，课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生，目前从事AI工作具备良好的Python编程能力具备一定机器学习基础，零基础学员不太适合。课程共343节，包含资料代码共计45G，授课老师通俗易懂地讲解每一个技术细节，力求用最少的时间成本来帮助大家掌握那些很难自学的原理和模型，文章底部附下载地址。
课程介绍：
课程适合学员:
1.有机器学习基础，有较强的编程能力，对数据结构与算法比较熟悉;
2.之后想从事AI相关研究工作，想申请国外名校读相关专业的硕士/博士;
3.对机器学习领域最新知识体系深入学习，想转型到一线做AI工程师的学员;
4.已经在AI领域从事工作，但技术上感觉遇到了瓶颈，想进一步突破的学员.
机器学习高阶训练营 视频截图
课程收获：
1.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；
2.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；
3.掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点；
4.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。
机器学习高阶训练营 视频截图
机器学习高阶训练营 视频截图
课程文件目录：V-2590：机器学习高阶训练营 [45G]
任务1： mlcamp_course_info.mp4
任务2： 课程介绍.mp4
任务3： 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4
任务4： transportation problem.mp4
任务5： portfolio optimization.mp4
任务6： set cover problem.mp4
任务7： duality.mp4
任务8： 答疑部分.mp4
任务9：从词嵌入到文档距离01.mp4
任务10：从词嵌入到文档距离02.mp4
任务11 .mp4
任务12：svm 的直观理解.mp4
任务13：svm 的数学模型.mp4
任务14：带松弛变量的svm.mp4
任务15：带kernel的svm.mp4
任务16：svm的smo的解法.mp4
任务17：使用svm支持多个类别.mp4
任务18：kernel linear regression.mp4
任务19：kernel pca.mp4
任务20：交叉验证.mp4
任务21：vc维.mp4
任务22：直播答疑01.mp4
任务23：直播答疑02.mp4
任务24：lp实战01.mp4
任务25：lp实战02.mp4
任务26：lp实战03.mp4
任务27：hard，np hard-01.mp4
任务28：hard，np hard-02.mp4
任务29：hard，np hard-03.mp4
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52：kernel logistic regression and the import vec01(1).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.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167.mp4
任务168.mp4
任务169.mp4
任务170.mp4
任务171.mp4
任务172.mp4
任务173.mp4
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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