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作為 AI 從業(yè)者,想必你和小編一樣都有過類似的經(jīng)歷。
下定決心想要鉆研機(jī)器學(xué)習(xí)類的課程,不僅要搞定學(xué)術(shù)理論,還得應(yīng)對(duì)英語所帶來的難題。
為了讓廣大 AI 青年們不再為英語所累,快速進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài),雷鋒網(wǎng)推出了深度學(xué)習(xí)大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列視頻課程。本次課程來源于 Hinton 2012 年在多倫多大學(xué)的授課實(shí)錄,適合于對(duì) Machine Learning 有一定基礎(chǔ)的同學(xué)來進(jìn)一步學(xué)習(xí)研究。PS: 出于對(duì) Hinton 知識(shí)成果的尊重以及版權(quán)的需要,AI 研習(xí)社已經(jīng)獲得了 Hinton 教授的親自授權(quán)。
本套課程中,Hinton 重點(diǎn)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別和物體識(shí)別、圖像分割、建模語言和人類運(yùn)動(dòng)等過程中的應(yīng)用,及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮的作用。與吳恩達(dá)的《Machine Learning》不同,這門課程更加深入地介紹了 Machine Learning 中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體操作方法。
在課程開篇(1.1) Hinton 介紹了在我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的細(xì)節(jié)之前,我們需要解決的一個(gè)基礎(chǔ)問題:我們?yōu)槭裁葱枰獧C(jī)器學(xué)習(xí)?機(jī)器學(xué)習(xí)的用途廣泛,Hinton 結(jié)合不同場景為大家解釋了這個(gè)問題。
本次視頻(1.2)中 Hinton 介紹了人的大腦中神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),并解釋了算法并非大腦實(shí)際工作方式,但確實(shí)受到大腦的啟發(fā),以及大腦處理視覺、聽覺的輸入輸出與計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比對(duì),為之后面向機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)打好基礎(chǔ)。
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雷鋒字幕組
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