仅剩3天 | 带学《百面机器学习》葫芦书,算法+leetcode一应俱全

3 月 2 日 PaperWeekly

或许你只要比别人准备多一点,你就可以在群体中脱颖而出。


年后基本都是春招和社招的高峰期,但好岗位招聘人数和应聘人数简直堪比春运抢票。


你总在抱怨”为什么别人机会那么好,能抢到你想要的名额?“

可你往往忽略了,他们在面试前1个月就开始准备。


提前准备,意味着你完全有时间针对公司开出的岗位职责去学习。但过度的提前准备,却很容易导致自己陷在题库中抓不住重点。


算法岗、数据岗、看重的是逻辑,他们不是找正式员工,不用你去推导出所有细节,但是要求对框架要有整体的概念。


不论是机器学习还是数据分析,面试最常见的考点基本覆盖SQL、Python、统计学、数学、编程、算法。你不可能在短时间内学完所有,但你可以集中突击

《百面机器学习》这本书出版自2018年,书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答,其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书按照面试的逻辑,从日常工作、生活中各种有趣的现象出发,梳理了知识点和工具与业务场景结合能力,不仅囊括了机器学习的基本知识 ,而且还包含了成为出众算法工程师的四大技能。


  • 知识:主要是指你对machine learning相关知识和理论的储备

  • 工具:将你的machine learning知识应用于实际业务的工具

  • 逻辑:你的举一反三的能力,你解决问题的条理性,你发散思维的能力,你的聪明程度

  • 业务:深入理解所在行业的商业模式,从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力


而这四点是面试官在"限定的时间内"检验你能不能达到"技术合格"的标准


leetcode,最经典的算法题库,也基本是面试官出题的”葵花宝典“,基本所有大大小小公司都会引用leetcode上的原题做为笔试。但leetcode题量太大,《百面机器学习》这本书又很难,如何在1个月之内进行有效的删减和突击,最高效的利用假期时间进行学习?


算法面试刷题班


就是针对即将开始的春招和社招所建立的,我们找寻了在面试经验非常丰富的老师


你能获得什么

1、以《百面机器学习》为教材,结合leetcode筛选刷题

2、利用一线发开中最实际的问题为主,包含热点和常考问题

3、通过通俗易懂的内容,结合大量的实际例子,促进理解

4、涵盖内容广,包含传统机器学习内容,还有当下非常火热的强化学习、对抗网络等

5、提供针对性讲解,完善答疑体系帮助大家快速掌握重难点

6、每日任务+打卡监督,摆脱你拖延症难题


你还能获得什么

1、专属价值1198元知识星球学习名额,5位重量级人工智能大咖坐镇,一年服务时间,解决你的学习疑难

2、完善助教晋升体系,提供平台锻炼学习能力和输出能力

3、群内面试小伙伴的复盘总结,帮你不断丰富面试经验

4、加入我们还会有英伟达、蚂蚁金服、图森未来、阿里、华为、滴滴、京东伙伴提供工作内推

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教学大纲
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Week1  

特征工程

模型评估

经典分类算法

Leetcode:双指针

排序(快速选择、堆排序、桶排序、荷兰国旗问题)

贪心


Week2      

降维

非监督学习

概率图模型

Leetcode:二分、分治、链表、哈希表、字符串、栈和队列

  

Week3       

优化算法

采样

LeetCode:字符串、数组和矩阵、位运算、数学


Week4 

前向神经网络

循环神经网络

Leetcode:

树(递归、层次遍历、前中后序遍历、BST、Trie)

图(二分图、拓扑排序、并查集)


Week5   

强化学习

集成学习

生成式对抗网络

人工智能的热门应用

LeetCode:

搜索(BFS、DFS、Backtracking)

动态规划(斐波那契数列、矩阵路径、数组区间、分割整数、最长递增子序列、最长公共子序列、0-1 背包、股票交易、字符串编辑)

我们坚信,学员的反馈是我们最好的建议,所以我们会不断根据你的学习调整适合你的计划。


学AI,顶级书本+权威导师,你就相当于成功了一半,而我们有优秀的导师团


带学导师



某双一流大学计算机专业博士

牵头与谷歌本部合作深度学习项目

中国移动集团IT架构师

科研方向:计算机视觉、自然语言处理、强化学习



北京大学计算机硕士

数据科学及人工智能高级开发工程师

CSDN 博客专家

知乎专栏作者

累计原创文章 200+

累计读者粉丝 30w



BAT企业AI研究院

视觉算法专家

曾就职于计算机视觉

独角兽企业

GitHub Followers 1000+

知乎粉丝10000+



天池AI医疗大赛10强选手

同济大学模式识别方向硕士

参与深度学习国家项目


事实上,如果单纯靠导师带,你的学习问题得不到解决,你还是无法继续学习,所以针对每个学生,我们都提供了全方位的答疑,随时为你解决学习和作业中的任何问题


我们用三种方式给学生答疑

1、AI星球1对1提问,12小时之内保证解决问题

2、每月统一收集问题直播答疑,系统讲解重难点

3、微信群及时互动,群友互答


我们用及时反馈系统给学生批改作业

1、自主研发的作业批改系统,提交作业马上查看成绩,还可以随时查阅自己的分数

2、每月直播作业讲解,查漏补缺,真正吃透,融会贯通


看到同学们这么认真的在做学习笔记,也是满满的成就感

如果你曾经参加过我们的训练营,你知道每一位学生对我们都是真实的反馈。


学员给我们的好评

我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽!零差评!

而我们,还在不断的更新迭代

睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看部分学员评价

为了让每个学员不仅学知识还能及时了解行业动态,我们每周都会举行热门话题讨论

睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看部分学员讨论

参与的他们说:一场讨论,节约了我两年时间

结束的他们说:赶紧截图,干货满满,信息量超大

如果你还在犹豫,不如看看我们的招生数据

我们的战绩

1、超过7700+学员报名

2、累积打卡总168381次

3、总奖金池累积超过8万元,还在不断累积


为了鼓励学生坚持学习,按要求完成打卡,我们将赠送你如下福利!!

(训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!)


事实证明,往期训练营结束后,每一期坚持打卡的人,都拿回了报名时他所付的金额


学完有效果吗?加入我们,去问问那些已经拿到商汤和BAT企业算法offer的学长和学姐们,听听他们的定期直播分享吧!


我们的学员凡是参与过一期的人,都不断的在参与我们其他的主题,他们说“太值了”!你却还在观望?

等到他们进入你也能进的公司,你准备何去何从?

不参与竞争,就只能等待淘汰。你不参与,别人会参与。

加入训练营,仅需99元!


老师会对具体的算法全部进行系统的讲解


与其自己埋头琢磨

不如让老师直接带你入门


时间永远是挤出来的,我们帮你安排

你要做的只是按部就班的学习

理论知识+实战能力

找个小伙伴和你一起学习把!

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现价已涨至129元,和paperweekly号主商量为给粉丝更多的福利

我们决定仍然99元!仅限2天!

报名时间:2019.1.30-2019.2.28

(过时将无法参与!)

若无法扫码,请点击阅读原文链接


5周一晃而过,不如来学习!

我相信,结束以后,你会感谢现在的自己


添加班主任微信进学员内部群

开启你的升级之旅

备注:报名成功后,请及时添加班主任微信,如有任何问题,也请添加班主任微信咨询。


名企合作

截止目前,我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系,只为给大家提供最优质的学习服务:

除此之外,已经有超过15家知名互联网企业和我们建立了内推合作,旨在帮助同学们更加快捷、有效地找到工作:

订阅须知

Q、课程资料在哪里看?

A、所有的课程资料均会在网易云课程内上传。


Q、报名后可以退款吗?

A、本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。


Q、可以开具发票吗?

A、可以开具普通发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。


讲师招募!!  

“深度之眼”首创训练营模式,在不到一年时间已有近8000名付费学员

我们一直在邀请兼职讲师,以在线工作为主,分成收入佳


欢迎大家扫客服微信联系我们!


只要您在一下方面有某一专长:

1、人工智能的任一专业领域

2、软件开发的任一种语言、工种


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Face recognition has attracted increasing attention due to its wide range of applications, but it is still challenging when facing large variations in the biometric data characteristics. Lenslet light field cameras have recently come into prominence to capture rich spatio-angular information, thus offering new possibilities for advanced biometric recognition systems. This paper proposes a double-deep spatio-angular learning framework for light field based face recognition, which is able to learn both texture and angular dynamics in sequence using convolutional representations; this is a novel recognition framework that has never been proposed before for either face recognition or any other visual recognition task. The proposed double-deep learning framework includes a long short-term memory (LSTM) recurrent network whose inputs are VGG-Face descriptions that are computed using a VGG-Very-Deep-16 convolutional neural network (CNN). The VGG-16 network uses different face viewpoints rendered from a full light field image, which are organised as a pseudo-video sequence. A comprehensive set of experiments has been conducted with the IST-EURECOM light field face database, for varied and challenging recognition tasks. Results show that the proposed framework achieves superior face recognition performance when compared to the state-of-the-art.

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