大家好，我是自兴动脑AI在线的娜娜老师。

今天，我向你们推荐下6月1-5日，Nemo老师开讲了一门入门机器学习的课程，短短几天时间，已有483名学员付费报名学习，广受好评。



给大家介绍下Nemo老师，现就职于自兴动脑AI在线讲师，中国海洋大学工学硕士，欧盟Erasmus+ COSI理学硕士。五年计算机图像与机器学习领域经验，应用CV与ML方法解决化学及光谱学问题。曾主导西班牙Granada皇家画作无论检测项目，参与NASA 火星探索计划（EM）子项目Mars Rover传感器设计，参与瑞典Munskjo corp特种纸张判别项目， 芬兰Specim, ltd木材水分含量快速检测项目。

如果你之前没有学习过该课程。我将通过“机器学习机器学习5天从0-1的转变”与你们分享关于机器学习方面的一些心得。

首先，我们来看一下当前机器学习领域招聘市场的行情。



上面表格中所有带有“算法”、“人工智能”、“数据挖掘”、“视觉”字样的职位，都需要懂机器学习。

在产品和服务中应用机器学习模型，已经逐步成为了互联网行业的通行方法。甚至很多传统软件企业，也开始尝试应用机器学习。说得更直接一点，人工智能正处在炙手可热的风口浪尖上，作为程序员不会机器学习都不好意思去找工作了。

很多技术开发者迫切希望快速进入人工智能领域，从事工程或者算法等相关工作，这也是我推出这门课程的初衷。录播视频获取请添加娜娜老师QQ：3250627866

本课程针对机器学习初学者，从机器学习、深度学习最基本的原理及学习意义入手，以模型为驱动，五天时间，用最简单的语言和最简单的实列，带你打开机器学习的大门，帮你了解机器学习实现从0到1的转变。

本课程大纲分为五大部分，共计450分钟：

第一部分：走进AI的世界，看AI的冰山一角

• 授人以鱼不如授人以渔。本部分从意义和作用出发，给出相应的学习方法和与理论配套的编程学习，告诉你什么是人工智能。有的学员会来和我探讨，人工智能将如何变革他们的行业，以及他们可以如何利用人工智能去给自己的工作带来新突破，那么你需要人工智能能干什么，以及会带你了解常见的实现手段，让你的工作效能提升1000%。

第二部分：数据准备与监督学习的一般流程

• 抓住关键，个个击破。本部分重在详细讲解有监督学习、非监督学习、分类、逻辑回归、聚类、训练集测试集模型。这几个模型不仅基础、经典、常用，而且数学工具特别简单。

• 数据是机器学习的基础，那么数据是怎么得到的呢？海量数据中一定有大量不完整、不一致。数据预处理有四个任务,数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。

第三部分：决策树与随机森林算法

• 深谙其理，才能灵活应变。本部分开始带大家了解什么是决策树算法、信息熵、信息增益、过拟合。

第四部分：Python实现手写数字分类

• 百尺竿头，更上一层楼。本部分讲述numpy、panda、数据结构、Sklearn、可视化，从此开始，数学工具的需求较之前上了一个台阶，难度明显加大。

第五部分：模型效果评估总结、答疑

• 无须标注，方便运行。本部分重在讲解评估模型、正确率、召回率等。想找到最有效的模型，模型的应用是循环迭代的过程，只有通过持续调整和调优才能适应在线数据和业务目标，方便在各种数据上随时进行尝试。



AI 技术岗位求职知识储备

如果大家真的有意投身到人工智能领域做技术性工作，那么经过技术笔试、面试是必要条件。在面试中被要求从头解释某一个机器学习模型的运行原理、推导过程和优化方法，是目前非常常见的一种测试方法。机器学习模型虽然很多，但是经典、常用的很有限。如果能把本课程中讲解的经典模型都学会，用来挑战面试题相信是足够了。

触类旁通各大模型与算法

各种机器学习模型的具体形式和推导过程虽然有很大差别，但却在更基础的层面有许多共性。掌握共性之后，再去学新的模型、算法，就会高效得多。虽然本课的第二部分集中描述了部分一般性共同点，但真要理解个中含义，却还要以若干具体模型为载体，从问题发源，到解决方案，再到解决方案的数学抽象，以及后续数学模型求解的全过程，来了解体味。这也就是本课以模型为驱动的出发点。

极简版实例体验实际应用

运用到实践中去，是我们学习一切知识的目的。机器学习本身更是一种实操性很强的技术，学习它，原本就是为了应用。反之，应用也能够促进知识的深化理解和吸收。本课虽然以原理为核心，但也同样介绍了：划分数据集、从源数据中提取特征、模型训练过程、模型的测试和评估等方法和工具。



我希望本课的学员在知识和技巧的掌握之外，能够将学习到的基本规律运用到日常生活中，更加理性地看待世界。

再遇到“人工智能产品”，能够根据自己的知识，去推导：How it works——

• 它背后有没有用到机器学习模型？

• 如果有的话是有监督模型还是无监督模型？

• 是分类模型还是回归模型？

• 选取的特征是哪些？

• 如果由你来解决这个问题，有没有更好的方法？

我们自己用来判断万事万物的“观点”、“看法”、“洞察”，实际上都是我们头脑中一个个“模型”对所闻所见（输入数据）进行“预测”的结果。这些模型自身的质量，直接导致了预测结果的合理性。

借鉴机器学习认识客观规律的过程，可以知道，模型是由数据和算法决定的。对应到人脑，数据是我们经过见过的万事万物，而算法则是我们的思辨能力。

我们作为人类不必被动等待一个外来的主宰者。完全可以主动训练自己的思维模型，通过改进算法和增大数据量及数据多样性来提升模型质量——如果能在这方面给朋友们带来些许启发，我实在不胜荣幸。

最后，预祝每一位报名课程的朋友，能够通过学习找到心仪的工作，如果大家有任何疑问和建议，也欢迎通过支付1元学费：https://ke.qq.com/course/303354？tuin=45266413后，加入专属机器学习群，与我交流，我们共同学习，共同进步。

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