（文末有CV方向，奖金5万元工业级AI大赛报名介绍，所有人均可参与！欢迎报名！)
学人工智能，为什么我说，你必须参与一次AI大赛？
在人工智能领域，不管是国外的Kaggle，还是阿里天池、DataCastle、科赛网，每年都会举办各种各样类型的比赛，我想你肯定会有这样的疑问，参加这种大赛到底有什么样的价值？为什么我必须参与一场大赛？
参与大赛我又能获得什么？
其实比赛大部分的赛题都有着真实的业务内涵。多数企业带着问题举办比赛，是想借助比赛获得解决项目的困惑办法，或者能得到一些解决问题的思路。
目前手机端定位的GPS偏差达到10米以上，直到现在为止也没有成熟的解决方案。而室内精准用户定位本身是有巨大应用价值的
可以说，如何将AI技术进行商业化落地，是各个AI大厂接下来几年最重要的动作，通过参与比赛，能够了解各大企业在新领域方向的探索
在AI领域，数据与算法是科学研究与产品技术研发的核心，大规模、高水准且具有真实场景内涵的标注数据集，是推动AI科研和技术前进的关键驱动力。
如果你未来想进入AI行业，这些高质量的数据是非常珍贵的，尤其是在校学生，很难接触到这些来自真实商业世界的高质量数据。以语音识别为例，对于学校这类学术单位来说，最大的问题是没有足够的资源收集、清洗、标注大量的语料；而对小公司和创业团队来说，语料和计算力都是问题。
通过参加AI竞赛，出题企业会提供大量相关数据，供参赛选手分析使用。这对于在校学生、科研人员以及其他企业的研发人员而言，是非常难得的。
参与AI竞赛并不是对学业的耽搁，相反是一个很好的学习机会。如果你觉得自己的能力不够，正确的方法不是等到有足够的能力才来参赛，而是通过参赛来快速培养相应的能力。
我们可以来做一个简单的比较
可以看出来，参与AI竞赛，比你在学校做科研能够收获的价值更大
在AI领域无论技术还是应用都很新，赛道本身就不够成熟。在这样的情况下，投资机构、企业和专家会共同探讨得出一些具有潜力的应用领域，专门针对这些领域设计赛题，
通过AI竞赛的方式，可以获得好的解决方案和团队，同时通过投资和业务培养的方式来孵化相应的创业项目，可以达到培育赛道的目的。
对于参赛者而言，能投身于创新创业事业，是比参加竞赛更有价值的事情。
很多参赛者（尤其是优秀参赛者）是抱着征服与体验的目的来参与比赛的。凭借自身实力，打败乃至碾压数量众多的对手，攻克具有挑战性的难题，这本身就是很有吸引力的事情。
当然，比赛的意义远不止如此，工业界对于有竞赛经验的同学也更愿意录用
但是，其实我们很多人其实并没有参与比赛的经验，也不知道如何参与比赛，找不到队友，没有方法，如果只是自己摸索，根本达不到目的，反而浪费时间和效率，更何况，比赛是一个互动极强的项目，需要队友探讨和老师的指导
否则，你就算花费大量时间，可能也达不到目的和效果
为了能让更多人参与竞赛，深度之眼耗时5个月，和比赛教练，比赛冠军选手深入讨论，面向所有学员广泛征集意见，终于独立打造开发出了一套比赛实战班！！
在解答这个问题之前，我们先分析完成一个赛题，需要经过哪些关键环节，一般而言，参与一场AI竞赛主要的动作包括：
1、对赛题进行理解
先大致了解企业提供的数据，包括数据特征变量、目标变量的分布，并分析变量之间的相关度，发现一些高相关或共线性的特征。
2、数据处理和清洗
数据特征值缺失的处理，如果数据中包含文本则需要进行数据清洗。
3、特征工程
包括特征变换和特征编码。针对一些长尾分布的特征，需要进行幂变换或者对数变换，使得模型能更好的优化。对于离散的类别特征，往往需要进行必要的特征转换/编码才能将其作为特征输入到模型中。
4、算法模型的选择、融合和验证
对于某类AI问题比如计算机视觉、语音识别、自然语言理解等，有大量开源算法模型，每个模型都有其优势和局限，要解决特定的问题往往需要多个算法模型进行融合，而不同算法模型的选择和融合对结果的影响很大，这也是一个解决方案的关键。当然，比较厉害的团队可以根据问题开发一些新的算法模型。
5、参数设置
选好了算法模型后，最重要的工作就是参数设置，不同的参数往往导致结果差异巨大，也是区分不同参赛团队实力的重要因素。
在上面的几个步奏中，前面两个步奏属于准备工作，关键的是后面三步。区分不同方案优劣的关键，是特征工程、算法模型的选择和融合、参数设置，这也是不同团队实力的主要体现。
而我们就是基于此五步设计的学习流程
1、介绍各类AI大赛(Kaggle、天池等）平台及背景，让你了解哪些大赛适合自己
2、从账户注册流程开始，手把手教你创建比赛账户
3、如何下载和使用Kaggle，天池比赛等所提供的数据集
在做好赛前准备后，要想打好一场比赛，我们就应该先了解比赛的赛题
1、讲解赛题，了解赛题背景，结果评价指标，数据集下载
2、分析比赛思路，分析比赛需要哪些理论和技术的支撑
3、教你如何寻找思路的方法和技巧
针对完全没有参赛经验的的同学，我们为保证大家快速上手，在比赛开始前，都会给大家提供一个可以跑出初始成绩的完整代码
1、提供直接可以跑出结果的基础代码，让你完整体验比赛流程，为后续成绩提供对比判断
2、老师会讲解在这个基础代码上，有哪些地方可以优化
3、根据老师的讲解思路进行尝试，老师进行辅助答疑和指导
在打比赛过程中，通过不断学会新的知识点去尝试提高自己的成绩，对于知识点不熟，会影响自己调参，提高比赛成绩，因此
1、老师会将比赛过程中会应用到的重要知识点通过如下流程，进行详细讲解
2、若比赛用到相关论文中的算法，会提供可以学习和借鉴的资料
除此以外，比赛看重的不仅仅是成绩，更多的是优秀参赛人员的代码和思路
1、老师会详细讲解自己打比赛过程中的每一个细节包括试错经验
2、对前几名的解决方案进行解读和对比论证，分析不同方案的优劣
你以为这就结束了？不，深度之眼的课程，最强调的就是动手能力，当所有的环节学习结束以后，就是验证自己能力的时候
1、通过前面掌握的知识点和技巧，尝试打一场全新的比赛
2、老师会同步和你一起打比赛，并且实时提供解决方法和思路，共同探讨代码模型
3、我们会将前3场成绩较好的同学官方帮助组队，并分享这些队伍的比赛思路，集众人智慧，推高大家成绩
我们不做“教科书”一般的知识堆砌，基于比赛真实的实战场景，系统化的流程设计
我们希望你在学完以后，至少具备以下能力
1、熟悉Kaggle竞赛平台并运用其来作比赛
2、学会利用Pandas等进行数据的读取以及数据的处理等
3、学习利用Sklearn进行模型的回归预测、分类等
4、学习数据的EDA分析以及数据清洗、数据预处理等
5、学习特征工程与一些基础的特征构建方法
6、学习模型集成的一些基础知识
7、学习利用kaggle平台做大量数据的比赛
8、学习数据挖掘的常用知识点
Week 1-2 Kaggle：房价预测
Week 3-4 kaggle：预测未来销售
Week 5-6 Kaggle：地震预测
Week ７-８ 科赛：基于卷积神经网络的表情识别
及时赛（1-2个月）：深度学习领域赛题暂时未定
工业级真实AI大赛（3个月）：“视频分析”AI大赛（CV比赛）（总奖金5万，所有人均可参与，详情可见页底介绍）
【预备课】赛前准备和介绍
Week 1
【视频】Kaggle平台账号注册以及介绍，本地Jupyter notebook
【视频】比赛思路课（kaggle房价预测）
【视频】基本的数据处理以及特征选择知识（特征选择、特征重要性、归一化）
【视频】构建一个基本baseline提交并且有成绩（包括模型的构建、数据预处理、结合赛题的部分特征工程知识）
【直播】针对baseline做出答疑
Week 2
【视频】不同数据处理方法和特征工程的一些介绍，baseline的优化、评分提升
【视频】集成与模型融合
【直播】答疑直播课
Week 3
【视频】赛题解读与数据下载导入
【视频】赛题的理解分析
【视频】数据预处理，特征选择
【视频】实现一个基础的Baseline
【直播】针对baseline做出答疑
Week 4
【视频】特征工程
【视频】模型对比分析
【视频】验证集构建与交叉验证
【视频】参数调节与一些Tips
【直播】答疑总结直播课
Week 5
【视频】赛题解读与利用kernel进行比赛
【视频】赛题的理解分析
【视频】数据预处理，特征选择
【视频】实现一个基础的Baseline提交
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你可能觉得，怎么这么贵？但你可以以我们的大纲对比同等价值的课程，不仅如此，
我们的带学导师是在各大比赛领域都拿过Top3的优胜导师，自己对于比赛的过程有着非常丰富发经验，为了打造最易于人吸收的内容框架，我们将课程反复推导了5遍
怀明：
数据科学比赛专职教练，多年将人工智能应用于航空行业飞行器研发经验。担任专职教练后，所指导团队相继获得：
DataFoutain数字中国混凝土砼活塞故障预警中Top 10（1000+）
Kaggle 全球地震预测中比赛3块银牌
Kaggle预测未来销售Top 20以及Top 27（一金一银）
Kaggle桑坦德金融预测比赛中两块银牌
天池新人赛中幸福感预测Top
李欢：
2004年毕业于大连海事计算机专业，14年软件企业管理、物流、电商后台的开发经验，8年以上项目管理经验、80个项目以上的丰富经验，PMI认证项目经理。热爱探索、喜欢挑战、乐于分享、超强的责任感。热衷于用自己的知识解决现实中的问题。
比赛经验：
2018 CCF大数据与计算智能大赛 - 基金间的相关性预测 Top 3
2018 Z-HACK 算法创新大赛 - 农贸市场的价格预测 Top 2
2018 基于大数据的汽轮机瞬态应力分析与预测 Top 3
2019 DCIC 混凝土泵车砼活塞故障预警 - Top 1
2019 雪浪工业数据智能挑战赛 - Top 3
2019 DCIC 消费者人群画像—信用智能评分赛 Top 7
2019 DCIC 海上风场 SCADA 数据缺失智能修复赛 Top 6
Karl
现任BATJ算法工程师，南京大学计算机本硕。
曾担任某独角兽公司算法工程师、某科技公司数据挖掘工程师。
在校期间，多次获得各类人工智能比赛第1名、Top3
充分增强实战能力，在保证服务+1v1答疑的情况下，售价仅为同行其他课程的1/5
因为我们相信，输入+输出才是最好的学习模式，以正在比的比赛为实战，最能够锻炼自己的能力，这是我们深度之眼的特色，也是创新的教学模式
在课程调研初期，我们在学员之间进行了1对1很多沟通，也在朋友圈进行的大范围的调研，我们想打造一门和业务紧密结合、非常落地、即学即用的比赛课程。
从底层认知出发，重构大家对于比赛的理解，选取非常实用的比赛主题，通过对比赛案例的讲解，帮助大家能够快速低成本地运用到工作之中。
疑难问题：导师接受1对1提问，1天之内保证解决问题
系统问题：每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
开放问题：微信群助教及时互动，群友互答
或许你还在犹豫，我是否具备参加比赛的知识和能力？
不要怕，我再来帮你分析，大体上来看，一个合格的AI开发者需要具备的能力有：
1、计算机科学基础和编程能力，这需要学习一些计算机的基础课程并学习一些编程语言；
2、数理基础，主要是概率论和数理统计，大学在本科一二年级时一般会开设相关的课程；
3、数据处理、数据建模的基本能力，这个学习一些相关课程也能基本具备，关键的是培养对数据的敏感度和分析能力；
4、一些通用算法的学习和理解，尤其是机器学习、深度学习方面的算法，大部分算法都可以通过开源渠道获得，入门门槛不高；
事实上，企业内部要用AI技术来解决其业务问题、开发新的应用程序，对开发人员也基本是这些要求，只是他们对业务知识和技术更熟练而已。
这样分析下来，你会发现项目实战，门槛并不是那么高，具备基本的编程能力、数据处理分析能力，并能应用机器学习算法，原则上就可以。
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2、每周五人工智能研究方向前沿问题或职业发展话题讨论，老师和400+学员的集体头脑风暴，资源、干货、观点一起碰撞
如何正确入门机器学习和深度学习？
如何阅读人工智能领域Paper?
AI的就业和发展前景到底怎么样？
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凡参与过的人都说
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Q：课程资料在哪里看？
A：所有的课程资料均会在训练营内上传，报名以后请务必添加客服微信入群！
Q：视频可以电脑看吗？
A：课程视频支持PC端播放。
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。
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1、如果你精读过最新的、前沿的、经典的人工智能论文，并做了相关代码复现工作，可以申请成为我们会员班导师，如果你是论文第一作者，当然更好了。
2、论文班分CV和NLP两个方向，我们会根据班级顶层设计加上你的个人擅长项给你分配对应需要讲解的论文
人工智能课程体系讲师
书籍带学导师：精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、《机器学习实战》等（不限于）AI类知名书籍，可以开设以此书籍为教材的带读班
视频带课导师：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》、斯坦福CS231n《自然语言处理》、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
比赛教练：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
论文导师：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
项目导师：如果你在企业里面，有参加过实际的企业项目，可以作为我们AI企业项目实战班
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云智视像科技（上海）有限公司联合深度之眼推出“视频分析”AI大赛！现面向所有人员均可参赛！该比赛为CV方向比赛
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第二名至第五名奖金：每人/队5000元人民币
参与奖：凡参队选手，均可获得深度之眼周边奖励
赛题
将开放采集自摄像机的原始视频数据集，从提供的视频中找出并判断所有的预先定义的n种人体行为。
评价标准
准确率-不能将a行为判断成b行为；
查全率-所有预先定义的行为都要标出。
开赛时间：8.10日
报名方式：扫码添加客服深小享，回复关键词【比赛】进群，我们会在8.10在群内直接提供数据集和比赛操作指南
活动流程：本次比赛分参赛队伍和观赛队伍
观赛队伍：进群下载简化版数据集，体验整场比赛流程，和老师同学一起学习比赛，观看比赛解析视频
参赛队伍：进群下载完成版数据集，需添加客服私聊回复关键词【报名】参与报名并按要求提交成绩
组队报名：可群内组织，可自行组织！要求1-5人！
福利：参赛者均有机会获得该公司正式工作或实习Offer
时长：8.10日起持续3个月，不定期群内开展分享会
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