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      課程簡介

      如今,人工智能火爆全球并快速切入各個領域,比如電商、金融、交通、安防、醫療、教育,國內外各大公司紛紛成立相關AI研究院,火速招兵買馬,可目前市面上人才缺口嚴重不足,供需比例僅為1:10。

      機器學習作為AI的核心技術,可謂掌握了機器學習,便跨過了AI的準入門門檻。迄今為止,專為找AI或轉行AI量身定做的「機器學習集訓營」已經舉辦了八期,每一期都涌現出了很多offer,紛紛從Java、Android、iOS等傳統IT行業成功轉行轉型轉崗AI拿到年薪三四十萬,部分甚至超過四十萬拿到五十萬,有的已到年薪百萬。

      本第九期在前八期的基礎上,繼續維持:

      • “入學測評、直播答疑、布置作業、階段考試、畢業考核、一對一批改、線上線下結合、CPU&GPU雙云平臺、組織比賽、聯合認證、面試輔導、就業推薦”十二位一體的教學模式;
      • 一對一的就業跟蹤輔導推薦且豐富線下實戰項目;
      • 第七階段起,由七月在線AI Lab負責人陳博士、首席科學家魏博士(原上市公司AI算法總監),兩大博士親自帶大家從頭到尾手把手做數個完整項目(比如電影推薦網站、NLP智能客服等等);
      • 第八階段中,圍繞CV、NLP、推薦、金融4個方向增加4個在線項目,更圍繞題庫、OJ、競賽打造更為個性化的學習路線。

      此外,不但本第九期的大綱相比第八期全面優化:

      • 首先,機器學習原理階段增加了HMM、Word2Vec等內容;
      • 其次,深度學習階段增加了CNN、RNN、TensorFlow等內容;
      • 最后,在NLP項目部分中則增加了Attention機制、Transformer和BERT模型,更優化了金融風控項目。

      更于六月底再次升級:原來十周的課程直接新增兩周變成十二周,圍繞CV 推薦 NLP 金融等領域新增整整兩周項目。

      這一切都是為了讓大家更好的在CV、NLP、推薦、金融等領域就業。

      本期限200個名額,歷時近3個月,10多個BAT工業項目全面公開,線下在北京、上海、深圳、廣州、杭州、沈陽、濟南、鄭州、成都、武漢、西安、長沙,十二城同步開營。保障每一位學員所學更多、效率更高、收獲更大。

      培養目標: 從零開始,培養中高級機器學習工程師。挑戰高薪、玩轉AI。

      PS:企業/高校團購集訓通道請點擊課程咨詢

      特色服務

      • 全面涵蓋機器學習重要知識點

        本期集訓營總計八大階段,十個實戰項目,涵蓋教你零基礎快速上手編程、數據分析、數據可視化、玩轉大數據、機器學習原理、機器學習實戰、深度學習從原理到實戰,以及BAT工業級大項目實戰。

      • BAT專家級講師 + 助教全方位輔導

        我們擁有來自BAT的專家級講師和數位助教,給你全程全天候1v1般的定制輔導。平時晚上在線學習、在線實訓,周末線下項目實戰,從而通過在線直播從頭到尾掌握機器學習工業項目的各項流程、模型、算法,通過在線實訓鞏固強化實戰所學,通過線下項目實戰練就ML工業項目的全棧能力。且有問題,課上課后隨時答疑,手把手教會為止。

      • 作業項目考核三管齊下

        開課前組織入學測評,根據測評數據定制個性化的學習路線。開課后的每次課通過GPU + Jupyter Notebook + GitHub在線提交作業,然后講師和助教1v1在線批改、講解作業,且提供可執行的交互式代碼。每個階段均有精心設計的實戰項目和在線考試,以便及時查漏補缺,學員學完全部內容后做畢業考試,且平時考試和畢業考試都做1v1批改,從而在不斷的階段性實戰和考試中掌握機器學習技能。

      • 提供GPU云實驗平臺

        還原BAT真實生產環境,提供工業數據和國內首創的價值數十萬的GPU云實驗平臺(提前裝tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相關數據)。提供完善的實驗平臺供您動手、真槍實戰,拒絕紙上談兵。

      • 簡歷優化

        根據集訓營實戰項目,將涉及到的關鍵知識點和項目經歷優化到您的簡歷中,此外,畢業考核融合kaggle或天池比賽,考核者不但優先內推,而且和阿里云天池聯合認證機器學習工程師,頒發證書。

      • 面試求職輔導 + 就業推薦

        精講機器學習工程師面試時常見考點/模型/算法,且BAT一線技術經理一對一模擬真實面試,從技術、表達等方面全方位提升您的面試能力。根據您的技術特長提供定制化的能力評估、就業指導以及包括BAT等一線互聯網公司的工作機會推薦。3個月挑戰年薪30~50萬。

      課程安排

      • 第一階段 零基礎快速上手編程

        • 在線直播:1-基本python類型、判斷與循環流程等
        • 在線實訓:2-python基本練習題
        • 在線直播:3-文件/數據讀寫、面向對象、第三方庫等
        • 在線實訓:4-多種數據讀寫與面向對象練習
        • 線下實戰:5-python基本練習題 與 google python實戰題
      • 第二階段 數據分析與可視化全攻略

        • 在線直播:1-使用Numpy與Pandas進行數據統計與分析
        • 在線實訓:2-pandas綜合練習
        • 在線直播:3-用pandas完成機器學習數據預處理與特征工程
        • 在線實訓:4-pandas完成Kaggle機器學習預處理
        • 在線直播:5-好用的python可視化利器matplotlib與seaborn
        • 在線實訓:6-matplotlib/seaborn完成Titanic和自行車租賃數據可視化
        • 線下實戰:7-美國大選、共享單車可視化技能鞏固與實戰
      • 第三階段 玩轉大數據

        • 在線直播:1-hadoop與map-reduce
        • 在線實訓:2-手寫map-reduce完成詞頻統計,制作詞云
        • 在線直播:3-Spark與大數據處理
        • 在線實訓:4-Spark大數據日志分析
        • 線下實戰:5-大數據分析處理案例
      • 第四階段 機器學習原理

        • 在線視頻:1-線性回歸、logistic回歸、梯度下降
        • 在線視頻:2-決策樹、隨機森林、GBDT
        • 在線視頻:3-SVM與數據分類
        • 在線視頻:4-特征工程:數據清洗、異常點處理、特征抽取、選擇與組合
        • 在線直播:5-廣義線性模型、SVM、人工神經網絡的精髓速講
        • 在線實訓:6-算法核心要點鞏固(上)
        • 在線直播:7-決策樹、隨機森林、boosting模型融合的精髓速講
        • 在線實訓:8-算法核心要點鞏固(中)
        • 在線直播:9-樸素貝葉斯、HMM、Word2vec的精髓速講
        • 在線實訓:10-算法核心要點鞏固(下)
        • 線下實戰:11-機器學習模型算法系統串講
      • 第五階段 機器學習實戰

        在線直播:機器學習流程、基本分類與回歸模型

        • 1-ML綜述及sklearn庫簡介?
        • 2-ML算法一覽(各類算法及簡單應用)?
        • 3-數據預處理及驗證
        • 4-回歸案例

        在線實訓:Kaggle機器學習比賽中的特征工程處理實戰

        在線直播:機器學習中的特征工程與模型調優,sklearn用法

        • 1-特征工程(獨熱向量編碼,分段與離散化,多項式特征)
        • 2-特征處理、特征構造、 特征選擇
        • 3-模型評估與參數調優
        • 4-流程化處理:PIPELINE?

        在線實訓:sklean接口熟悉與機器學習建模指導

        線下實戰:sklearn建模與使用

        • 1-手把手帶你get scikit-learn機器學習建模重要點
        • 2-get迅速上手建模的技能
        • 3-學習如何進行模型調優,一步步優化自己的模型
        • 4-包括數個Kaggle與天池案例

        在線直播:XGBoost與LightGBM精講

        • 1-建模調參(數據清洗、特征處理、特征選擇、模型的調參、評估)
        • 2-模型狀態(過/欠擬合、狀態驗證、過/欠擬合的調整、模型調優)
        • 3-模型融合(集體智慧:投票器/Bagging/隨機森林/Boosting)
        • 4-XGBoost簡介及三類參數詳解,和代碼實現

        在線實訓:sklearn刷Kaggle比賽題

        在線直播:自然語言處理相關問題與建模

        • 1-Kaggle便利店銷售預測案例
        • 2-比賽開發流程:數據準備、數據特征處理、XGBoost設參、訓練與分析
        • 3-NLP案例1:分類與打標簽的應用:資訊,金融
        • 4-NLP案例2:中文情感分析

        在線實訓:XGBoost與LightGBM使用

        在線直播:金融風控比賽實戰

        • 1-微額借貸風控案例:數據分析、特征處理、特征選擇、模型設計
        • 2-風控算法案例:數據清洗、特征選擇、類別不平衡解決、模型設計
        • 3-模型融合及項目代碼

        在線實訓:數據科學比賽練習賽

        線下實戰:集成算法與場景建模

        • 1-集成模型在多個比賽和工業場景的應用
        • 2-熟練XGBoost和LightGBM的使用
        • 3-使用樹形Boosting模型達到較好擬合效果
      • 第六階段 深度學習原理到實戰

        • 在線視頻:1-神經網絡初步:全連接與反向傳播
        • 在線視頻:2-卷積神經網絡與計算機視覺
        • 在線視頻:3-循環神經網絡與自然語言處理
        • 在線視頻:4-深度學習實踐:Caffe與Tensorflow項目實戰
        • 在線直播:5-ANN、CNN、RNN的精髓速講
        • 在線直播:6-TensorFlow深度學習框架
        • 線下實戰:7-無框架實現神經網絡模型與TensorFlow框架應用
      • 第七階段 深度學習模型應用

        • 在線直播:1-深度神經網絡、google wide&&deep模型、騰訊通用CTR神經網絡框架與實現
        • 在線直播:2-卷積神經網絡、caffe實戰圖像分類、Tensorflow實戰圖像風格變換實現
        • 在線直播:3-循環神經網絡、Tensorflow實戰情感分析與文本生成實現
        • 線下實戰:4-工業項目的TensorFlow應用實戰
      • 第八階段 CV 推薦 NLP 金融四大方向的應用

        在線直播:CV應用之大規模車輛重識別(ReID)

        • 在不同的道路交通視頻監控拍攝條件下,識別出同一車輛是車輛重識別需要解決的主要問題。車輛重識別需要處理不同拍攝視角、光照等拍攝條件同一車輛的視頻監控圖像存在差異的問題,甚至車輛的類內方差要大于類間方差。例如同年款的奧迪Q7跟Q5可能要比換代的Q7要來的更加相似。

        在線直播:推薦應用之電商平臺的商品推薦

        • 電商業務在全球各大互聯網公司的營收中都占有極其重要的地位,推薦系統對用戶推薦商品的質量好壞直接影響了巨頭們的股價,商品推薦團隊是公司各大算法團隊中的核心團隊,有著絕對地位的優勢,我們針對全球Top 1的電商數據進行推薦算法優化。

        在線直播:NLP應用之文本分類系統

        • NLP的經典任務,但應用場景也非常廣泛。情感分類被應用于利用網上評論打分,探究金融市場情緒。主題分類被應用于新聞分類,intent classification被用于構建聊天機器人。

        在線直播:金融風控應用之反欺詐(異常檢測和社交網絡分析)

        • 現在工業界里,對于金融風控來說,社交網絡最主流,相當于金融領域的知識圖譜。本項目中會先介紹什么是金融反欺詐,包括反欺詐規則的構造、反欺詐模型的難點攻克,其次精講無監督異常檢測算法的原理與使用方法,最后詳解社交網絡算法在金融反欺詐領域的應用。

        線下實戰:圖像項目 (圖像分類+圖像檢索)

        線下實戰:電商推薦算法(內容包括user的向量表征計算、x2x計算、rank model如何使用、特征體系如何構建)

      • 第九階段 完整項目實戰與就業指導

        在線直播:CV項目實戰之癌癥檢測(上)

        • 1-Kaggle癌癥檢測競賽簡介
        • 2-癌癥檢測的代碼實現

        在線直播:從零搭建電影推薦網站1/4

        • 1-需求分析
        • 2-確定產品、數據、以及技術框架
        • 3-推薦系統的系統架構,線上線下、召回排序模塊的劃分

        在線直播:NLP智能客服(上)

        • 智能客服系統案例所涉及相關技術原理的講解,主要包括文本分類、分詞、詞向量、文本相似度、檢索數據庫等算法的原理講解和總結回顧。

        在線直播:信用模型搭建

        • 1-信貸特征開發與挑選
        • 2-建模與評分卡轉換
        • 3-構建評分卡監控體系

        在線直播:從零搭建電影推薦網站2/4

        • 1-FM、深度學習在推薦系統中的應用
        • 2-推薦系統實例講解

        線下實戰:機器翻譯系統(基于seq2seq attention的機器翻譯模型、基于transformer的機器翻譯模型),與文本糾錯(基于BiLSTM + CRF的文本錯誤檢測、基于神經網絡的文本糾錯)

        線下實戰:機器學習面試輔導(面試注意點+常見面試考點精講+簡歷指導+項目展示)

        在線直播:CV項目實戰之癌癥檢測(下)

        • 1-癌癥檢測的背后原理解析
        • 2-項目step by step答疑分

        在線直播:從零搭建電影推薦網站3/4

        • 1-推薦系統中的召回策略
        • 2-召回與排序模塊的邏輯關系

        在線直播:信用模型優化方案

        • 1-不均衡采樣優化
        • 2-無標簽樣本衍生
        • 3-模型融合實現特征交叉

        在線直播:NLP智能客服(下)

        • 編程開發階段,實現個算法,搭建系統以及源碼講解。

        在線直播:從零搭建電影推薦網站4/4

        • 1-冷啟動相關模型與算法
        • 2-冷啟動模塊的設計與實現

      實戰項目

      • 實戰項目1

        python基本練習題 與 google python實戰題

        通過完成基本練習題,加深和鞏固對python的認識和理解,挑戰來自google的python實戰題,熟練完成書寫python代碼解決各種問題。

      • 實戰項目2

        pandas綜合練習

        通過pandas 100題練習,加深對pandas操作的熟悉度,同時通過對Kaggle案例進行數據處理,掌握實際場景下的數據操作工具。

      • 實戰項目3

        大數據分析處理案例

        通過對大文件日志的分析,熟悉hadoop,spark寫map-reduce處理海量數據的方法,并對電商數據進行處理,get工業界常用大數據技能。

      • 實戰項目4

        sklearn建模與使用

        手把手帶你get scikit-learn機器學習建模重要點借助于整理的簡單資料,get迅速上手建模的技能,并學習如何進行模型調優,一步步優化自己的模型。期間的案例包括數個Kaggle與天池案例。

      • 實戰項目5

        Xgboost與LightGBM使用

        大部分情況下,為了取得好結果,我們會用集成模型,這個部分,我們設計了多個比賽和工業場景,幫助大家熟悉Xgboost和LightGBM的使用,使用樹形Boosting模型達到較好擬合效果,同時又很好地控制過擬合。

      • 實戰項目6

        Caffe&Tensorflow實戰

        這個部分,將獲得激動人心的深度學習庫Caffe與Tensorflow搭建網絡進行訓練的全技能。我們將通過一個景點的圖像識別transfer learning,到圖像檢索,到風格轉換,一步步帶大家學習庫的使用,真正做到使用深度學習庫解決實際的圖像場景。

      • 實戰項目7

        金融風控反欺詐項目:異常檢測和社交網絡分析

        現在工業界里,對于金融風控來說,社交網絡最主流,相當于金融領域的知識圖譜。本項目中會先介紹什么是金融反欺詐,包括反欺詐規則的構造、反欺詐模型的難點攻克,其次精講無監督異常檢測算法的原理與使用方法,最后詳解社交網絡算法在金融反欺詐領域的應用。

      • 實戰項目8

        大規模車輛重識別(ReID)

        在不同的道路交通視頻監控拍攝條件下,識別出同一車輛是車輛重識別需要解決的主要問題。車輛重識別需要處理不同拍攝視角、光照等拍攝條件同一車輛的視頻監控圖像存在差異的問題,甚至車輛的類內方差要大于類間方差。例如同年款的奧迪Q7跟Q5可能要比換代的Q7要來的更加相似。

      • 實戰項目9

        圖像分類與檢索

        具體的圖像分類與檢索案例,在電商服裝數據集上,進行分類與檢索的實驗。將獲得圖像數據預處理,Tensorflow建模與調優,基本圖像檢索與高級圖像檢索技能。

      • 實戰項目10

        癌癥病理檢測

        您將獲得大量96x96病理圖像以進行二分類。正例標記表示圖片的中心32x32像素區域 至少有 腫瘤組織的一個像素。 圖像中心32x32像素外的腫瘤組織不影響分類結果,提供該外部區域以實現不使用零填充的卷積模型,以確保應用于整個圖像時的一致結果。

        本項目包括完整的數據科學競賽流程:了解項目、數據分析可視化、預處理和數據增強、構建基線模型、訓練、驗證和分析、測試時增強、提交預測文件 ,還包括了項目部署。

      • 實戰項目11

        文本分類系統

        文本分類作為NLP的經典任務,其應用場景非常廣泛。情感分類被應用于利用網上評論打分,探究金融市場情緒。主題分類被應用于新聞分類,intent classification被用于構建聊天機器人。

      • 實戰項目12

        機器翻譯系統

        機器翻譯作為Seq2Seq+Attention最成功的應用,其借用神經網絡,如今的翻譯系統已經遠遠不止是字面翻譯,而是能夠像人類一樣翻譯出連冠通順地道的語言。本項目中的機器翻譯系統會分別基于seq2seq attention和transformer。

      • 實戰項目13

        智能客服系統

        簡介:這是一套智能的客服系統,用戶導入數據后可以訓練模型,使得模型能夠更加準確匹配用戶所提的問題。同樣的用戶也可以不重新訓練模型,使用原有模型進行匹配問題。

        目標:分工合作完成一個應用級的智能問答系統,掌握模型算法和數據存儲,并在此基礎上通過模型的訓練來完成問答系統的智能化。

      • 實戰項目14

        電商平臺的商品推薦

        電商業務在全球各大互聯網公司的營收中都占有極其重要的地位,推薦系統對用戶推薦商品的質量好壞直接影響了巨頭們的股價,商品推薦團隊是公司各大算法團隊中的核心團隊,有著絕對地位的優勢,我們針對全球Top 1的電商數據進行推薦算法優化。

      • 實戰項目15

        從零開整電影推薦網站

        在本項目中,我們會手把手帶大家從零開整一個電影推薦網站,首先進行需求分析,確定產品、數據、以及技術框架,其次詳細設計,確定系統架構、線上線下以及召回排序模塊的劃分,推薦系統實例講解,接著是冷啟動模塊的設計與實現,最后總結深度學習在電影推薦中的應用。

      往期學員結業項目

      • 電影推薦網站
      • 點我體驗
      • 密碼:123
      • 體驗賬號:gavin2

      講師團隊

      • 陳博士

        七月在線AI Lab負責人兼科學家。歷任浪潮集團數據科學家,國家電網人工智能行業應用方向團隊負責人。參與過一國家863項目,且曾主持一山東省自主創新及成果轉化專項,發明專利十余項,專業論文十余篇。對機器學習、NLP相關技術的原理推導,以及深度學習在能源、通信、氣象等行業的應用深有研究。

      • Seven博士

        博士畢業于國內Top5高校,在人工智能和模式識別領域發表了10余篇會議和期刊。目前在國內某知名互聯網公司擔任人工智能算法高級技術專家,有深厚的學術背景和豐富的項目及業務落地經驗。Seven老師長期擔任校園招聘和社會招聘技術面試官,授課風格深入淺出、詼諧幽默。

      • 李老師

        推薦算法專家,在BAT均從事過推薦系統、廣告系統等研發,做過多個行業的推薦系統。

      • 楊老師

        廣告算法和推薦算法專家,5年BAT互聯網技術開發管理經驗,有豐富的廣告系統、推薦系統研發經驗,分別在百度核心搜索廣告算法團隊以及騰訊某重要推薦算法團隊工作4年。

      • 褚博士

        芝加哥大學計算機博士,研究方向為NLP,熟練當前深度學習在NLP領域的模型與應用,以及pytorch、pandas等python庫,設計的jupyter notebook和作業備受學員稱贊,主講的七月在線《PyTorch的入門與實戰》更是被學員譽為最好的PyTorch課。

      • 張雨石

        Google工程師,北航碩士畢業,對深度學習、計算機視覺和自然語言處理有著極大的熱忱,CSDN博客上有多篇文章流傳甚廣。去Google之前,曾先后在騰訊、百度實習。

      • 梅老師

        畢業于國內知名985院校,金融數學方向。前知名第三方信貸決策公司算法工程師,現任某巨型獨角獸公司金融部門算法研究員。師從Exprian、Discover等公司風控專家,專注于金融領域的算法創新,有豐富的算法實戰、優化經驗。

      • 林老師

        原BAT高級技術專家,更早時期先后任職于微軟、EMC等,從事過操作系統、數據庫和云存儲相關產品的研發。擅長Python數據分析、爬蟲。曾多次作為面試官參與BAT/EMC校招面試與出題,善于剖析leetcode經典題型、助人入門、提高。

      • 孫老師

        10多年開發經驗,先后任職國內知名互聯網企業,從事人工智能方向的實施,擅長全棧開發,將機器學習/深度學習結合到實際生產運營中。

      時間安排

      2019年8月12日起正式上課,為期3個月

      • 在線直播周一20:00PM--22:00PM
      • 在線實訓周二20:00PM--22:00PM
      • 在線直播周三20:00PM--22:00PM
      • 在線實訓周四20:00PM--22:00PM
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        • 姓名
        • 工作年限
        • 就業公司
        • 就業崗位
        • 年薪
        • 王*
        • 傳統IT轉行
        • 阿里巴巴
        • AI
        • 70萬
        • 高*
        • 五年
        • 某金融公司
        • 機器學習
        • 50萬
        • 石*
        • web開發轉崗
        • 某金融公司
        • 推薦算法
        • 35萬
        • 葛**
        • 三年
        • 某電信公司
        • Data Science
        • 30萬
        • 張**
        • 半年
        • 百度
        • 信息檢索
        • 25萬
        • 于*
        • 機械行業轉行
        • 某互金公司
        • 算法
        • 32萬
        • 吳*
        • Python轉AI
        • 某金融上市公司
        • 數據科學家
        • 40萬
        • 孫*
        • 19碩士應屆
        • 某BAT級大廠
        • 深度學習
        • 52萬
        • 何**
        • Java三年轉型
        • 某同城服務平臺
        • 推薦
        • 45萬
        • 趙*
        • Java三年本科
        • 某科技公司
        • NLP
        • 34萬
        • 雷**
        • 碩士畢業一年
        • 今日頭條
        • 數據分析
        • 30萬
        • 王**
        • 19碩士應屆
        • 某航天集團
        • 算法開發
        • 30萬
        • 張*?
        • 傳統IT轉行
        • 某金融科技
        • 金融反欺詐
        • 32萬
        • 張**
        • 傳統IT轉行
        • 某電商平臺
        • 推薦算法
        • 31萬
        • 王*
        • Android轉行
        • 某視頻公司
        • 機器學習
        • 31萬
        • 邱*
        • 兩年通信轉行
        • 旅游上市公司
        • NLP研發
        • 45萬
        • 趙**
        • 移動開發轉行
        • 金融智能公司
        • NLP
        • 35萬
        • 李**
        • 物理方向轉行
        • 華為
        • AI研發工程師
        • 50萬
        • 武**
        • Java轉行
        • 某互聯網汽車
        • NLP研發
        • 60萬
        • 石**
        • iOS轉崗
        • 某上市教育公司
        • NLP工程師
        • 45萬
        • 陳**
        • Java轉崗
        • 某數據公司
        • 算法
        • 35萬
        • 趙*
        • 物理方向轉行
        • 某電商網站
        • 搜索推薦
        • 40萬
        • 張**
        • 三年移動轉崗
        • 某互金公司
        • 風控
        • 36萬
        • 彭**
        • 本科運維轉行
        • 某AI企業
        • 機器學習
        • 27萬
        • 于*
        • C++轉行
        • 360
        • 算法
        • 40萬
        • 王**
        • 一年
        • 某汽車平臺
        • 算法
        • 25萬
        • 陳*
        • web全棧轉行
        • 某安全公司
        • 算法
        • 28萬
        • 思*
        • 一年硬件轉行
        • 某移動電商
        • 推薦算法
        • 30萬
        • 王**
        • Java轉崗
        • 某醫療公司
        • 算法
        • 23萬
        • 龍**
        • 移動開發轉崗
        • 一下科技
        • 數據工程師
        • 30萬
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      學員訪談

      • 孫同學

        深度學習算法應屆碩士秋招記錄,有的拿到52萬年薪offer

        “ 專業知識相關:多態,虛函數,const與define的比較等等。手寫編程題是:二叉樹節點最近公共祖先 跟 數組中最長連續序列。”

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      • 邱同學

        集4畢業不到半個月,成功拿到45萬年薪offer

        “對于SVM和XGBoost這種常考的算法我幾乎前前后后手推了超過10次,到后面幾乎都能閉著眼睛在腦海里推導出來,而在面試的過程中也確確實實被問到了相關的問題,考察對于算法的理解。”

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      • 石同學

        iOS成功轉崗NLP拿到45萬年薪

        “寒老師和David講的深入淺出,收獲很大,機器學習、到深度學習,再到項目課都獲益頗多。周末的線下部分可以當面答疑,解決很多疑惑。”

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      • 陳*夢

        本科轉崗拿到年薪35萬

        學完集3不到一周,拿到了一家C輪的移動互聯網公司年薪35萬的offer,任職算法工程師。

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      • 思同學

        成功轉型一周連續拿下3個30萬offer

        "收獲的是知識,對機器學習有一個系統的認識。一定要回歸到工程中去,就像校長July一直強調的四大金剛(課程 + 題庫 + LeetCode + kaggle),課程、數據結構代碼、面試題庫和工程經驗,都同樣重要。"

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      • 張杰民 - julyteam007組員

        與其他學員組隊獲得《智慧交通預測挑戰賽》前3%排名

        “淺入深的教學方式,夯實了python基礎,鞏固了機器學習理論,中期會結合好玩的天池比賽,再一次加強對算法的理解,可以在實踐中真真切切體會數據挖掘流程。”

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      如何從傳統IT轉型NLP并薪資翻倍的:NLP(知識圖譜)面試總結

      “seq2seq的原理圖,attention是怎么回事,為什么會有效果,這里容易引進transformer,然后這個話題就有點復雜了,看水平的時候,transformer模型有點復雜,自己先看懂,然后畫模型流程圖,找出模型各個部分的區別,對比分析,說說自己的理解。最后一般會順帶問,在我的項目或者實際中有沒有應用,這個自己在學的過程中最好自己應用一下,會加分不少。”

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      校招面試分享:我是如何連拿華為、蘇寧、攜程、招商4個offer的

      “首先傳統機器學習算法:svm、lr、softmax、決策樹、隨機森林、GBDT、xgboost、adaboost、bp神經網絡、樸素貝葉斯等等這些都必須自己手推一次或者多次。深度學習方面:CNN、RNN、LSTM、常用激活函數(tanh、relu等)、adam優化函數、梯度消失這些原理或者是結構都應該能手畫出來。”

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      NLP 崗位面試經歷:很多面試題都能在題庫里找到

      “其實以上這些面試題好多都是可以在七月在線APP上的題庫可以找到,在工作之余好好看看,結合項目加深理解,找到NLP的工作還是相對比較容易的,希望大家能沉下心,切勿急躁,好好學,肯定能找到自己滿意的工作。”

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      C++轉行算法拿到360年薪40萬offer

      “報名開始學習后感覺自己每天都很充實,課上跟老師實踐,完成作業,緊跟老師腳步,然后再回過頭來復習算法的理論就輕松很多。”

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      剛畢業雙非本科如何拿到NLP offer并薪資翻三倍的

      在去年畢業沒幾個月的時候,因為不滿意自己工作,于是來到了七月在線機器學習集訓營學習,這也是我第一次真正接觸七月在線這個平臺,學習了一段時間收獲了很多,不僅僅是機器學習、深度學習知識,還學到一些實用的python數據分析、spark入門知識以及NLP的知識。于是趕著金三銀四好時光投了一些簡歷,拿到了薪資還比較滿意的NLP offer(接近之前三倍,之前太低了)

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      勵志!充滿干貨的AI面經:純電力員工如何成功轉行NLP并薪資翻倍

      Tensorflow必須掌握,別說自己會keras了,丟人,真的,不開玩笑,至少我遇到公司都是這樣。簡歷上把深度學習的知識具體的體現出來,比如你在某個項目上搭的模型是什么樣子,這樣更容易獲得面試機會。

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      我是如何從機械行業本科社招成功轉行NLP并薪資翻倍的

      前后面了近10家公司,總體感覺今年的要求普遍比去年高,像NLP的模型Transformer\Bert,好像成為NLP算法工程師的標配了,40%的幾率會被問到。

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      薪資近乎翻倍,題庫里的xgboost筆記看了不下十遍

      校長的博客,看xgboost那篇博客我看了不下十遍,adaboost的過程看了也有好幾遍,直到確定自己懂了并且能寫出來,推導損失函數。另外,對cnn的文章,校長的博客也不錯。

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      易貸網、金蛋科技、百度金融、螞蟻金服等互聯網金融面試經驗

      首先,簡歷是你能被邀請去一個公司進行面試的敲門磚,一般技術崗的簡歷要突出特色與重點,忌諱繁雜與花哨,一般可以將簡歷分為基本信息、個人技能、工作經歷、項目經驗四個大的方面,這四項也是面試官最感興趣的,然后再對大項進行詳細的劃分。

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      本科校招算法崗面經:拿到滴滴、頭條offer

      我是七月在線集4學員,本科,以下是我的校招面經

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      本科應屆拿到近20萬的AI面經:曾一度因是雙非院校而沒面試機會

      集訓營上課我覺得好處就是可以和一群好朋友一起學習,氛圍挺好,一起做項目很有幫助,在群里互相解答問題提問題。

      完整訪談>

      薪資翻倍的AI面經:曾擔心學完集訓營依然找不到工作

      對機器學習有了一個更全面的認識,從基礎的python、pandas到后期的算法,所有知識點都聯系的很緊密,不像自學期間那么盲目,對機器學習的算法原理也了解的更加透徹,對于一些復雜的算法svm 、xgboost 能做到熟練的推導出來。面對面試中遇到的問題也是游刃有余。

      完整訪談>

      證書樣本

      從集訓營第四期開始,將長期和阿里云天池聯合認證集訓營的學員。另為考慮到學員和公司隱私,特馬賽克部分信息。

      線下實訓

      大牛講師面授,學習氛圍濃厚

      • 上海線下班
      • 上海線下班
      • 上海線下班

      課程咨詢

      周老師:18910848502

      email:july@julyedu.com

      常見問題

      • Q : 集訓營的上課方式是怎樣的?

        A : 集訓營采用線上線下相結合的方式,線上內容分為在線直播和在線實訓,線下內容為線下集訓,面對面實戰項目輔導。

      • Q : 怎樣的基礎才能報名該集訓營?

        A : 學過編程、高數、概率統計,有一定的Python數據分析基礎。

      • Q : 不在北京、上海、深圳、廣州、杭州、沈陽、濟南、鄭州、成都、武漢、西安、長沙怎么參加線下集訓部分的課程?

        A : 七月在線不提供住宿,但是可以幫助大家協調住宿(費用遠遠低于市場價)。如果實在無法參加線下的集訓部分,仍然可以獲得線下集訓的課程Jupyter Notebook或PPT講義、代碼和相關項目資料,且您在自己實現具體項目時遇到任何問題可以隨時咨詢講師。

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