课程介绍

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  涂威威

  第四范式资深算法科学家

  第四范式先知平台独有的大规模分布式机器学习框架 GDBT 的设计者，将 AutoML 及迁移学习应用到工业界并取得显著的效果提升。在大规模分布式机器学习系统架构、大规模机器学习算法设计和应用、在线营销系统方面有深厚积累。曾在百度凤巢从事广告点击率预估工作，设计开发了百度机器学习计算框架 ELF。

• 主题说明

  机器学习在计算广告、推荐系统、金融应用、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等诸多领域取得了很多成功。在几乎所有这些成功的机器学习应用中，机器学习专家在机器学习的各个阶段扮演了非常重要的角色，这些阶段包括：将现实世界问题转换为机器学习问题、收集数据、数据预处理、特征工程、选择或设计算法、调整算法超参数、评估模型性能、在线部署机器学习系统等，这些任务的复杂性超出了非机器学习专家的能力范围。
  
  AutoML旨在研究没有专业知识的情况下，使用低门槛甚至零门槛的机器学习算法，该技术能够让AI摆脱对机器学习专家的依赖，正在成为AI赋能行业的重要方式。

• 适合对象

  AutoML看起来很美好，却也挑战重重。开发者对 AutoML 也是既好奇也疑惑，所以只要你是 AI 领域的学习者，从业者，甚至感兴趣程序员会不会被 AI 替代这件事，都可以报名学习。你可以在这里从0认识，再次重新认识机器学习新兴且重要的技术领域——AutoML。

• 学习要点

  1、AutoML技术发展史
  2、解读当下AutoML核心、主流技术
  3、AutoML的优势、挑战与未来发展趋势
  4、AutoML技术实践案例与经验分享
  5、开发者技能成长路径与学习资源分享

  
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  提示：本次直播PPT不共享，无回放

  

• 课时安排

  1、开课前会有短信提醒或者邮件提醒，还请报名的时候填写正确的手机号码及邮箱地址
  2、本次公开课无回放

  课程安排如下：
  19:45—20:00  学员提前入场
  20:00—21:15  讲师上课
  21:15—21:30 讲师互动答疑环节