第六期初级机器学习小组(旁听组_收费)


About

鉴于琪石学习小组的持续热度与广受好评,为满足广大学子的要求,本期机器学习学习小组继续开通旁听!录取分为正式组(需要进行面试,面试录取后免费)和旁听组(不需要面试,缴费即进场),一同进行学习。请参考往期小组成员的学习心得: https://mp.weixin.qq.com/s/Nrvd0QJcCTU4BSuevqX8ng 正式组和旁听组学习方式和要求大致相同,具体如下。

学习目标: 通过学习Coursera上的Machine Learning(Andrew NG, Stanford), 对机器学习进行完整的初步学习。适用于没有系统学过机器学习,希望打好基础的学员。旨在短期(8周)内掌握如何应用、 选择合适的机器学习算法并提高算法的表现。 网课:https://www.coursera.org/learn/machine-learning? 领队在学习结束后根据习题完成情况、出勤、主讲表现、讨论参与度等方面评测正式小组成员表现。

学习方式: 以个人学习和小组讨论相结合形式进行,要求学员深入思考并积极参与讨论。具体形式为: 课件讲解:每周末进行线上小组讨论,由被录取的**正式组学员**(包括领队)轮流选择课程的章节进行讲解,梳理知识点,并给出3-5道不同难度的例子做进一步讲解;讲解完成后,主讲人需提供题目作为习题,可以使用网课附加的习题,每周讨论时长约为1-2个小时。 提问答疑:学习小组所有成员进行个人学习,遇到问题可以随时在学习群里面讨论;对于全体成员均不确定或无法解决的难题,助教提供阶段性指导,助教也会在期中和期末按需进行答疑(主要在微信群)。 完成作业:小组**正式学员**需要每周完成并提交主讲人给出的习题,小组成员上传自己的代码到GitHub,分享自己的repository来相互review代码。**旁听学员**不需要参与代码review,但强烈鼓励按时完成习题(不作具体要求)。

学员组成:
助教:一名(已到位); 组长(领队):一名(已到位); 组员:正式组8人(含组长),对Machine Learning有热情,适合近期准备科技公司面试的朋友。 旁听组最多50人。

报名要求:
旁听组无要求。

课程时间:
November 2021 - January 2022.

琪石学分: 0


Syllabus

部分学习大纲:

1. Linear Regression and Logistic Regression

2. Neural Networks

3. Gradient Descent

4. Support Vector Machines; Decision Trees; Ensemble

5. Unsupervised Learning and Dimensionality Reduction

6. Model Selection and Anomaly Detection

7. Generative Model: GAN

8. Reinforcement Learning

以上总共包括8个主题,每一周讨论一个主题,届时可根据实际进展调整课时。

学习资料:
1. Coursera: https://www.coursera.org/learn/machine-learning? 2. Machine Learning in Stanford(CS 229): http://cs229.stanford.edu/syllabus-spring2021.html 3. Machine Learning in NTU(Prof.Hung-Yi Lee) https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html 4. Andrew Ng’s notes: https://github.com/xiaqunfeng/machine-learning-yearning

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Activity type: OnlineStudyGroups

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Announce date: July 23, 2021

Registration deadline: Nov. 27, 2021

Start date: Nov. 13, 2021

End date: Jan. 8, 2021

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Leader: Not disclose

Maximum participants: 50

Maximum Applicants: 50

4 people already applied

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Fee for premium members: 100.0

Fee for all others: 200.0


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