面试 AI 算法岗，项目实战与比赛经验到底能为你加成多少？
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如果此刻你要去找一份AI算法岗的工作，但是你没有一个亮眼的项目经历，那么在AI大赛上取得一个Top10的成绩，将会是你的最佳选择！
除了对你简历最直接的提分外，那么真实的大赛会有几个你可能忽视的帮助！
1
了解企业最新的应用场景需求
无论是kaggle、阿里、天池的Kaggle，还是阿里天池、DataCastle、科赛网， 大部分的赛题都有真实的业务内涵。多数企业都是带着问题来的，参与AI大赛，能够了解企业最新的应用场景要求
2
获得企业给与参赛者的数据
在AI领域， 数据与算法是科学研究与产品技术研发的核心 ，高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。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。
对于我们来说，想要接触到 真实商业世界的高质量数据是非常难得的， 通过参加AI竞赛，出题企业会提供大量相关数据，有利于我们训练和学习
3
获得更多的历练
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
比较项目学校和科研院所
AI竞赛
数据资源数据资源较少，数据陈旧，数据价值低
真实的业务数据，数据质量高，且经过前期的数据处理和清洗，数据标 准化程度高
技术历练学术化，侧重单一技术、算法模型的掌握
侧重应用，且是多种算法和技术的融合
导向对过程负责，结果是论文
对结果负责，方案的优劣要经过实践的检验，输出的是实际的技术解决方案
辅助个别导师的指导，同学间的讨论
多个专家的指导，队友和其他参赛选手之间的讨论与相互借鉴
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
4
获取伙伴和经验
如果你是抱着征服与体验得目的来参与比赛的， 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，是一件很有吸引力的事情。
并且相比于奖金和职业机会，整个竞赛过程给自己的历练，以及收获的来自队友和对手的友谊也是非常难得的。
但是，我们很多人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，深度之眼终于独立打造开发出了一套比赛实战班！！手把手带你打6场高质量比赛！
全球AI大赛实战训练营
基于完整比赛的设计的 六步 学习流程
第一步
（统领）赛前准备
1、介绍各类AI大赛(Kaggle、科赛等）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
第二步
赛题分析和解读
1、讲解赛题，先进行简单的介绍，了解赛题背景，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
第三步
提供基础比赛代码（baseline)
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
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，难免会设计到各种各样的知识点，对于知识点不熟，会影响自己调参，提高比赛成绩，因此
第四步
比赛知识及技巧讲解+AI 论文解读
1、将比赛过程中会应用到的知识点进行串讲
2、若比赛中讲到的算法，如提到论文，将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
第五步
解读多场经典 AI 比赛的解决方案
1、通过分享老师自己打比赛的过程，教大家比赛思路和方法
2、对个别前几名开源的代码进行简单的解读和分析
3、对比老师、优秀选手和自己的代码进行对比分析
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
第六步
打一场正在进行的比赛
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、和群内参与的所有队员一起讨论学习
4、冲榜！ 带你拿到好名次
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，目的是让你能获得：
1、对赛题进行理解
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。
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。
课程大纲
比赛1：房价预测（预测比赛初级入门）
Week 1
本周学习目标： Kaggle入门，了解kaggle竞赛的类别、类型、技巧。并注册自己的kaggle账号以及本地化notebook的知识点。了解赛题要解决的问题，数据的说明以及介绍，要运用的算法。学习并掌握数据的读取与显示、查看数据的缺失情况、查看数据的类型情况、查看特征之间的相关性。
【技能课】 kaggle账号注册与竞赛入门
【工具课】 账号注册以及本地化jupyter notebook
【思路课】 比赛思路课（kaggle房价预测）
【技能课】 数据清洗以及数据处理
【直播】 直播答疑+重点知识讲解
【实战作业】 注册好自己的Kaggle账号，本地化notebook，将数据下载到本地， 利用pandas来显示数据信息
Week 2
本周学习目标： 构建一个基本的b aseline并提交到kaggle上并有成绩，运用特征工程知识对成绩提高到Top80%，用模型的集成知识对成绩提高到Top20%。
【思路课】 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）
【技能课】 特征工程知识部分讲解
【技能课】 特征工程对baseline的提高
【技能课】 模型集成原理与实践
【直播】 直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】 完成一个基本的baseline提交到kaggle上然后有成绩，参考老师提供的代码方案，运用所学知识尝试把排名提高到Top10%
技能点：
✔ 熟悉Kaggle竞赛平台并运用其来作比赛
✔ 学会利用Pandas等进行数据的读取以及数据的处理等
✔ 学习利用Sklearn进行模型的回归预测、分类等
✔ 学习数据的EDA分析以及数据清洗、数据预处理等
比赛2：预测未来销售（预测比赛中级进阶）
Week 3
本周学习目标： 了解赛题的背景资料、数据文件的分布并下载数据和本地导入，构建baseline提交，利用查找到的背景资料来进行特征工程尝试提高成绩。
【思路课】 赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析
【技能课】 特征工程以及构建baseline
【直播】 直播答疑及重点知识讲解
【实战作业】 搜集赛题背景资料，形成赛题报告；构建baseline并将成绩提高到50%以上
Week 4
本周学习目标： 在上周的基础上进行新的数据预处理和数据的特征工程的方式，包括：数据清洗、数据的特征重做、以及数据特征的增加等，最后利用xgb算法去进行拟合，并预测之后得到结果,尝试将成绩提高到Top100。
【技能课】 特征工程的数据预处理对排名的提升（1）
【技能课】 特征工程的数据预处理对排名的提升（2）
【技能课】 模型的选择以及数据归一化对结果的影响
【直播】 直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】 利用本周所学知识，将成绩至少提高到 Top100
技能点：
✔ 学习特征工程与一些基础的特征构建方法
✔ 学习模型集成的一些基础知识
✔ 学习数据挖掘的常用知识点
比赛3：地震预测（预测比赛高级挑战）
Week 5
本周学习目标： 授人以鱼不如授人以渔，掌握一个赛题的基本解决思路，实现和看懂baseline，对baseline代码进一步做特征工程，将排名提升到银牌区
【思维课】 赛题背景以及数据的EDA
【实操课】 对baseline代码进一步做特征工程
【直播】 直播答疑+重点知识讲解+完整预测比赛的复盘和总结
【实战作业】 根据提供的代码，尝试将比赛成绩提高到银牌区
比赛4：基于卷积神经网络的表情识别（CV方向）
Week 6
本周学习目标： 了解本次比赛的题目和相关背景，掌握计算机视觉主要是来解决哪些问题，以及一般使用哪些工具；了解卷积的运算和经典架构，并掌握卷积的计算过程；学习Tensorflow和keras的基本编程方法，书写自己的深度神经网络。
【思路课】 赛题解读与利用kernel进行比赛
【工具课】 Google Colab的使用指导
【技能课】 卷积的基础知识和常用模型架构
【思路课】 比赛思路课
【工具课】 TensorflowKeras和OpenCV
【实战作业】 使用Tensorflow和Keras分别实现一个卷积神经网络，对fashion-mnist数据集进行分类
Week 7
本周学习目标： 根据baseline的代码举一反三，引入验证集，修改深度神经网络模型，优化方法，损失函数等，使的模型达到一个更好的效果。
【技能课】 数据准备和增强
【技能课】 构建基础baseline模型
【直播】 直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】 根据讲师教授的方法和思路，尝试自己 改进baseline模型
技能点：
✔ 熟悉图像比赛流程
✔ 学会利用Python写生成器
✔ 学会利用Sklearn辅助深度学习建模
✔ 学会图像数据可视化
✔ 学习模型集成的一些基础知识
✔ 学会卷积神经网络的基础知识和常用模型
✔ 学会常用深度学习框架（tensorflow）
比赛5：“达观杯”文本智能处理挑战赛（NLP方向）
Week 8
Week 8（传统方法讲解）
【思路课】 赛前介绍和准备
【思路课】 赛题解读及比赛思路介绍
【技能课】 构建一个基础baseline模型
【技能课】 构造验证集和模型交叉验证
【直播】 直播答疑+重点知识讲解
【实战作业】 根据讲师教授的方法和思路，并提交结果
Week 9
【工具课】 快速入门tensorflow2.0
【技能课】 数据预处理
【技能课】 word2vec简介及word2vec词向量构建
【技能课】 实现一个深度学习的baseline
【技能课】 构造DNN模型验证集以及模型交叉验证
【实战作业】 根据讲师教授的方法和思路，并提交结果
Week 10
【思路课】 深度学习的模型优化
【技能课】 模型对比分析
【技能课】 参数调节与一些Tips
【直播】 直播答疑+重点知识讲解+比赛复盘和总结
【实战作业】 提交到比赛平台上然后有成绩，参考老师提供的代码方案，运用所学知识尝试把排名提高到Top1%
技能点：
✔ 学会解读NLP任务
✔ 学习利用Pandas、Numpy等进行数据的读取以及数据的处理等
✔ 学习利用TFIDF构建文本特征，并学习利用sklearn的逻辑回归、SVM等进行文本分类✔ 学习利用word2vec模型构建文本词向量
✔ 学习利用DNN模型构建文本分类模型
✔ 学习模型集成的一些基础知识
比赛6：打一场自己正在开的新比赛
预计3月份左右
NLP 方向比赛：主题暂定
【直播】 赛题分析及解读
【直播】 赛题分享
【直播】 赛题进阶
学员讨论方案，并比较不同方案的提升效果，找出原因，并寻找有无更好的方案。
老师带打，一起参加新比赛，会和你一起努力！带你冲榜刷排名，获得能写进简历的项目经验！ （由于正常比赛一般都是三个月的周期，把课程学完正好是三个月以后，只能根据当时最新的比赛决定打哪场）
我们的带学导师们都是在各大比赛领域都拿过Top3以内的优胜导师，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
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高 实战，高实用 课程
带打5场数据科学、深度学习领域经典比赛+1场全新正在打的比赛 ，充分增强实战能力
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，独创带打正式比赛，也是创新的教学模式， 直接带你打出排名，能够写进简 历 。
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内容足够落地，足够有含金量
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。
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群内答疑，及时互动
1、导师接受 1对1提问 ，1天之内保证解决问题
2 、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动，群友互答
或许你还在犹豫，我是否具备这样的知识和能力？
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包括：
这样分析下来，你会发现AI开发这件事情，进入门槛并不是那么高，具备基本的编程能力、基本的机器学习基础，并能应用机器学习算法，原则上就可以。
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除此之外，你还能获得什么？
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3、除此以外， 深度之眼还给你提供各种打比赛的GPU！你可以获得 便宜且类型多样的GPU！
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学习氛围
在我们的之前的比赛群里，老师和学员都非常积极的在组队及互动交流！
为了鼓励学生坚持学习，我们一直坚持对优秀的学员发放奖金 按要求完成作业任务并且打 卡全勤且排名前20的同学， 我们将 赠送你如下福利！ ！ （vip学员已享受超值福利不参与返款活动）
（训练营内还采取互动分享制，参与分享打卡，分享学习心得，均可以获得不同程度奖励！详情见课程内说明）
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Q：课程资料在哪里看？
A：所有的课程资料均会在公众号 【深度之眼】 菜单栏店铺内上传，报名以后请务必关注 【深 度之眼】 并添加客服微信入群学习！
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，支持开班后 7天无理由退款 。
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，将在付款后 7天内 开具。
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