关于课程

感谢大家抽空参加此次分享交流会，也感谢大佬们对活动的支持！

回放一下昨天的内容。

下面的我们细化一下此次的课程安排。

特征工程，一阶优化方法，线性回归

5月6号上午8：30

逻辑回归，凸优化，泛化，正则化

5月13号上午8：30

神经网络基础：感知机，反向传播

5月20号上午8：30

聚类算法(K-Means)，贝叶斯

5月27号上午8：30

卷积神经网络，循环神经网络

5月27号上午10：10

降维学习，支持向量机：核方法

6月3号上午8：30

无监督神经网络：自动编码机，生成对抗网络

6月10号上午8：30

强化学习，半监督学习，字典学习

6月10号上午10：10

补充课按大家的反馈开设，目前包括：图像，NLP，数学以及优化理论等。

补充课开设在上午只有单节上课的时间之后或者另外找时间上课，答疑比较灵活，可能在课程中间也可能是单独的时间。

本期课程答疑安排嘉宾：

S学长: 腾讯AI Lab

X学长: 中国香港中文大学博士

MSRA Intern

L学长: 卡内基梅隆大学 Master

CMU Satya Lab

G学长: 上海交大PhD

新加坡松下研究院

请同学们按需选择课时。

报名方式：

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在公众号中回复“购买课程”。

上课之前，请大家提前学习一下python基础知识，以及jupyter(http://jupyter.org/ )的安装以及使用。