小象学院

“小象学院”是依托中国大数据社区中国Hadoop的教育资源，为各界人士提供行业教育服务的在线教育平台。无论您是什么专业，从事什么行业，我们都可以在这里提供相应的课程资源。这些资源包括直播和视频课程。名师带你学习。直播过程中如有学习问题，可以及时咨询老师。这非常有帮助。方便的。而且，这里的课程资源支持离线下载，在没有网络的情况下也不耽误你的学习。你在等什么？赶快下载吧。

小象学院介绍

小象学院app源自中国最大、最活跃的大数据社区——ChinaHadoop。依托在社会大数据领域积累的专家资源和较高知名度，于2013年建立了全国首个涵盖大数据专业网络、数据、人工智能等内容的在线教育平台。小象学院APP旨在为学生提供在线直播、视频点播、视频缓存下载等更便捷的功能，满足您随时随地的学习需求。

小象学院亮点

随时在线学习，不断提升技能；

可以满足每个人的需求，多种课程类型可供选择；

可以参加直播课程，学习过程中有任何疑问可以咨询直播老师；

支持视频点播功能并可快进、快退播放功能设置；

所有课程均支持下载，可防止突然断线影响学习；

为您推荐个性化课程，课程送货上门，无需您亲自寻找。

小象学院特色

海量视频课程资源，海量名师视频课程合集；

课程内容丰富多样，适合不同专业、不同行业的人士；

课后在线问答。学习课程后如有疑问，可以咨询在线老师；

高薪行业视频课程，了解更多，可以为自己找到更多出路；

在线支付课程费用，支持多种在线支付方式；

您可以自由选择课程类型。无论你想学什么，这里都有课程。

小象学院功能

1、教学方式采用在线直播录音，实验实践环境采用云实验室方式，互动问答采用问答社区方式，作业考试采用在线题库方式，班级管理采用QQ群方式充分发挥了互联网在线教育的特点。

2、潇湘学院的课程体系立足市场实际需求，涵盖大数据领域所需的各类知识，并不断演进和更新。

3、潇湘学院在Hadoop培训领域的优势：汇聚了一线实战技术专家，其中包括互联网行业顶尖讲师、有传统行业成功实施大数据Hadoop项目经验的讲师、高校讲师教授们。

4、潇湘学院已为电信、银行、互联网、电商、电力、能源、政府、证券、交通、制造、零售、物流等行业以及国内外IT巨头实施了多次Hadoop实战内部培训。我们在行业内积累的培训案例和学员数量表明潇湘学院在国内Hadoop培训领域处于领先地位。

5、潇湘学院拥有一支由多位国内知名技术专家和来自互联网企业的一线核心研发经理组成的专业培训导师团队。所有培训课程均经过丰富的教学课程。

小象学院新闻

2018年8月26日，由潇湘社区主办，潇湘学院、Python学习联盟、AI时代、顶尖程序员协办的人工智能技术大会（AITC）深度学习专场在SOHO圆满落幕，北京光华路。本次专场围绕智能推荐、语义匹配、语义分割等深度学习领域相关话题，分享了机器学习背景下深度学习的研究热点和未来发展趋势。

潇湘社区合伙人王晓庆在会上表示：“我们相信，特别热爱学习的学生，尤其是走在前列的学生，未来会有很大的发展前景。潇湘学院付费用户总数已经达到4万多人了，其中很多人通过学习改变了命运，后来跳槽到了好公司，找到了好工作，在这里希望大家一方面学习，另一方面交流。社区举办沙龙活动是为了给大家提供一个交流的平台。来自北京各地、全国各地的学生只是为了参加这几个小时的活动，时间成本是非常高的。所以我觉得学习是一方面，更重要的是，结交一些朋友。每个人在技术进步的道路上都会有更多学习的机会。”

本次AITC深度学习专场邀请了三位深度学习领域的资深专家。

石明所长，研究员，博士。中科院院士在会上分享了《深度学习新模型及其应用》。

项世明说：“我们说今天的深度学习高潮一定是这个领域的三种力量造成的：一种力量是学术界。因为学术界做的事情已经不再像工业界以前做的那样了。学术界的事情离我们很远。”来自工业界。远，不关心，现在不是这个。

还有工业部门，也确实尝到了甜头。我们大公司利用我们的深度学习创造了很多非常有趣的技术，可以说具有很大的实用价值。

我们还有一支力量大家不应该忘记，那就是我们的政府。我们的创新或多或少是零，比如创新2.0。我们政府在这段时间看到了深度学习或者人工智能浪潮带来的一些机会，给我们传统行业带来的机会。在创新转型升级的过程中，我国政府在传统产业的升级改造中尝到了巨大的红利。当然政府看到了什么？我们看到GDP的增长和就业的拉动，为我们的就业创造了机会。 ”

艾因互动技术合伙人吴金龙在会上做了《语义匹配技术及其在聊天机器人中的应用》的演讲。

吴金龙提到：“我们发现在同一个技术框架下不可能解决用户的各种问题，所以我们的策略是将它们分开，即让聊天机器人做聊天的逻辑，让聊天机器人做逻辑问答的事情就让问答机器人来做吧。这样做的好处是技术上我们可以非常灵活。我可以使每个子对话机器人可插拔，并非常灵活地在每个应用程序中使用它。

这些对话机器人如何协同工作？前面有一个路由机器人，或者是一个中控机器人。它可以确定哪个对话机器人应该回答用户的问题。在此之前，会有一些问题分析的通用模块，处理一些问题，分析用户问题的各个方面。 ”

最后，新浪微博AI实验室高级算法专家张俊林做了《深度学习在微博信息流点击率估计中的应用》的演讲。

张俊林说：“微博的整体推荐架构。它有两个核心部分：第一，我们内部讲素材库，其实就是微博，也就是检索阶段。因为我们每个人看到的信息流不一样，但它是不可能一天对每个人的一亿条微博进行排序，体量太大了，做不到这一点。首先，一亿条微博通过检索减少到了1000条，所以这方面要求算法要快，但是可以不太准确，没问题。

二是顺序排序。比如这里的数量减少到300个，这里就可以添加一些复杂的模型，也就是可以添加更多的特征，并且可以给你排序，因为这样做可以减少数量。那么你认为这里可以应用复杂模型还是深度模型呢？这其实并不容易。一般就到这里，因为深度模型还是太慢了。这将显示给用户，并且用户将看到该界面。这是网上看到的流程。如果是离线的话，我需要获取用户的行为信息，找到训练样例。例如，如果你想训练一个交互式的CTR模型，如何创建这个训练数据？它不给你一个信息流吗？有人点赞、转发、评论。我觉得这对你来说是一个正面的例子，但是如果你不喜欢它，就会被视为反面例子。一般是这样做的。现在的互联网架构都是这样，没有什么区别。不同的可能是我用这个方法去回忆，而那家公司用那个方法。

从特征上来说，微博环境有几大特征：第一是用户特征，比如自然属性、性别、年龄等。第二是素材，因为现在我要推送一堆素材给一个用户，这必须具有微博的特色或特点。这里有很多，比如他在哪个领域，关键词，标签来表征微博内容的属性，包括是否营销、色情、抢头条、是否有图片，因为现在图片占大多数微博内容。博量70%-80%。第三，关系特征，因此我们可以将其用作模型中的特征。比如你关注的人是同事、朋友等。还有一些行为特征，就是查看用户过去做过的行为。这是另一个特点。这些特征作为一个整体构成了我们模型的组合。

至于我们目前使用的模型，是DeepFM模型。我们进行了实验，证明DeepFM模型是一个比其他模型更好的模型，并且使用起来也比较简单。 ”

小象学院使用方法

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