对于机器学习的理解有些零散，缺乏体系化，目前还看不到一个大局，以及算法之间内在的关系；虽然有机器学习基础，当仍然停留在调用的阶段、对模型的改造这些无从下手；目前已经从事AI岗位，但感觉自己的技术达到了瓶颈，希望能够深入下去，有本质的提升；以后想从事研究岗位、或者申请国外相关专业博士或者硕士，需要弥补自己的知识体系；细节控、很想知道每个模型的细节以及背后的why，但自己又很难琢磨出来；目前只是停留在使用基本的机器学习模型，对比较前沿的技术不是特别了解；希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来；很喜欢机器学习，也有一定的经验，就想挑战一下自己的极限到底在哪里；也是最重要的，以后想从事一线的AI工程师/专家/科学家。鉴定完毕，下面就让我们一起来了解一下这个最体系化，最有挑战的，实践性最强的，最烧脑的《机器学习高阶训练营》吧:。
许多研究者还认为机器学习是人工智能（AI）取得进展的最有效途径。在本课程中，您将学习最高效的机器学习技术，了解如何使用这些技术，并自己动手实践这些技术。
机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。迄今为止，专为找AI或转行AI量身定做的「机器学习集训营」已经举办了七期，每一期都涌现出了很多offer，纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI拿到年薪三四十万，部分甚至超过四十万拿到五十万，有的已到年薪百万。
适合有机器学习基础，有较强的编程能力，对数据结构与算法比较熟悉、已经在AI领域从事工作，但技术上感觉遇到了瓶颈，想进一步突破的学员、之后想从事AI相关研究工作，想申请国外名校读相关专业的硕士/博士、对机器学习领域最新知识体系深入学习，想转型到一线做AI工程师的学员。
个月挑战年薪四十万七月在线机器学习集训营第四期（错过了 2008 年的 Android & iOS，不要再错过 2018 年的 机器学习 & 深度学习）fendouai•2018年2月27日 pm4:39•TensorFlow如今，人工智能正在火速切入各个领域，比如电商、金融、交通、医疗、教育、安防，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才缺口严重不足，供需比例仅为1:10。机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。
功能介绍七月在线ai，目前所开课程包括：求职、算法、机器学习、深度学习、数据挖掘、即将新开Spark机器学习、计算机视觉、自然语言处理。
在此之前和之后，许多科学家表达了类似的看法和与此有关的剧烈论争，但所有这些对立的观点都承认，AI研究必须要有坚实的理论基础才能成为完整的科学理论体系，但现在的问题在于，我们不知道解决问题的方向，这种困惑几乎一直伴随着人工智能的发展历史。我们认为，可以从图灵的思想中去寻找启示，把当前作为工程技术的“机器学习”与图灵对“学习机器”的本质性思考结合起来，以获得理论研究方向上的灵感。
除全体议程外，本次大会特设19个专题，主题涵盖人工智能数理基础、自然语言处理、智能体系架构与芯片、人工智能伦理治理与可持续发展、机器学习、智能信息检索与挖掘、认知神经基础、机器感知、决策智能、AI医疗、AI创业、AI交通、AI+大数据+防疫、AI框架、图神经网络、知识智能、强化学习、青年科学家机器学习前沿，以及 AI科技女性，遍历人工智能基础研究及创新应用，结合时局解析人工智能最新动态，探索未来发展方向。
