B. Ma
0 ? $score . '分' : '10.0分' ?>前百度 高级算法工程师
访问次数
11939
反馈数量
8
关于教练
中国原子能科学研究院理论物理硕士、中国科学院软件研究所博士。曾领导重构百度搜索引擎核心模块，实现了九年历史四十万行遗留代码的优化；作为量化派技术总监，带领技术部开发和重构了基于金融大数据的借贷交易平台和信审平台；应用机器学习技术在丁丁租房多项在线服务（推荐 信审 反中介 派单策略 定价模型等）；在Baidu AI 度秘团队负责NLU策略和模型
课程
-
机器学习(深度学习)算法和应用
机器学习(深度学习)算法和应用
暂无课程排期工程师 -
重构和单元测试——软件内部质量提升
本课程为期2天，从了解什么是重构、单元测试；对人的要求和益处是什么、对产品的影响和结果怎么样；到更重要怎么做重构和单元测试。
暂无课程排期测试经理 -
TensorFlow 架构和应用
幻灯片算法讲解,结合代码分析
暂无课程排期架构师 -
人工智能概况和前沿展望
了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域
暂无课程排期架构师 -
深度强化学习：原理、算法和应用
深度强化学习：原理、算法和应用
暂无课程排期架构师 -
GAN生成式对抗网络
GAN生成式对抗网络
暂无课程排期架构师 -
深度学习前沿 - 谷歌变形金刚架构及其应用
深度学习前沿 - 谷歌变形金刚架构及其应用
暂无课程排期架构师 -
图神经⽹络 Graph Neural Network (GNN)
之前深度学习主要关注例如文字的序列结构、例如图片的平面结构，现在处理这些数据的做法也比较成熟，关注序列任务的NLP领域多用RNN、Transformer、CNN对数据进行Encoder，而关注平面结构的CV领域更多使用CNN及其各种变体对数据进行Encoder。在现实世界中更多的数据表示并不是序列或者平面这种简单的排列，而是表现为更为复杂的图结构，如社交网络、商品-店铺-人之间的关系、分子结构等等。
图(graph)是一个非常常用的数据结构，现实世界中很多很多任务可以描述为图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网格结构数据(如图像，视频等)也是图数据的一种特殊形式，因此图是一个很值得研究的领域。暂无课程排期工程师 -
隐私计算原理和应⽤
本课程在于帮助学员掌握隐私计算（privacy computing）技术的概念、原理、技术组成与应
⽤场景和应⽤⽅式，了解该技术的起源、背景、发展和现状；掌握相关框架和⽅案。暂无课程排期工程师
相关教练
