【深度之眼】全球AI比赛实战训练营

深度之眼全球AI比赛实战训练营, 人工智能的比赛是很考验实际实践能力的,学会初级到高级AI大赛的实践方法与流程，能够清晰比赛过程中如何去尝试提升排名/分数。并将其学会的知识应用于新比赛中。由怀明老师主讲，课程分为基于卷积神经网络的表情识别(CV方向)、Kaggle：房价预测、Kaggle：预测未来销售。作为学生来说你没有工作经验的时候，一定要多参加比赛，去锻炼自己的专业知识和综合能力，另外也能为在毕业找工作的时候丰富自己的简历，如果你有这方面的打算，那就开始学习本套课程吧。

为什么要学习本套课程：
1、获得正确的打比赛的方法；
2、获得打比赛的技巧、经验和基础知识；
3、洞悉比赛完整的提升方法、思路；
4、为简历和面试添砖加瓦；
5、完成0-1的构建，举一反三，自主可以参加更多符合自己需求的比赛。

课程列表：

开营仪式回放—班主任部分.ts
开营仪式回放——老师部分.ts
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【Kaggle：地震预测】第一周第一节课——赛题背景以及数据的EDA..ts
【Kaggle：房价预测】第一周第二节课——账号注册以及本地化jupyter notebook.ts
【Kaggle：房价预测】第一周第三节课——赛题思路分析.ts
【Kaggle：房价预测】第一周第四课——数据清洗以及数据处理.ts
【Kaggle：房价预测】第一周第一节课——kaggle账号注册与竞赛入门..ts
【Kaggle：房价预测】第二周第二节课——特征工程知识部分讲解..ts
【Kaggle：房价预测】第二周第四节课——模型集成原理与实践..ts
【Kaggle：房价预测】第二周第三节课——特征工程对baseline的提高.ts
【Kaggle：房价预测】第二周第一节课——构建baseline..ts
【Kaggle：预测未来销售】第一周第二节课——特征工程以及构建baseline.ts
【Kaggle：预测未来销售】第一周第一节课——赛题解读以及数据下载导入、赛题的理解分析.ts
【Kaggle：预测未来销售】第二周第二节课——特征工程的数据预处理对排名的提升（2）.ts
【Kaggle：预测未来销售】第二周第三节课——模型的选择以及数据归一化对结果的影响..ts
【Kaggle：预测未来销售】第二周第一节课——特征工程的数据预处理对排名的提升（1）.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——比赛思路课,买课程找.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——Google Colab.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——卷积的基础知识和常用模型.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——赛前介绍和准备.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一周——TensorflowKeras和OpenCV.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二周——构建基础baseline模型.ts
【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二周——数据准备和增强.ts