毕业于清华大学和比利时鲁汶大学，得到双博士学位，KU Leuven，曾任职Barco和新浪。
如果你是0根本小白但是非常看年夜大好人工智能，且知足以下条件：
会用电脑玩游戏，但从来没用电脑开拓过游戏；
还隐约残余一些中学数学，物理等的逻辑知识；
有想从编程菜鸟变成高等人工智能程序猿的决心；
每天至少能抽一个小时专心学习。
那么本日你交运啦，这个宝典便是为YOU准备的！
超适宜0根本菜鸟转变的Python入门到成神的教程，请耐心往下看，末了有干货！
陈老师是电子信息系统专业毕业。就业于Barco公司，从事医疗图像处理干系事情。后致力于返国发展，任职于新浪，运用大数据技能和算法对海量数据剖析以及挖掘。现投身教诲奇迹，由于最看好未来的医疗、娱乐、教诲三大家傍边的教诲家当。并且享受桃李满天下的得到感。 精通Python和大数据从开始的Hadoop 0.20版本到后来的Hadoop 1.0.4，再到后面Spark 1.0分布式打算，以及Storm，Kafka还有干系Redis集群，HBase集群，Hive数据仓库的管理；精通浅层模型的算法库，譬如mahout，spark mllib，一贯研究并研讨深度学习模型的算法库，譬如TensorFlow，Keras。 利用人工智能技能参与完成僵尸粉识别、用户分类、推举系统、用户画像、知识图谱、自动问答机器人、图像识别项目的开拓。
授课理念：
能举个例子讲明白的，绝不重复念观点！
能用一句话讲明白的，绝不唠叨三句话！
项目履历：
1、新浪视频推举系统
卖力视频干系业务并根据业务特点参与推举系统开拓和架构的优化，参与了个性化push的投放逻辑开拓，在大规模用户行为根本上，进行用户行为剖析与ETL，构建用户画像模型，完成个性化推举。
紧张利用技能：Python、Spark、Hive、Dubbox、ES、MLlib
2、微博用户画像系统
基于海量用户行为，开拓用户画像数据挖掘模型，卖力用户画像数据准备、标签开拓与标签评测，项目也给推举系统供应根本数据
紧张利用技能：Python、Spark
3、心电图识别项目
卖力项目里面模型的构建，基于AlexNet模型，根据病人holder的医疗图像心电图数据演习可以快速判断心脏问题的模型
紧张利用技能：TensorFlow、Caffe、Tensor RT、CNN、梯度低落、池化、VGG模型等
下面给大家先容一下学习路线和大纲：
人工智能预科阶段：快速实战入门
第一阶段：python根本与科学打算模块
第二阶段：AI数学知识
第三阶段：线性回归算法
第四阶段：线性分类算法
第五阶段：无监督学习算法
第六阶段：决策树系列算法
第七阶段：Kaggle实战
第八阶段：海量数据挖掘工具
第九阶段：概率图模型算法
第十阶段：深度学习事理到进阶实战
第十一阶段：图像识别事理到进阶实战
第十二阶段：自然措辞处理事理到进阶实战
第十三阶段：图像识别项目
第十四阶段：自然措辞处理项目
第十五阶段：数据挖掘项目
第十六阶段：口试和成功求职的秘籍
获取办法：
1.转发此文+关注
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还不会私信的小伙伴，请按步骤操作：
1、打开头条，点击右下角“我的”
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4、随后进入私信发送界面，这样就可以愉快的私信谈天了；