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《一堂课掌握 AI 自学路径图》之我的笔记

2018年5月5号怀着期待的心情,看了技术掘金的在线公开课,这次主讲的题目AI,目前自己也在学Al,做关于图像超分辨率和nlp方面的学习,漫漫黑夜中,掘金——一个给我指引方向的技术社区,点亮前行的路,这堂课让我很有所感,在大佬云集的知乎一直默默无闻的我,发了有史以来在知乎的第一篇文章《为什么社会发展的越来越快?——人工智能可能真的会让人类最终走向灭亡》网址如下:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36541542欢迎大佬们点评。

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掘金请到两位技术大佬一位是来自七牛云 AI 实验室的邵杰邵老师,另一位同样是来自七牛云 AI 实验室的彭垚彭老师。

邵老师主要讲了AI目前的研究领域和各方面的发展状况应用,比如自然语言处理(natural language processing)知识表示(knowledge representation)自动推理(automated reasoning)。

机器学习(machine learning)计算机视觉(computer vision)机器人学 robotics),同时给我们广大初入AI的朋友们一些学习建议,比如: (1)不要等到掌握所有的相关数学知识再开始,因为数学的东西特别多,而且很难,精力有限,等到要用哪方面数学的时候可以再去补。

(2)不要收集过多的学习资料,因为网上资料繁杂,质量参差不齐,知识点散乱,不系统,时间宝贵,精力有限。

(3)要多动手,多实操,毕竟计算机是实操性比较强的学科. 接下来邵老师跟我们如何利用学习算法,从数据中产生模型,比如: Spam filters Search ranking Click through rate predict Recommendations Speech recognition Machine translation Face detection Image classification

同时给我们介绍算法是需要具体问题具体分析,因为算法的作用是需要在特定的情况下才能发挥它的最大作用,不同算法适用不同的情况系统。邵老师也介绍了图像处理方面的内容,因为在日常生活中用处很广,比如视频监控、图像打印、医学图像处理、卫星成像,军事侦察领域等等。

机器学习:利用学习算法,从数据中产生模型。简单的说就是根据写的程序(机器算法),根据大量的数据,产生一个模型,其实现在常用的就是深度学习神经网络。讲师也讲了一个实例:比如经常会收到垃圾邮件,下次在收到的时候,根据已收到的垃圾邮件进行分析,判断是不是垃圾邮件。

机器学习:泛化性(根据已有的数据,分析新数据),算法偏好(不同的模型,问题,应用匹配不同的算法)。

关于机器学起,也用了K近邻的方式实现一个图像识别。需要扎实的数学知识。

老师后面大概讲了一下机器学习主要涉及的一些内容包括损失函数,正则项,优化,超参等。 推荐的书籍有: 尼克《人工智能简史》 Miroslav Kubat《机器学习导论》 周志华《机器学习》(西瓜书) Aurelien Geron《 Hands-on Machine Learning with Scikit-learn & Tensorflow 》 Ian Goodfellow等《Deep Learning》(花书) 推荐的在线课程有 机器学习速成课程 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 台湾大学李宏毅教授 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html 吴恩达教授 http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 斯坦福大学 cs231n http://cs231n.stanford.edu/ 斯坦福大学 cs224n http://web.stanford.edu/class/cs224n/

最后的问题 1.建不建议从深度学习开始入手学习? 2.phtroch和TensorFlow两个机器学库,选择哪个学习比较好? 3.动手很重要,具体应该怎么实践? 4.AI开发选用什么变成语言比较合适? 5.请问老师,对于传统软件开发行业(c语言),行行人工智能行业(机器学习方向)有什么建议? 6.老师对于在线的机器学习的课程怎么看,例如coursera等等麻烦说说 7.图像处理中从低分辨率到高分辨率的优化方案有哪些?(这个问题其实是我提的) 当时老师回答说低分辨率图像怎么来的,其实就是降噪之类或者普通的摄像仪器拍的都行啊。。

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彭垚彭老师主要讲了三个方面 1 .AI 如何改变我们的生活? 人工智能几大应用 2. AI 在七牛云的应用? 介绍了七云牛

七云牛在视频和智能领域的发展成果

还有七云牛的人工智能实验室的核心创新体系

包括 (1)内容审核:利用人工智能机器视觉技术,海量视频图像数据进行色情,暴恐,涉政治的识别,保证互联网, 广电,新媒体,政府对数据传播的内容健康。 (2)城市之眼:利用人工智能机器视觉技术,对“人、物、场景”进行快速高效的“检测、识别与行为分析”,满足用户在“身份核验”、“智能安防”、“大规模图片视频检索”等方面的场景化需求。基于AI机器学习的核心构架,检测识别速度快,随着样本量学习量的增加,准确率会快速提高。 (3)媒资智能 (4)播控系统 (5)DORA 日均百亿级智能多媒体 API 平台

3.七牛云 AI 工程师的工作日常 七云牛的工程师种类计算机视觉算法工程师 机器学习平台研发工程师 大数据平台研发工程师 搜索引擎研发工程师 系统架构工程师 业务架构工程师

好了,就这么多,感觉收货颇丰!非常感谢掘金和七云牛的这堂公开课!!!

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