第一章. 機器學習和深度學習系統設計方法論
a)機器學習和深度學習的概念和區別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統機器學習的系統設計方法
d)人工智能時代深度學習的系統設計方法
第二章. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發流程
a)洞悉公司業務業務邏輯痛點，抽象出計算機解決方法方案
b)數據清洗和預處理
c)構建數據集，數據特征工程
d)模型選擇，模型訓練，模型評估，模型測試
e)開線效果評估
f)線上開發性能測試，運行上線
第三章. 機器學習的離線訓練
e)模型選擇的標準
f)網格搜索，交叉驗證法，留出法
g)面臨的問題：類目樣本不均衡，樣本數量不夠，樣本質量不佳，如何解決？
i.類目不均衡：Facol Loss
ii.樣本數量不夠：數據增強
iii.樣本質量不佳：
h)模型衡量標準：準確率，召回率，F1，AUC和ROC的概念
第四章. 機器學習的在線預測
a)高并發，低延時
b)灰度測試，A/B Test 分桶對比
c)效果好壞標準：CTR點擊率，平均停留時長，PV/UV變化等
第五章. 機器學習模型的線上實時反饋機制
a)在線實時反饋
b)在線學習微調機制
第六章. 人工智能整體是一個復雜，反饋的系統工程 

中國科學院計算機博士，騰訊人工智能高級算法研究員

Ø 畢業于中國科技大學計算機系，獲得博士學位

Ø 曾任百度公司搜索引擎高級工程師，鳳巢廣告競價系統技術負責人

Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高級研究員

Ø 現任騰訊公司人工智能，深度學習，數據挖掘大數據處理高級算法研究員

胡老師曾在多家大型互聯網公司總部工作，有豐富的互聯網大數據，機器學習，數據挖掘以及人工智能方面的實踐知識和項目案例。

主導研發了百度公司新一代鳳巢廣告競價系統，在全國中小企業廣告主在互聯網公司投放廣告策略技巧方面有很深造詣

主要負責搜索引擎的研發，以及信息流廣告產品的展現策略和架構的設計，對全國中小型企業和公司在互聯網行業的廣告投放策略和流量管理，都有豐富的經驗。

主導研發了百度公司國際化戰略的日文搜索引擎系統

主導開發了騰訊公司的騰訊新聞APP客戶端等信息流產品。

胡老師總結了近十年以來在一線互聯網公司的大數據，人工智能，數據挖掘以及機器學習等實踐經驗，對中國的互聯網高科技發展方向深耕多年，對全國中小型企業轉向互聯網+戰略方向，以及互聯網營銷方面，總結出了一套關于民營企業擁抱與轉型互聯網+的世界觀和方法論

主講課題：

《生物識別》

《大數據技術與應用》

《智能語音技術的深度解析》

《機器學習常見算法以及實踐項目》

《人工智能產品分析和工程架構思考》

《人工智能產品管理和產品設計方法》

《人工智能可用性研究以及業務場景探索》

• 人工智能產品管理和產品設計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產品思考1 人工智能的發展和定義1 人工智能產品2 體系――人工智能產品框架3 基礎――數據的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業――人工智能時代的商業模式第2 章 無行業不智能1 互聯網的行業認知1 互聯網時代的下半場――產業互聯網的興起2 產業互聯網的行業屬性2．1 產品需..

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• 人工智能機器學習算法在項目中的實戰

   

  一．介紹機器學習，什么是機器學習a) 簡單介紹機器學習，數據挖掘b) 機器學習和數據挖掘的基本概念和原理c) 機器學習用來解決什么問題機器學習的應用場景1) 機器學習應用場景之一------分類以及分類的應用場景a) 分類概念b) 分類的應用c) 分類和聚類、推薦的區別d) 分類工作原理e) 分類中概念術語..

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• 機器學習閉環系統設計方法

   

  第一章. 機器學習和深度學習系統設計方法論a)機器學習和深度學習的概念和區別b)人工智能算法工程師的日常工作流程c)傳統機器學習的系統設計方法d)人工智能時代深度學習的系統設計方法第二章.機器學習和深度學習人工智能的常見開發流程a)洞悉公司業務業務邏輯痛點，抽象出計算機解決方法方案b)數據清洗和預處理c)構建數據集，數..

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• 人工智能機器學習與深度學習實戰案例及應用

   

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