小象学院

《小象学院》是一个线上教育平台，依托于中国大数据社区ChinaHadoop的教育资源，能够为各行各业的人士提供行业教育服务。不管你的专业是什么，从事的行业是什么，这里都能提供相应的课程资源，资源包括直播与视频课程，都有名师带你学习，在直播中有学习问题可以及时的咨询老师，非常的方便。并且，这里的课程资源支持离线下载，在没网的情况下不耽误学习，还在等什么，赶快下载吧。

小象学院介绍

小象学院app源于中国最大的、最活跃的大数据社区——ChinaHadoop，凭借社区积累的大数据领域的专家资源和超高的人气，于2013年成立了国内第一家专业的涵盖大数据、人工智能等内容的在线教育平台。小象学院app旨在为学员提供更方便的在线直播、点播视频观看，以及视频缓存下载等功能，满足您随时随地学习进行学习的需求。

小象学院亮点

在线可以随时学习，可以不断的提升自己的技能水平；

能够满足各人需求，丰富多样的课程种类可以任你选择；

可以参与直播课堂，在学习中有问题可以咨询直播老师；

支持视频点播功能，能够快进、后退播放功能设置；

全场课程支持下载，可以预防突然断网而影响学习；

为你推荐个性课程，无需自己寻找就有课程送上门。

小象学院特色

海量视频课程资源，收集了大量名师的视频课程；

课程内容丰富多样，适用于不同专业、行业的人学习；

课后学习在线答疑，学习课程之后有问题能咨询在线老师；

高薪行业视频课程，多学一点可以为自己多谋一条出路；

线上支付购课费用，支持多种线上付款方式；

自由选择课程种类，无论你想学习什么内容这里都有课程。

小象学院功能

1、教学方式采用在线直播和录播等方式，实验练习环境采用云端实验室方式，互动答疑采用问答社区方式，作业考试采用在线题库方式，班级管理采用qq群方式，充分发挥在线教育的互联网特性。

2、小象学院的课程体系从市场实际需求出发，覆盖大数据领域所需的各种知识，并且不断演进更新。

3、小象学院在Hadoop培训领域的优势：集一线实战技术专家与一身，既有互联网行业顶级讲师、又有传统行业成功实施大数据Hadoop项目经验讲师、大学教授。

4、小象学院曾经为为电信、银行、互联网、电子商务、电力、能源、政府、证券、交通、制造、零售、物流以及国内外IT巨头等行业实施多期Hadoop实战内训，我们在行业中积累的培训案例和学员人数，标志着小象学院在国内Hadoop培训领域中处于领先地位。

5、小象学院由国内多名来自互联网公司的知名技术专家和一线核心研发经理组成专业的培训讲师团队，所有培训课程都经过了具有丰富教学课。

小象学院新闻

2018年8月26日，由小象社区主办，小象学院、python学习联盟、AI时间、顶级程序员协办的人工智能技术大会（AITC）深度学习专场，在北京光华路SOHO圆满落幕。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专题，分享了在机器学习背景下深度学习的研究热点和未来发展趋势。

小象社区合伙人王孝清在会上说：“我们认为特别热爱学习的同学，尤其站在风口上的同学，将来都非常有发展前途。小象学院的付费用户累计达四万多人，他们中很多人通过学习改变了自己的命运，后来换到了很好的公司，获得了很好的工作。在这里我们希望大家一方面是学习，另一方面交流。小象社区举办沙龙活动为大家提供了一个交流的平台。从北京各个地方，从全国各地赶过来的同学，只是为了参加这几个小时的活动，时间成本很高。所以我觉得学习是一方面，更多的是结交一些朋友，大家多一些在技术进步的道路上多一些学习的机会。”

此次AITC深度学习专场邀请了三位深度学习领域的资深专家。

中科院研究员、博导向世明老师在会上做了《深度学习新模型及其应用》的分享。

向世明说：“我们说今天深度学习高潮一定是这方面的三股力量：一股力量就是学术界。因为学术界做的东西再不像以前工业界根本看不上。学术界的东西离工业界很远，不Care，现在不是这个。

还有一个是工业界，确实尝到了甜头，我们那些大公司利用我们的深度学习做出了很多非常有意思的，可以说具有很大实用价值的技术。

我们还有一股力量大家不要忘记了，就是我们的政府。我们的创新多少零，比如说创新2.0，我们政府看到了这个时期，深度学习或者人工智能这个浪潮里它所带来的一些，为我们传统产业所带来的机会。在创新改造升级的过程中，就是我们政府在传统产业升级改造中已经尝到了一个很大的甜头。当然政府看到的什么？看到我们GDP的上升，看到对就业的拉动，为我们就业创造了一个机会。”

爱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》。

吴金龙提到：“我们发现用户各种各样的问题不太可能在同一个技术框架下把它都解决好，所以我们的策略是把它分开，就是闲聊的逻辑让闲聊机器人做，问答的逻辑让问答的机器人做。这样做的好处，从技术上来说我们可以做的非常灵活，我可以让每个子的对话机器人可以插拔的形式可以在每个应用里非常灵活的放进去使用。

这些子的对话机器人怎么来协同合作呢？前面有一个路由机器人，或者叫中控机器人。它可以判断一个用户的问题来了以后，应该由哪些对话机器人来回答。在这个之前还会有一些问题分析的通用的模块去处理一些问题，对用户的问题做各种方面的解析。”

最后，新浪微博AI lab资深算法专家张俊林做了《深度学习在微博信息流点击率预估中的应用》。

张俊林说：“微博整体推荐架构。它的核心是两块：首先，我们内部讲物料库，实际上就是微博，就是找回阶段。因为我们每个人看到的信息流不一样的，但是一天一亿条微博不可能给每个人都排个序，量太大，做不了这个事。先通过找回把一亿条缩回一千条，所以在这块对算法的要求速度要快，但是可以不那么准，没问题。

其次是序排序。比如这儿降到300条，在这儿可以上一些复杂模型，就是可以上更多特征，给你好好排序，因为量降下来就可以做这个事。所以想复杂模型或者深度模型能在这儿上吗？这实际是不容易的。一般在这儿上，因为深度模型还是太慢。这样就显示给用户了，用户展示看到那个界面。这是在线看到的流程。离线的话，我需要拿到用户的行为信息，找训练事例。比如要训练一个互动CTR模型，怎么做这个训练数据呢？它不是给你一个信息流嘛，有的做了点赞，转发，评论，我认为这个对你来说是一个正例，但是给你了你没有点又作为负例。一般都是这么做的。现在互联网架构都是这样的架构，没区别，区别可能在于说召回我用这个方法，那个公司用那个方法。

从特征来说，作为微博环境下有几大特征：第一，用户特征，比如自然属性，性别，年龄等等。第二，物料，因为我现在要给一个用户推一堆物料，要有微博的特性或者特征。这里有很多，比如他是哪个领域的，关键词，还有标签来表征微博内容属性，包括是否是营销的，色情的，标题党，还有是非带图，因为现在带图的占了微博70%-80%量。第三，关系类特征，所以可以把这个作为特征揉到我们模型中来。像你关注的人是同事关系，朋友关系等等。还有一些行为特性，就是这个观看用户过去做过什么行为，这是另外一种特征。这些特征整体构成了我们做模型组合。

至于我们目前用的模型，本身就是DeepFM模型。我们做实验，证明DeepFM模型相交于其他模型是比较好的模型，使用起来也比较简单。”

小象学院使用方法

进入首页，可以选择需要学习的课程

支付购课费用，可以把课程下载下来

打开视频课程学习，随时能够预习、复习

参加直播课堂，有问题可以咨询直播老师

查看个人课程，自己无需再次寻找

点击我的，能够查看每次的学习记录

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