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wqw547243068/school-of-ai-beijing

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The School of AI Beijing

GitHub stars GitHub forks GitHub issues GitHub release GitHub license

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如果在你浏览的是github里的readme文件，无法查看视频，请点击The School of AI Beijing

目录

关于SoAI-About The School of AI

logo

  • An international educational non-profit platform dedicated to studying, teaching and creating AI to help solve the world’s most difficult problems. Our mission is to offer a world-class AI education to anyone on Earth for free.
  • Siraj对SoAI的介绍
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  • 北京分部有中文、英文两个版本，详情：
    • 英语分支，每周一晚在朝阳，Max主讲,github en
    • 中文分支，每周末下午17:00，清华大学，海淀区双清路双清大厦4号楼4层清华数据科学研究院，王奇文等主讲，采用翻转课堂方式 first,flipped

SoAI-北京

Fast.AI

开发环境-Dev environment

  • 多种方式：本地、云环境，由于不少项目需要GPU支持，建议采用云环境

本地环境-Local env

  • 为什么大家都用jupyter notebook？深度学习代码只能在notebook上跑吗？
  • 非也，notebook主要用于教学展示，代码分享，工程落地时，必须转成单个的python文件，按照机器学习的基本流程划分文件及目录，常见的结构如下：
    • data：数据目录，包含：
      • train.txt
      • test.txt
      • validation.txt（可选）
    • bin：核心代码，主要包含：
      • model.py：模型定义
      • feature.py：特征工程部分，离线训练和在线评估都有
      • train.py：模型训练代码
      • predict.py：在线预测（inference，推断）
    • model：模型存放
    • log：日志目录
      • 训练日志，如tensorboard日志
    • conf：配置文件
    • common：公共库、组件
      • eva.py：效果评估

云环境-Cloud env

学习资料-Learning material

入门必读-Must read for beginners

课程列表-Syllabus

Fast.AI系列速成实战课程，时间安排如下：

  • 注意：这是github page搭建的主页，如想进入github，请点击“View on Github”，示例如下：
  • 历次ppt课件资源
时间-Date 章节-Chapter 题目-Topic 预习资源-Resources 正式解读-Interpretation 作业-Homework
2019-04-21 介绍 深度学习入门指南 请完成ppt里提到的作业，长期 这节课长达2h，内容非常多，覆盖深度学习入门几乎全部知识点 完整看完80+页的ppt，并预习第二课
2018-04-27 第一课 宠物图片分类,英文视频,中文版笔记 Github代码 安装fastai环境并动手实现，代码解析：Github本地,Colab,Kaggle 亲手执行本次代码，熟悉fastai环境
2018-05-12 第二课 特征工程及SGD,英文视频,中文版笔记 Github代码 github,colab,kaggle示例 ①熟悉fastai+kaggle环境②执行scikit-learn代码，github库里，code/lecture_2目录下 ③学完google机器学习速成课速成课（地址见本页面的入门必读） ④预习神经网络fastai第五课-反向传播与神经网络
2018-05-* 第三课 多标签分类,英文视频,中文版笔记 Github代码 - 作业
2018-05-* 第四课 NLP&推荐系统,英文视频,中文版笔记 Github代码 - 作业
2018-05-* 第五课 从反向传播到神经网络,英文视频,中文版笔记 Github代码 github代码,ppt 作业
2018-05-* 第六课 正则化卷积,英文视频,中文版笔记 Github代码 - 作业
2018-05-* 第七课 Resnets、GAN等,英文视频,中文版笔记 Github代码 - 作业
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最新课程安排见project区，Fastai中文笔记，kaggle中文代码

课程内容-Contents

  • 本教程以fastai的速成课为蓝本（注意：需要vpn，如果没有，请往下看，找bilibili上的视频） fastai
  • 如有问题，可以去SoAI论坛提问

第一课 深度学习入门指南-Intro to Deep Learning

  • 深度学习入门全貌，请仔细看

第二课 图像分类-Image Classification

  • 主题：fastai课程的第一课进行讨论：图像分类。
  • 时间：于4月27日星期日下午5点举行
  • 地点：双清路77号院双清大厦4号楼4层清华数据科学研究院

议程：

  • 介绍fastai第1课的必要资源,如何获取fastai的资源
  • 学生现场演示第一课作业
  • 自由问答, 遇到困难

视频资料：（来自哔哩哔哩）

  • <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=46252318&cid=81036516&page=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>

作业汇总-Homework Summary

参考资料-References

CNN和CV

  1. iris数据集+机器学习实战

  2. CNN简介

  3. 应用

  4. 反思

结业答辩-Graduation presentations

介绍 Introduction

  • 时间：2019-06-16
  • 中文分支的往期内容及课件，见地址
  • 答辩现场，由于学员较多，时间长，从16:00-19:40，衷心感谢各位坚持到最后 image image

中文分支 Chinese branch

  • 第一位 邢畅, xingchang, 16:07，学习总结，在地理信息系统里的应用
    • 介绍了GIS领域的应用，整理了详细的学习笔记、脑图
  • 第二位 张天奇，Tianqi.Zhang，16:27，kaggle比赛，基于新闻语料的股价涨跌预测，Eric Zhang
    • 成绩：356/2800, ≈13%，4个人的团队，负责特征工程+多线程实现，xgboost主要负责分类
    • 提问：
      • xGBoost的原理，既可以用于分类，还可以用于回归
      • 代码里将的metric用的是MSE，而xgb导入的是分类器，看似矛盾？
  • 第三位 五个人，推荐资料：数学基础张宇36讲，课程内容回顾；
    • 蒋宝尚，mnist的python实现，文本分析（大爆炸+华为+五月天）
    • 周启红，学术文章关键词提取，学习过程中遇到的坑儿
    • 王瑞华，视频汇报
  • 第四位 黄安付，17:15，专题报告：fit_one_cycle()详解
  • 第五位 李靖华，17:36，学习总结
    • git，学习方法总结
    • 实习经历，4w张图片分类，用代码1天完成，做事情时先别急着动手
    • 成功拿到创新工场的实习机会，新人到职场的华丽蜕变
  • 总结
    • 答辩里的几个技术点可以继续深挖：
      • ①sgd各种算法演化，动量和梯度分别对应哪一块？这道题是新手的进阶题，打怪升级的典型门槛
      • ②kaggle项目里的矛盾点要必要澄清下，基于新闻预测股价，为什么用xgb分类？特征工程部分可以继续系统化，不满足于简单的数据处理
      • ③实习经历里的4w张图像标注任务可以补充描述下，说不定有更好的办法

英文分支 English branch

资料汇总-Resources

  • 部分学员的答辩整理已收集到目录, 欢迎大家积极分享自己的资料，共同学习，添加方式，回复本帖
  • Part of the resources have been collected to this address, it's recommended to share your own ppt/code/post here by reply bellow, learn from each other
  • 大部分基础知识以及扩展资料都在之前的课程ppt中,多看SoAI主页The School of AI Beijing，毕业了并不代表学完了，或者真的学好了，请大家有空多温习，少走弯路

交流分享-Share

欢迎大家入群分享、交流！

合作方-Partners

  • 大数据文摘+清华数据科学院研究院

bdd

  • 举办地点：清华大学
  • 时间：每周末一次，如想参加，请先文摘助手微信，往期海报如下：

bdd

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