如今，人工智能火爆全球并快速切入各个领域，比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万，部分超过四十万拿到五十万，有的甚至年薪百万本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设，继续维持
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以及六大企业项目：大规模行人重识别（ReID）、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统
且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力，本期新增部分在线直播、实训项目，具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。
目录：
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七月在线-机器学习集训营15 [就业转型]/
├──00、预习阶段-python基础和数据分析
| ├──00、在线直播：开班宣讲.mp4 123.77M
| ├──01、在线视频：python基础语法语法精讲.mp4 277.77M
| ├──02、在线视频：python核心语法进阶.mp4 199.11M
| ├──03、在线视频：数据分析numpy和pandas精髓速讲.mp4 252.57M
| └──04、在线视频：matplotlib数据可视化.mp4 268.66M
├──01、第一阶段机器学习原理
| ├──在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4 325.12M
| ├──在线视频：2-决策树、随机森林、GBDT.mp4 398.44M
| ├──在线视频：3-SVM与数据分类.mp4 187.32M
| ├──在线视频：4-特征工程：数据清洗、异常点处理、特征抽取.选择.组合.mp4 296.69M
| ├──在线直播：11-XGBoost精讲.mp4 222.21M
| ├──在线直播：12-HMM、CRF模型要点.mp4 224.16M
| ├──在线直播：5-机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲.mp4 287.38M
| ├──在线直播：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4 235.79M
| └──在线直播：9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4 239.44M
├──02、第二阶段机器学习实战
| ├──在线视频：01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.mp4 299.38M
| ├──在线视频：04-基于SQL的机器学习流程和实践.mp4 519.84M
| ├──在线直播：02-数据分析与特征工程串讲.mp4 189.88M
| ├──在线直播：03-图像与文本基础.mp4 230.04M
| ├──在线直播：05-机器学习实践案例高阶.mp4 226.00M
| ├──在线直播：06-机器学习模型部署与案例.mp4 285.51M
| ├──在线直播：07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4 329.19M
| └──在线直播：08-机器学习项目实战：渔船时序轨迹分类.mp4 287.50M
├──03、第三阶段深度学习原理到实战
| ├──在线视频：1-神经网络初步：全连接与反向传播.mp4 240.95M
| ├──在线视频：2-卷积神经网络与计算机视觉.mp4 257.56M
| ├──在线视频：3-循环神经网络与自然语言处理.mp4 346.00M
| ├──在线视频：4-深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战.mp4 372.55M
| ├──在线视频：5-深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解.mp4 208.17M
| ├──在线视频：6-卷积神经网络、实战图像分类.mp4 265.90M
| ├──在线视频：7-循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型.mp4 256.25M
| └──在线直播：8-深度学习在工业项目中的应用(调参、优化、模型压缩).mp4 137.36M
├──04、第四阶段深度学习模型应用
| ├──在线视频：01-陈博士带你从头到尾通透word2vec.mp4 763.21M
| ├──在线视频：1-深度学习在物体检测中的应用：Two-Stage和One-Stage框架.mp4 170.93M
| ├──在线直播：2-人脸识别真的安全吗？机器学习.深度学习安全前沿技术：对抗攻击和防御.mp4 119.31M
| └──在线直播：3-深度学习模型实践技巧：工业界是如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型.mp4 109.94M
├──05、第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固
| ├──在线视频1-深度学习在物体检测中的应用.上..mp4 181.28M
| ├──在线视频2-深度学习在物体检测中的应用.中..mp4 150.06M
| ├──在线视频3-深度学习在物体检测中的应用.下..mp4 163.13M
| ├──在线视频4-NLP基础技能：文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计.mp4 461.95M
| ├──在线视频5-深度学习回顾与pytorch简介.mp4 246.09M
| ├──在线视频6-当下最好的语言模型BERT：发展历程、模型介绍及应用举例.mp4 310.72M
| ├──在线视频7-推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析.mp4 216.40M
| ├──在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法.mp4 177.07M
| └──在线视频9-商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序.mp4 268.27M
├──06、第六阶段 CV NLP 推荐三大方向的完整项目实战
| ├──在线直播：01-CV-1-行人重识别项目（ReID）背景与基线方法.mp4 134.90M
| ├──在线直播：02-CV-2-行人重识别项目（ReID）跑通训练+评测流程.mp4 159.95M
| ├──在线直播：03-CV-3-行人重识别项目（ReID）多任务训练框架.mp4 168.11M
| ├──在线直播：04-CV-4-行人重识别项目（ReID）模型优化迭代及总结.mp4 169.18M
| ├──在线直播：05-NLP-1-智能问答机器人项目介绍和环境搭建.mp4 240.01M
| ├──在线直播：06-NLP-2-意图识别与文本匹配.mp4 272.11M
| ├──在线直播：07-NLP-3-智能问答机器人中的闲聊.mp4 314.94M
| ├──在线直播：08-NLP-4-智能问答机器人项目的部署、总结.mp4 253.60M
| ├──在线直播：09-推荐-1-商品推荐系统介绍和环境搭建.mp4 208.96M
| ├──在线直播：10-推荐-2-商品推荐系统特征工程.mp4 277.86M
| ├──在线直播：11-推荐-3-商品推荐系统模型构建.mp4 309.14M
| └──在线直播：12-推荐-4-商品推荐系统迭代优化.mp4 276.18M
├──07、第七阶段 项目库补充项目实习与就业指导
| ├──在线视频：01-CV1-人体姿态识别项目开题：项目介绍与环境搭建.mp4 56.51M
| ├──在线视频：02-CV2-人体姿态识别初探：单人姿态与多人姿态.mp4 251.55M
| ├──在线视频：03-CV3-人体姿态估计与实战：实战代码与评价指标.mp4 139.57M
| ├──在线视频：04-CV4-人体姿态估计引申探讨：3D姿态与多视角姿态估计.mp4 315.31M
| ├──在线视频：05-NLP1-聊天机器人项目开题：项目介绍和环境搭建.mp4 72.85M
| ├──在线视频：06-NLP2-聊天机器人特征工程和模型构建.mp4 234.35M
| ├──在线视频：07-NLP3-聊天机器人迭代优化：Transformer与BERT应用.mp4 246.04M
| ├──在线视频：08-NLP4-聊天机器人总结：编程实现与系统搭建.mp4 200.19M
| ├──在线视频：09-推荐1-电影推荐网站 开题：项目介绍和环境搭建.mp4 126.20M
| ├──在线视频：10-推荐2-从零搭建电影推荐网站特征工程和模型构建.mp4 669.02M
| ├──在线视频：11-推荐3-从零搭建电影推荐网站迭代优化.mp4 525.42M
| ├──在线视频：12-推荐4-从零搭建电影推荐网站评估、部署、总结.mp4 140.39M
| ├──在线直播：13-推荐-5-商品推荐系统讲整体内容梳理和进阶.mp4 169.99M
| └──在线直播：14-机器学习面试辅导.mp4 107.36M
└──课件
| ├──01、第一阶段
| | ├──1_Machine_Learning_Introduction – Jupyter Notebook.PDF 830.29kb
| | ├──2_Generalized_Linear_Model – Jupyter Notebook.PDF 1.01M
| | ├──3_Decision_Tree – Jupyter Notebook.PDF 1.17M
| | ├──4_Boosting – Jupyter Notebook.PDF 264.09kb
| | ├──5_NAIve_Bayes – Jupyter Notebook.PDF 272.24kb
| | ├──6_Support_Vector_Machine – Jupyter Notebook.PDF 869.31kb
| | ├──7-XGBoost – Jupyter Notebook.PDF 1.92M
| | ├──8_1_Hidden_Markov_Model – Jupyter Notebook.PDF 362.06kb
| | ├──8_2_Expectation_Maximization_Algorithm – Jupyter Notebook.PDF 152.51kb
| | ├──MachineLearning 第一课实训-meinan.ipynb 7.24kb
| | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威-Copy1.ipynb 5.89kb
| | ├──MachineLearning-1-第一课实训-杜威.ipynb 5.89kb
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy1.ipynb 4.48kb
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise-Copy2.ipynb 4.48kb
| | ├──在线实训-MachineLearning-1-Exercise.ipynb 4.48kb
| | └──在线实训-算法核心要点巩固(中)-meinan.ipynb 6.37kb
| ├──02、第二阶段
| | ├──01-机器学习基本流程，基础模型与sklearn使用.zip 11.57M
| | ├──02-机器学习实战：基于sklearn和 pandas.ipynb 5.82kb
| | ├──03-机器学习实战-Part2_数据分析与特征工程.PDF 4.07M
| | ├──04-机器学习实战-Part3_文本与图像基础.PDF 4.16M
| | ├──05-基于SQL的机器学习流程和实践.zip 2.65M
| | ├──06-机器学习高阶实践案例.PDF 4.73M
| | ├──06-机器学习高阶实践案例.zip 14.97M
| | ├──08-Home Credit用户信贷违约预测.PDF 24.49kb
| | └──7-模型高阶使用与部署.zip 9.35M
| ├──03、第三阶段
| | ├──01_NN_Basics.PDF 3.45M
| | ├──02_ConvNets_Principles.PDF 14.46M
| | ├──03_Word2Vec_RNN_Attention_Seq2Seq.PDF 30.59M
| | ├──04_Debug_DNNs_ConvNets_Design.PDF 44.28M
| | ├──预习1.神经网络初步.zip 21.72M
| | ├──预习2.CNN与CV.zip 23.02M
| | ├──预习3.RNN与NLP.zip 99.40M
| | └──预习4. 深度学习实战.zip 41.24M
| ├──04、第四阶段
| | ├──02_Object_Detection.PDF 33.07M
| | ├──03_Adversarial_Deep_learning.PDF 25.19M
| | ├──04_Lightweight_Model_Deep_Compression.PDF 16.61M
| | └──1-陈博士带你从头到尾通透word2vec.PDF 524.54kb
| ├──05、第五阶段
| | ├──cv方向.zip 84.16M
| | ├──nlp方向.zip 17.07M
| | ├──NLP文本匹配数据集.zip 2.66M
| | └──推荐方向.zip 32.49M
| └──data.zip 7.07M
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：2022年，七月在线重磅推出【Python】机器学习集训营15期，价值12000元，课件齐全，完结无秘。本集训营旨在帮助学员深入掌握机器学习知识，提升Python编程技能，助力职业发展。
1、课程内容丰富
【Python】七月在线-机器学习集训营15期涵盖了机器学习的核心知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。课程内容丰富，从基础理论到实际应用，全面深入，让学员能够系统地学习机器学习。
课程还包含了大量的实战案例，通过实际操作，让学员能够将所学知识应用到实际问题中，提高解决实际问题的能力。
此外，课程还提供了丰富的学习资源，包括课件、代码、视频等，方便学员随时随地进行学习。
2、师资力量雄厚
【Python】七月在线-机器学习集训营15期邀请了业内知名专家和实战派讲师授课，他们拥有丰富的教学经验和实战经验，能够为学员提供高质量的教学服务。
讲师团队注重理论与实践相结合，通过生动的案例和深入浅出的讲解，让学员能够轻松掌握机器学习知识。
此外，讲师团队还提供一对一辅导，针对学员的疑问进行解答，确保学员能够充分理解课程内容。
3、学习氛围浓厚
【Python】七月在线-机器学习集训营15期采用线上直播授课，学员可以随时随地参加课程，不受时间和地点限制。
课程设置了班级群，学员可以在这里交流学习心得，分享学习资源，共同进步。
此外，课程还定期举办线上答疑活动，讲师团队会针对学员的疑问进行解答，营造良好的学习氛围。
4、就业前景广阔
随着人工智能技术的快速发展，机器学习人才需求旺盛。完成【Python】七月在线-机器学习集训营15期后，学员将具备扎实的机器学习基础和丰富的实战经验，能够胜任相关岗位。
课程结束后，七月在线还为学员提供就业指导服务，帮助学员顺利进入职场。
此外，七月在线与多家企业建立了合作关系，为学员提供实习和就业机会。
总结：
【Python】七月在线-机器学习集训营15期以其丰富的课程内容、雄厚的师资力量、浓厚的学习氛围和广阔的就业前景，成为了机器学习爱好者和从业者的首选课程。
本集训营旨在帮助学员掌握机器学习知识，提升Python编程技能，助力职业发展。选择七月在线，开启你的机器学习之旅。
本文由nayona.cn整理
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