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备战秋招 | 《百面机器学习》算法+leetcode开班报名!

AINLP • 1 周前 • 15 次点击  

AINLP推荐:基础不牢,地动山摇,备战秋招,从夯实算法基础开始

文末重金招聘讲师秋招已经开始了!时间紧迫,别人已经得到offer了,你却还在不知所措?


八月份基本都是秋招和社招的高峰期,但好岗位招聘人数和应聘人数简直堪比春运抢票


你可能会想“机会那么多,为什么我总是得不到想要的名额?而别人却可以?”

可你往往忽略了,他们在面试前2-3个月就开始准备


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。但这些知识点你不可能在短时间内学完所有


不仅如此,面试官在考察我们面试的时候经常会非常注重知识点细节,有时候一个问题都会追问到底


到底应该如何快速突击?

《百面机器学习》这本书出版自2018年,是一本很新的书籍,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,其中大部分源于算法研究岗位的真实场景,非常实用


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,结合了知识点和工具与业务场景的应用


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


作者王喆表示: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

作者在面试一位同学的时候该学生在介绍自己实习时候用过XGBoost预测股票涨跌的过程中,他就会由浅入深依次考察下列问题:

  • GBDT的原理(知识

  • 决策树节点分裂时是如何选择特征的?(知识

  • 写出Gini Index和Information Gain的公式并举例说明(知识

  • 分类树和回归树的区别是什么?(知识

  • 与Random Forest作比较,并以此介绍什么是模型的Bias和Variance(知识

  • XGBoost的参数调优有哪些经验(工具

  • XGBoost的正则化是如何实现的(工具

  • XGBoost的并行化部分是如何实现的(工具

  • 为什么预测股票涨跌一般都会出现严重的过拟合现象(业务

  • 如果选用一种其他的模型替代XGBoost或者改进XGBoost你会怎么做,为什么?(业务+逻辑+知识

这是一条由简历出发,由“知识”为切入点,不仅考察了“知识”的深度,而且还考察了“工具”、“业务”、“逻辑”深度的面试路径,也是很多面试官通用的路径

不仅如此,除了《百面机器学习》,leetcode也是最经典的算法题库,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。


但你可能又会觉得《百面机器学习》这本书又很难,而leetcode题量太大,如何抓住重点,高效得在短期内进行突击?


算法面试刷题班


就是针对即将开始的秋招和社招所建立的,我们找寻了在面试经验非常丰富的导师团来进行带学


1
课程视频讲解

对书籍重难点内容提供针对性视频讲解,对leetcode刷题进行重难点视频讲解


2
合理安排任务

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

5、每日任务+打卡监督,摆脱你拖延症难题

▲往期训练营任务布置示意

3
3维度答疑

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


你还能获得

1、专属价值1198元知识星球学习名额,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

5、深度之眼策划了10场(学习赋能)+20场(技术应用方向)重量级AI直播,不是技术硬干货,但每一场都有独特的价值,翻到文末,查看具体主题和参与方式

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教学大纲
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Week1

【学前准备】开营仪式:如何备战秋招或者面试?(可替换)

【案例解析】了解机器学习中的特征工程和模型评估

【视频课】了解监督学习中的经典算法

【刷题】Leetcode:双指针 排序(快速选择、堆排序、桶排序、荷兰国旗问题)贪心

【直播】周六晚直播+答疑课

Week2

【视频课】学习支持向量机 

概念解析 

SVM最优化问题 

硬间隔SVM最优化问题的推导 

线性可分SVM

核函数

SMO算法

【视频课】了解机器学习中如何降维处理

PCA和LDA

【刷题】Leetcode: 二分、分治链表、哈希表、字符串栈和队列

【直播】周六晚直播+答疑课

Week3

【视频课】了解机器学习中的非监督学习算法 从EM算法到kmeans算法的推导

【视频课】机器学习中的概率图模型

hmm的引出和问题的介绍

HMM预测问题之维特比算法

crf的一些基础概念

crf具体介绍

【刷题】LeetCode:字符串、数组和矩阵、位运算、数学

【直播】周六晚直播+答疑课

Week4

【视频课】了解优化算法的原理、常见优化算法的讲解

【视频课】了解常见的采样方法、作用、具体实现,以及应用、常见采样的讲解以及MCMC的推导

【刷题】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)

【直播】周六晚直播+答疑课

Week5

【视频课】前向神经网络 网络图和激活函数 前向传播 损失函数选用 反向传播

【视频课】

循环神经网络 RNN GRU和LSTM

【刷题】LeetCode:搜索(BFS、DFSBacktracking)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)

【结营】期末总结复盘+优秀学员面试经验分享

对于优秀作业我们将置顶,助教将进行点评和批改

可上下滑动,查看往期学员部分打卡详情


看到同学们这么认真的在做学习笔记,也是满满的成就感

睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看往期学员部分作业完成详情


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中备受好评!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,查看往期学员部分评价详情


高素质学员

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习,不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生,华为、阿里、滴滴的工程师

学员福利

为了鼓励学员,我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金


按要求完成全勤打卡,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


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,所有人说“太值了”!

加入训练营,仅需98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!

-长按以下二维码速速报名-

报名时间:2019.8.09-2019.8.28

(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

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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。


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订阅须知

Q、课程购买以后什么时候能看?

A、所有的课程必须等到统一开营时间才能查看,请添加客服二维码入群学习。

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、可以开具电子发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。


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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:

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深度之眼首创训练营模式,在不到两年时间已有1.8万名付费学员,我们长期招募兼职讲师,以在线工作为主,分成收入佳

只要您在一下方面有某一专长:

1、对数据分析、数据挖掘方向有擅长,可带数据科学相关班

2、有多年Python开发经验,对web/爬虫/运维/数据分析/云计算/大数据其中一个领域熟悉,可申请做Python课程导师

3、精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍,可以开设以此书籍为教材的带读班

4、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课,可以开设以此课程为教材的带学班

5、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛,并取得过前5的成绩,可带竞赛班

6、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师

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