Chatbot大牛推荐:AI、机器学习、深度学习必看9大入门视频

2017年6月4日 | By News | Filed in: News.

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这年头,谈话间,不夹杂点“人工智能”,“机器学习”,“深度学习”这样的字眼,就跟九十年代追不上互联网的时髦一样——丢份!

可是呢,说白了,真正懂行的没几个,真的没几个。

几个月前,我也属于多少能跟风提两嘴,但当真不明白这人工智能到底根子上是啥玩意儿的吃瓜群众。谁要是跟我提里面的技术细节,我更是崩溃:shut up。

不过,几段视频彻底改变了我的认识,它里面用了极其通俗易懂的语言和卡通画面,让我明白了人工智能、机器学习里面到底是什么鬼,特别有意思。在这个基础上,我在这个领域开始真正成长了。

如果你也跟我一样,不懂机器学习,但又想知道点干东西,却又不想特别费劲,那么不妨看看我分享的这些视频,说不定你也能在几个月后成为半个行家里手哦。

在这里,我会根据我的经验,把这些视频分为三类,第一类是入门款,第二是基础款,第三就是进阶款咯,我保证,每类都很轻松,不会让你太费劲的。

入门款——基础介绍

在推荐入门款视频之前,先叨叨几句,为了让你能结合起来看得更明白。(小白的重点学习专区)

人工智能的目的是什么呢?

答:让机器表现得更像人类,甚至在某些技能上超越人类。

为了达到这个目的,人工智能必须“会思考”,而它的思考便涵盖了以智能方式解决计算难题的技术和方法。听起来有点抽象。举几个例子:搜索--找出两城之间最快的往返,规划--让机器人自动导航并达成给定目标……

当然,人工智能的能力到底强不强,得看两个条件:算法和计算能力。

算法到底多牛逼(你可以理解为机器思考问题的方式有多牛逼),计算能力有多高(你可以理解为为机器思考提供的供血、蛋白质等后勤保障),这两个条件直接决定了你所搞的人工智能到底有多强。

我们人类只要把算法和计算能力保证了,别的就不用管了,机器它自己就会学习。

机器是怎么自主学习呢?

答:通过学习已有的标注数据来解决问题,而并不需要把规则硬编码到算法中。

还是太抽象,让我举例来说明吧。

比如,开发一个系统,让这个系统来识别图片中的猫和狗。为了实现,我们只须往已设定好的算法中,放入大量猫和狗的图片,就可以睡觉去了。等机器看完这海量的图片,它自己就认得,什么是猫,什么狗。

那什么又是深度学习呢?

深度学习属于机器学习,不过更复杂。它类似给机器装了一个大脑,这个大脑里也有由大量的神经元组成的多层系统,可以通过大量的数据训练来处理复杂的机器学习任务(比如上文提到的猫、狗图像识别)。

为什么深度学习突然就火爆起来了呢?

因为它需要的两个软硬件都被满足了:硬件方面,GPU等变得功能强大,且价格大幅下降;软件方面,用于训练模型的各类数据比以往大量增多了。

好了,叨叨完这么些信息,现在让我们开启入门款视频之旅吧。

人工智能、深度学习和机器学习:入门介绍(Andreessen Horowitz)

该视频是关于人工智能发展史 & 深度学习简介

机器学习简介(Udacity)

(稍微技术一点的)机器学习简短讲解

人工智能是新型电力(吴恩达)

吴恩达讲解人工智能/机器学习的现状、相关应用及管理措施

吴恩达在 Youtube 上还发了很多有趣的视频,他在 Coursera 上还有一个免费的机器学习课程,不过技术性/理论性极强。有需要的童鞋可以自己搜搜。

成长款——深入学习

如果你还想深入学习相关的技术细节,可以观看 Youtube 上的 Deep Learning Simplified 系列视频与 Facebook 解释机器学习/深度学习的视频。

人工智能揭秘(Facebook):

Yann LeCun 介绍人工智能

Yann LeCun 介绍深度学习

对于技术细节的更多讲解,可以查看 Facebook 视频的官方页面。

简谈深度学习

Deep Learning Simplified – 入门篇

想要查看该系列的所有视频,可前往其 Youtube 频道。

进阶款——打造你自己的神经网络

如果想继续往前,学会并构建出自己的神经网络,你需要:

1.学会 Python 编程(可以用 Codecademy、Codeschool 或 Udacity 的课程)

2.了解 Google 的 TensorFlow 框架或 Keras,以找出更简单的模型实现方法;然后学习 mnist 新手教程,对机器学习有一个大体印象;强烈推荐下面这个视频哦 。

视频地址

5分钟x学会Tensorflow

3.此外,建议学一下 Google 在 Udacity 上的深度学习免费课程。自己搜一搜。

我的分享就到这里了,除了这些,如果你也有好的视频资源,欢迎留言推荐哦。

原文链接

IT.数码

via 36氪 http://36kr.com

June 3, 2017 at 02:38PM


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