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Chatbot大牛推荐:AI、机器学习、深度学习必看9大入门视频

Chatbot大牛推荐:AI、机器学习、深度学习必看9大入门视频

投稿 丨 科技快讯

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2017-06-02

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。


在此,小小说明一下,由于微信的限制,一篇文章只能植入三个视频,因此别的视频只能附上链接,但在微信条件下,这个链接不能直接打开。为了让您看得更方便,可以点击阅读原文,方便打开链接。


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)


1、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。


2、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。


3、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)。


4、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。


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


视频地址:https://v.qq.com/x/page/g0509xkntj4.html



该视频是关于人工智能发展史 & 深度学习简介。


2、机器学习简介(Udacity)


视频地址:https://v.qq.com/x/page/w0509d4lwag.html



(稍微技术一点的)机器学习简短讲解


3、人工智能是新型电力(吴恩达)


视频地址:https://v.qq.com/x/page/b05090crw4r.html



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。


1、人工智能揭秘(Facebook):


Yann LeCun 介绍人工智能

视频地址:https://v.qq.com/x/page/y0509p6i4ey.html


Yann LeCun 介绍深度学习

视频地址:https://v.qq.com/x/page/h0509pnm2cf.html


对于技术细节的更多讲解,可以查看 Facebook 视频的官方页面。


2、简谈深度学习


Deep Learning Simplified - 入门篇

视频地址:https://v.qq.com/x/page/g0509seol79.html


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 。

视频地址:https://v.qq.com/x/page/u0509ksey7o.html


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。


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】

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