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器學習類的課程，不僅要搞定學術理論，還得應對英語所帶來的難題。

為了讓廣大 AI 青年們不再為英語所累，快速進入學習狀態(tài)，雷鋒網(wǎng)推出了深度學習大牛 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 年在多倫多大學的授課實錄，適合于對 Machine Learning 有一定基礎的同學來進一步學習研究。PS: 出于對 Hinton 知識成果的尊重以及版權的需要，AI 研習社已經(jīng)獲得了 Hinton 教授的親自授權。

本套課程中，Hinton 重點介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別和物體識別、圖像分割、建模語言和人類運動等過程中的應用，及其在機器學習中發(fā)揮的作用。與吳恩達的《Machine Learning》不同，這門課程更加深入地介紹了 Machine Learning 中神經(jīng)網(wǎng)絡具體操作方法。

目前Lecture 1 課程已經(jīng)全部翻譯完畢了。這一課主要介紹了機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的一些基本概念和原理。今天就做出一個第一課視頻的匯總，以方便大家學習~

1.1 為什么我們需要機器學習

在課程開篇（1.1） Hinton 介紹了在我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的細節(jié)之前，我們需要解決的一個基礎問題：我們?yōu)槭裁葱枰獧C器學習？機器學習的用途廣泛，Hinton 結合不同場景為大家解釋了這個問題。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡中的腦科學原理

本次視頻（1.2）中 Hinton 介紹了人的大腦中神經(jīng)元網(wǎng)絡的基礎知識，并解釋了算法并非大腦實際工作方式，但確實受到大腦的啟發(fā)，以及大腦處理視覺、聽覺的輸入輸出與計算機神經(jīng)網(wǎng)絡的比對，為之后面向機器學習的神經(jīng)元網(wǎng)絡打好基礎。

1.3 簡單神經(jīng)模型之線性神經(jīng)元

神秘的神經(jīng)元是如何傳輸信號的？什么樣的數(shù)學公式可以模擬如此復雜的系統(tǒng)？有哪些常用的神經(jīng)元模型？線性激勵神經(jīng)元 ReLU 和鼎鼎大名的 Sigmoid 又有何區(qū)別？這節(jié)課中，Hinton 將為你一一解答。

1.4 MINST 學習范例

本期課程以經(jīng)典的手寫數(shù)字識別問題為例，詳細講解神經(jīng)網(wǎng)絡是如何從雜亂無章的圖像中學習到潛在特征，并完美地區(qū)分不同數(shù)字的。主要步驟：設計簡單的雙層網(wǎng)絡結構，數(shù)據(jù)準備，權值初始化，模型訓練及權值動態(tài)更新。

1.5 機器學習算法的三大類

機器學習包含三大類別：有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和增強學習，這三者各不相同，又相互補充。接下來你講了解到：這幾種方法有什么區(qū)別，分別解決什么樣的問題，適用于什么情形？怎么度量學習效果，聚類和稀疏編碼又是什么？

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雷鋒字幕組

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雷鋒字幕組致力于為 AI 從業(yè)者們提供最專業(yè)的 AI 相關視頻內容。目前，雷鋒字幕組已經(jīng)與全球范圍內多所高校包括多倫多大學、倫敦大學學院等達成課程內容漢化授權協(xié)議。如果您對我們的工作內容感興趣，歡迎添加微信 “iIoveus2014”，備注 “Hinton” 加入我們！

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