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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(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)的授課實錄，適合于對 Machine Learning 有一定基礎(chǔ)的同學(xué)來進一步學(xué)習(xí)研究。PS: 出于對 Hinton 知識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 重點介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用，及其在機器學(xué)習(xí)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(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)算法的細節(jié)之前，我們需要解決的一個基礎(chǔ)問題：我們?yōu)槭裁葱枰獧C器學(xué)習(xí)？機器學(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，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(luò)的比對，為之后面向機器學(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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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(guān)視頻內(nèi)容。目前，雷鋒字幕組已經(jīng)與全球范圍內(nèi)多所高校包括多倫多大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院等達成課程內(nèi)容漢化授權(quán)協(xié)議。如果您對我們的工作內(nèi)容感興趣，歡迎添加微信 “iIoveus2014”，備注 “Hinton” 加入我們！
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