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一、数学基础
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1.1、概率论
- 常用概率分布
- 大数定理和中心极限定理
- 假设检验
- 贝叶斯理论
1.2、线性代数
1.3、微积分
1.4、凸优化
1.5、信息论
二、工程能力
2.1、数据结构与算法
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(1)、树与相关算法
(2)、图与相关算法
(3)、哈希表
(4)、矩阵运算与优化
2.2、大数据处理
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(1)、MapReduce
(2)、Spark
(3)、HiveQL
(4)、Storm
2.3、机器学习平台
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(1)、TensorFlow
(2)、Torch
(3)、Theano
2.4、并行计算
2.5、数据库和数据仓库
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2.6、系统服务架构
三、特征工程
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3.1、特征离散化与归一化
3.2、特征组合
3.3、特征选择
3.4、词嵌入表示
四、模型评估
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4.1、评价指标
4.2、A/B测试
4.3、过拟合与欠拟合
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4.4、超参数选择
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五、优化算法
5.1、损失函数
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5.2、正则化
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5.3、EM算法
5.4、梯度下降/随机梯度下降
5.5、反向传播
5.6、梯度验证
5.7、Momentum
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5.8、AdaGrad
5.9、Adam
六、机器学习基本概念和分类
6.1、基本概念
(1)、假设空间
(2)、训练/测试数据
(3)、标注
(4)、损失函数
6.2、按数据分类
(1)、分类
(2)、回归
(3)、序列标注
6.3、按监督分类
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(1)、监督学习
(2)、非监督学习
(3)、强化学习
6.4、按模型分类
(1)、生成式模型
(2)、判别式模型
七、经典机器学习模型
7.1、监督学习
(1)、经典算法
支持向量机
逻辑回归
决策树
(2)、概率图模型
朴素贝叶斯
最大熵模型
隐马尔可夫模型
条件随机场
7.2、非监督学习
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ML之Clustering之普聚类算法：普聚类算法的相关论文、主要思路、关键步骤、代码实现等相关配图之详细攻略
(1)、层次聚类
(2)、k均值聚类
(3)、高斯混合模型
(4)、主题模型
7.3、集成学习
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EL：集成学习(Ensemble Learning)的概念讲解、问题应用、算法分类、关键步骤、代码实现等相关配图详细攻略
(1)、Bagging
(2)、Boosting
(3)、GBDT
(4)、随机森林
7.4、降维算法
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7.5、采样
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7.6、强化学习
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八、深度学习模型
8.1、前向神经网络
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(2)、卷积神经网络
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(3)、深度残差网络
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(4)、自组织映射神经网络
(5)、受限玻尔兹曼机
8.2、循环神经网络
(1)、循环神经网络
DL之RNN：循环神经网络RNN的简介、应用、经典案例之详细攻略
(2)、长短期记忆模型
DL之LSTM：LSTM算法论文简介(原理、关键步骤、RNN/LSTM/GRU比较、单层和多层的LSTM)、案例应用之详细攻略
(3)、注意力机制
DL之Attention：Attention注意力机制的简介、应用领域之详细攻略
(4)、Seq2Seq
8.3、深度学习优化技巧
(1)、批量归一化
DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scaling的区别与联系
(2)、Dropout
DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能
(3)、激活函数
- Sigmoid
- Softmax
- Tanh
- ReLU
ML/DL之激活函数/求导函数：ML中常用的AF激活函数(step_function、sigmoid、softmax、ReLU等)&求导函数等代码实现之详细攻略
8.4、强化学习
ML之RL：强化学习Reinforcement Learning的简介、应用、经典案例、学习资源之详细攻略
8.5、生成式对抗网络
DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略
九、业务与应用
9.1、计算机视觉
CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法、计算机视觉八大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略
9.2、自然语言处理
NLP：自然语言处理技术的简介、发展历史、案例应用之详细攻略
9.3、推荐系统
ML之RS：基于用户的CF+LFM实现的推荐系统(基于相关度较高的用户实现电影推荐)
9.4、计算广告
ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题
9.5、智能游戏
RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得
