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”实话说，现在转行AI的是越来越多，市面上AI的课也是五花八门，但是一股脑地去学了，真的能找到一份好的工作吗？其实不然。
经过我秋招对AI算法行业的一些面试，现在这个方向招人已经和之前大不相同了，之前只要你会点简单的机器学习算法，能说出点原理，能做到熟练调用就完全可以，但现在难度已经大了太多太多。现在面试考验的的已经远远不止工程实战能力，而是对算法的透彻理解和推导能力。为什么？因为现在仅仅靠代码无法区分面试者的差距，调包的话很多人都会，但是真正懂得内部原理的却寥寥无几。只有懂得详细的算法机理，才能真正对整个项目有透彻的理解，从而可以从更底层对算法进行调优，让结果产生质的区别，这样水平差距就显现出来了。
所以，现在考验的是两个方面？工程动手能力必不可少，其次在这个基础上需要有对算法透彻的理解。
然而市面上的教程缺乏的就是这两方面的有机结合。比如吴恩达、林轩田的课程就比较偏理论，学了一堆公式推导，但是不知道怎么用。而一些培训机构一上来就是将Numpy、Pandas、Sklearn框架的使用，一点底层算法也不讲，让学习者一个个变成了调包侠。
基于上述问题，我和几位机器学习大佬创办了一个结合理论和实战的机器学习训练营。其实现在训练营已经开办了三期了，经过我们的不断优化，这期训练营又有了更大的改观，在理论的基础上增加了许多实战项目。
整个课程的大纲和流程是这样的：
本期开课
日期
-01-28
开班仪式
为同学们讲解课程的目标、课程规划、课程理念等内容
章节
课程
第1周
机器学习基础
机器学习的定义和假设，理解构建机器学习系统的要素，VC维以及可学习理论简介
实战项目：基于线性模型完成房价预测问题
第2周
线性回归模型
线性回归是最为经典的机器学习模型，本周将从数学原理过渡到实战应用带你全面掌握该模型
课后练习：构建高阶特征增强线性模型的学习能力
第3周
逻辑回归模型
从多个角度全方面理解逻辑回归：逻辑回归作为工业界应用最为广泛的模型，掌握该算法是尤其必要的
实战项目：预测鸢尾花品种实现多分类模型
第4周
神经网络模型
神经网络是近年来机器学习最令人兴奋的领域，本周将带你进入神经网络的世界
实战项目：利用神经网络构建一个准确率99%的手写数字识别模型
第5周
神经网络
模型原理
理解反向传播算法，并且利用Keras搭建你自己的第一个神经网络
课后练习：使用预训练深度学习模型完成特征提取
第6周
机器学习
系统设计
带领你完整的领略整个机器学习系统的要点：从问题定义、数据收集再到模型构建和评估的要点和细节
大作业：Kaggle竞赛——Instacart市场篮子分析
第7周
支持向量机
支持向量机作为理论上最为优美的模型，其在实际中也被广泛应用部署，本周课程将从零开始推导SVM算法，并且带你理解核函数的原理
实战项目：基于主成分分析和支持向量机完成人脸识别任务
第8周
无监督学习
本周课程将