Mo 人工智能俱乐部 正式向感兴趣的小伙伴们发出诚挚的邀请！7月13日（周六），我们将在杭州举办第十五期机器学习开发者沙龙。

时间：7.13 下午 13:00-17:30
地点：杭州市上城区定安路126号西湖创意谷会议室
主办：Mo 人工智能俱乐部

活动内容

第一部分

机器学习相关论文分享
适合人群：针对有机器学习基础，想了解业内动向和研究成果的学者或算法工程师。
形式：由 Mo 团队人工智能算法工程师和浙江大学计算机系硕士研究生为大家解读主题相关论文。

13:00-13:40
分享人：游兆阳
主题：dataset distillation
论文: dataset distillation

1. 相关背景知识
2. 数据集蒸馏原理
3. 算法流程
4. 实验与结果
5. 可能的改进方向

13:50-14:30
分享人：张凤达
主题：基于模型蒸馏技术的相互学习
论文：Deep Mutual Learning

1. 模型蒸馏与协作学习（Model Distillation and Collaborative Learning）
2. 深度相互学习算法（Deep Mutual Learning）
3. 实验设计与结果
4. 相关分析与探讨

14:40-15:20
分享人：杨赛赛
主题：深度强化学习DQN
论文：Human-level control through deep reinforcement
learning
1. 强化学习介绍
2. DQN算法介绍
3. DQN实验分析
4. 总结与扩展

第二部分

吴恩达机器学习课程
适合人群：针对有一门或多门编程语言基础，对机器学习感兴趣的初学者。
形式：团队专题主讲人组织大家一起学习吴恩达的视频教程，边看视频边记笔记，每一节视频后，进行讨论、分享、推导公式以加深理解。

15:30-17:30
主讲人：李兆丰
主题：降维

• 用途 I 数据压缩
• 用途 II 可视化
• 主成分分析问题
• 主成分分析算法
• 选择主成分数目
• 压缩表示重建
• 使用 PCA 的建议

机器学习课程计划（每周更新）

活动亮点

机器学习的系统性研习：Mo 团队将深入浅出的为大家阐明复杂深奥的机器学习原理，打破认知壁垒，营造轻松愉悦的集体学习氛围。
理论与实战结合：团队资深专家将手把手教你如何利用在线建模平台达成预期目标，将创意转化为现实。
交流与分享：在系统学习结束之后，我们将组织大家进行当堂知识和扩展领域的分享与探讨，同时，团队成员也会把自己的学习方法介绍给大家，实现知识和智慧的集合，碰擦思维火花。

活动须知

本系列活动完全免费，我们为你提供学习资料、地点与实操平台，只要有兴趣都可以报名参加。
注意事项：为了更方便进行实践操作，请携带笔记本电脑，现场有老师一对一进行答疑指导。

往期回顾

第一期（3.16）：【机器学习】初识机器学习 + 单变量线性回归，电脑端打开观看视频1-1到2-4
第二期（3.23）：【论文分享】DARTS + HCN 网络
第三期（3.30）：【机器学习】梯度下降 + 线性代数回顾，电脑端打开观看视频2-5到3-4
第四期（4.13）：【论文分享】Google Vizier + Metalearning + Block Federated Learning【机器学习】线性代数回顾 + 多变量线性回归，电脑端打开观看视频3-5到4-4
第五期（4.20）：【机器学习】多变量线性回归+逻辑回归，电脑端打开观看视频4-5到5-5
第六期（4.27）：【论文分享】FastRNN+分布式去中心化优化算法+mobilenet【机器学习】逻辑回归 + 正则化，电脑端打开观看视频5-6到6-3）
第七期（5.11）：【项目实战】房价预测 项目链接（电脑端打开“模型评价与验证-波士顿房价预测”进行实战操作）
第八期（5.18）：【论文分享】Maximal information coefficent+MAML+EIVHE【机器学习】神经网络学习 电脑端打开观看视频7-1到7-7
第九期（5.25）：【机器学习】神经网络参数的反向传播算法 电脑端打开观看视频8-1到8-8
第十期（6.1）：【论文分享】神经网络剪枝技术+Road Monitor+蒙特卡罗方法【机器学习】应用机器学习的建议和机器学习系统的设计 电脑端打开观看视频9-1到9-7
第十一期（6.15）:【论文分享】ArcFace+博弈论+AlexNet【机器学习】机器学习系统设计 电脑端打开观看视频10-1到10-5
第十二期（6.22）：【机器学习】支持向量机 电脑端打开观看视频11-1到11-6
第十三期（6.29）：【论文分享】TensorFlow Federated 库使用+点击率预测+U-Net【机器学习】无监督学习 电脑端打开观看视频12-1到12-5 
第十四期（7.6）：【项目实战】非监督学习—创建客户群 项目链接（电脑端打开“非监督学习—创建客户群”进行实战操作）
论文分享资料：https://github.com/momodel/AIClub

关于我们

Mo 人工智能俱乐部是由人工智能在线建模平台（网址：momodel.cn）的研发与产品设计团队发起、致力于降低人工智能开发与使用门槛的俱乐部。团队具备大数据处理分析、可视化与数据建模经验，已承担多领域智能项目，具备从底层到前端的全线设计开发能力。主要研究方向为大数据管理分析与人工智能技术，并以此来促进数据驱动的科学研究。

目前团队每周六在杭州举办以机器学习为主题的线下技术沙龙活动，不定期进行论文分享与学术交流。希望能汇聚来自各行各业对人工智能感兴趣的朋友，不断交流共同成长，推动人工智能民主化、应用普及化。