课程亮点

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最全的预训练内容

BERT、GPT、BART、T5、DALLE

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答疑服务

即时答疑的方式，助教老师会尽快回答大家在学习中遇到的问题

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深入的内容

有深度的内容、涵盖目前所能找到的最前沿的内容

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专业的授课团队

在本领域有着多年工程和科研经验的导师

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对科研、出国也有帮助

为以后做相关课题的科研、以及出国留学有很大帮助

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提高创新能力

深入一个领域是技术创新所必须的条件

课程概要

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凸优化在人工智能领域有着举足轻重的地位，对于模型的训练实际上等同于对模型的优化。我们平时使用的sgd, adam, adagrad, L-BFGS这类算法均属于优化范畴。在AI的应用中，当我们构造了目标函数之后，接下来的工作即便是优化部分。那为什么理解凸优化这么重要呢？ 设想一下，如果你想设计一个新的模型，或者在原有的模型基础做一些创新，那对于新构造的目标函数，你需要懂得如何去优化，以及用什么样的优化算法才能解除更好的局部最优解。 所以，如果你今后想做一些模型的改造、以及想看懂顶会文章的细节，凸优化是必备的基础。对于想深入AI领域的人来讲，学习凸优化是必不可少的。

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你将收获

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全面掌握凸优化相关的前沿技术、灵活应用在自己工作中

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能够了解各类凸优化技术的实现方式，并熟练掌握其关键技术与方法

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深入理解前沿的凸优化技术，有助于为后续的科研打下基础

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完成一个课题，有可能成为一个创业项目或者转换成你的科研论文

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短期内对一个领域有全面的认识，大大节省学习时间

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认识一群拥有同样兴趣的人、相互交流、相互学习

课程大纲

凸优化

大纲

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第一周：凸优化介绍

从优化角度理解机器学习
凸优化的重要性
常见的凸优化问题
线性规划以及Simplex Method
Stochastic LP
运输问题讲解
投放优化问题讲解

第二周：判定凸函数

凸集的判断
First-order Convexity
Second-order convexity
Operations preserve convexity
二次规划问题（QP)
最小二乘问题
股票投资组合优化

第三周：常见的凸优化问题

常见的凸优化问题类别
半定规划问题（semi-definite programming）
几何规划问题（geometric programming）
非凸函数的优化
松弛化（relaxazation）
整数规划（integer programming）
打车中的匹配问题

第四周：优化与量化投资

量化投资概述
如何阅读K线图
基于规则的量化策略
基于多因子模型的量化策略
基于机器学习模型的量化策略
基于LP， QP优化的量化策略
Efficient Frontier, Sharp Ratio
量化平台：量化策略编写实战作业讲解SDP

第五周：对偶（Duality）

拉格朗日对偶函数
对偶的几何意义
Weak and Strong Duality
KKT条件
LP, QP, SDP的对偶问题
对偶的其他应用
典机器学习模型的对偶推导及实现

第六周：一阶与二阶优化技术

Gradient Descent
Subgradient Method
Proximal Gradient Descent
Projected Gradient Descent
Stochastic Gradient Descent与收敛
Newton's Method
Quasi-Newton Method
L-BFGS

第七周：优化技术进阶

Mirror Ascent
分布式SGD
Interior Point Method
ADMM
Sparsity与优化
Combinatorial优化

论文列表

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1、Dynamic Pricing and Matching in Ride-Hailing Platforms

2、A taxi order dispatch model based on combinatorial optimization

3、Aircraft Design Optimization

4、101 Formulaic Alphas

5、Adam: A Method for Stochastic Optimization

6、Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization

7、A Survey of Optimization Methods from a Machine Learning Perspective

8、A Comparison of Optimization Algorithms for Deep Learning

9、ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method

10、A novel particle swarm optimization algorithm with Levy flight

11、A survey of swarm intelligence for dynamic optimization: Algorithms and applications

项目部分

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固定项目

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优化与量化投资

概要：量化投资作为金融领域一大分支，今年来受到了很大的关注。在这个项目中，我们将使用在课程中已学过的优化技术来搭建买卖策 略，并在平台上做回测，最终得到策略的效果。这个项目的主要目的有以下几种：1. 了解并掌握量化投资领域，虽然跟很多人的工作关系不大，但毕竟是一个新兴领域，而且跟 AI 技术的结合比较紧密，强烈建议借此机会学习。2. 掌握并实战优化技术，通过编写真正的策略会真正明白优化技术如何应用在工业界环境中。3. 基于给定的优化方法，自己试着去改进并创造新的优化方法，让回测效果更好。

涉及到的技术：

量化投资

凸优化

二次规划

适合人群

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大学生

理工科相关专业的本科/硕士/博士生，想系统性学习凸优化技术
希望今后从事人工智能相关的工作
希望今后想从事相关研究
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在职人士

目前从事IT相关的工作，但今后想从事人工智能相关的工作
目前在公司涉及一些关于模型创新的工作，对于凸优化想系统学一下
希望能够及时掌握前沿的优化技术

入学标准

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理工科相关专业学生，或者IT从业者

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具有良好的Python编程能力、深度学习基础

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有一定的机器学习基础

或者成功完成贪心学院以下课程中的任意一门：

中级机器学习

高阶自然语言处理、或者同级别其他课程

课程团队

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李文哲老师

贪心学院CEO

曾任凡普金科集团首席数据科学家、 美国亚马逊和高盛的高级工程师， 是金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人。 美国南加州大学博士， 先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际会议上发表过15篇以上论文

毕业证书

对于成功完成每个模块内容的学员，我们会颁发对应模块的毕业证书（注：必须要达到及格标准）

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助教老师课上辅导&课下答疑

闫老师

（周一到周日）

贪心学院高级助教老师
负责过高阶nlp3，4，5，6，7，8，9
高阶机器学习1，2，3，4
中级机器学习等课程答疑
人大硕士，曾经就职于网易，阿里等科技巨头
目前任某国家研究院NLP工程师

常见问题

1、参加本课程有什么要求？

参加本课程需要一定的机器学习基础。

2、学完课程能达到什么水平？

能够系统性理解凸优化技术、有能力自主设计新的模型，并应用在工程中； 或者有能力从事科研相关的工作。

3、课程中的理论和实操比例是怎样的？

课程中会有大量较为深入的技术讲解，由浅入深，理论部分会很充实。 另外，你通过完成课题的方式来完成实战部分。

4、课程支持哪些付费方式？

支付宝、微信、银行卡、公对公打款、paypal付款。

5、加入课程，最后怎样才能拿到证书？

对于证书我们坚持高门槛，只有达到及格线我们才会颁发证书。

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新版机器学习课程火热招生中

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