北大AI公开课笔记整理
2017年是正经的人工智能元年，也是在这一年，人工智能穿上华丽的外衣，正式走到了所有人的面前，几乎每个学校的计算机学院都在搞人工智能，每个计算机专业的学生都在训练模型、调参。自然而然地，从去年开始，所谓算法工程师、AI研究员这些岗位也成为意料之中的当红炸子鸡，今年更是直接给出30万起步年薪，简直丧心病狂、令人发指。更好笑的是，街头巷尾的大妈都知道，以后她们将拥有一个聪明的机器人，可以帮她们分担所有的家务。所以，人工智能在未来的5-10年不再是梦想，而是真正地会走入千家万户，我们每个人都将成为这巨大浪潮中的一份子，提前备战是至关重要的。
本科时上人工智能课，还年轻，也不懂事，所以只依稀记得老师总是在讲一些听不懂的算法，或者一面黑板一面黑板地推到公式。而因为本科毕业的那年（2016年）大数据及大数据挖掘很火，程度约等于今天的人工智能吧，所以当时毕设就选择做大数据灾难预测。懵懵懂懂地对照别人的教程，然后展开了数据预处理、特征提取然后再到最后的分析和提取，也因为这个毕设，我对人工智能有了一个新的认知和理解--依靠强大的大脑（计算机存储），从数据中找寻规律，等到新的数据到来时，就按照以往学习的经验进行预测。通俗一点，就是考试前拼命地记忆题目，等到新题目来临的时候，自然就大概知道怎么做，这是一种弱的人工智能。
然后就开始读研了，因为导师是计算机视觉方向的，所以研究生入学后，学习也基本围绕着人工智能。而关于机器学习的研究，路径基本是这样的。首先，基础部分。对于机器学习而言，数学基础还是比较重要的，所以还在上学的孩子们，好好珍惜你的高数课、线代课还有概率论，这些都是学习算法的基础啊，千万不要等到站在人工智能门口哭的时候才后悔。有了数学基础，就可以展开对机器学习常用算法的学习了。一般地，比较常规的做法就是看书+看视频。看的书主要是李航老师的《统计学习方法》及周志华老师的《西瓜书》，这两本书在内容上有些重叠，但是都写的比较通俗易懂，还是比较适合入门的。李航老师的过程推导比较详细，适合于数学基础比较好的孩子。而周志华老师的西瓜书就是举实例的味道重一些，所以理解起来相对要容易一些。建议是两本都看一看，最好那些常用算法都自己推导一遍（好像要求有点高了。。。，但是对于要搞技术的同学来说，看一遍还不够的，我当时看两三遍呢，捂脸哭）。至于视频的话，当然还是首推吴恩达大牛的《machine learning》，听完感觉整个人都很美妙，而且莫名地会觉得自己萌萌哒。我当时三者是同步展开的，大概整个研一都在做这件事情，总结来说就是看书+看视频+看一些视觉方向的论文（导师给的，让我开开狗眼）。对了，当时我还买了一本《机器学习实战》，这个主要是锻炼实战能力的，而且对于计算机算法这种东西而言，它本身是比较抽象的，所以我们要结合一些实际的项目来理解算法的原理和效果，这本书恰好了就满足了这个需求。
看到这里，产品狗别慌，其实对于做产品而言，我肤浅地认为，其实你只要大概理解这些算法的原理，然后更重要的是你要知道它可以怎么应用，可以迁移到哪些场景中帮助用户解决问题，这样你就能理解产品的逻辑，和研发的沟通或者理解需求时就够了。具体一点，就是产品狗可以看《统计学习方法》、《西瓜书》（主要理解算法原理）、《机器学习实战》（结合书里的小项目，理解算法的实际应用），再听一听吴恩达的课，基本就算入门了。
但是在实际的找工作过程中，我开始逐渐地认识到，即便我们胸中装着无数个算法，然后你也可以秒写出那些算法的公式，对于一个产品狗来说都还远远不足够，因为，人工智能所有的产品都处于落地初期。这意味着，我们没有一套成熟的体系和参考，让我们知道怎么能把过往用户的一些需求场景，换一种思维，去思考它们和人工智能可以产生的新的结合点，让算法真正落地成为产品。总体上来说，就是你需要认识到整个人工智能产业发展到哪一种阶段？和哪些产业有了结合？用户的场景是怎样的？未来还可以怎么样突破？这是我觉得现阶段的人工智能产品狗需要思考的问题！！！
但在这种行业的认知上，我这种小白狗肯定是菜的不行，但是我在机器学习研讨会的公众号上恰好看到了一个很不错的课程--北大AI课，这就是天上掉馅饼了，更重要的是，这馅饼还是我喜欢的口味，正好课程里的讲师都是人工智能领域比较前沿的大佬。俗话说，好记性不如烂笔头，所以我打算听完课程了把笔记整理一下，提醒自己把握好方向，用心追逐自己想要的梦想。
今天立个flag吧。从下周开始，每天更新一节课的笔记，希望不仅是自己听到的内筒的客观呈现，更重要的是用脑用心的思考，但愿flag不倒，每天都会提醒自己扶好flag的，加油吧，智能的产品狗，学习使我快乐！
北大AI公开课笔记整理相关推荐
- 北大AI公开课13讲全链接+最强干货盘点：视频+笔记+文字实录
视频地址:北大AI公开课 专栏笔记:北大AI公开课 刚刚结束的北大 AI 公开课,由北大人工智能创新中心主任雷鸣组织,以把听者培养为"懂产业的 AI 人才"为主旨,邀请了13位顶级 ...
- 北大AI公开课2019 | 商汤科技沈徽：AI创新与落地
3月13日,备受瞩目的北大AI公开课第四讲如期开讲,商汤科技集团副总裁.商业与数据洞察事业群总裁.工程院院长沈徽带来了<AI创新与落地>的分享,结合商汤科技在技术创新以及产业落地上的经验和 ...
- 北大AI公开课2019 | 微软亚洲研究院周明：NLP的进步将如何改变搜索体验？
本文由InfoQ家整理首发,未经授权请勿转载 4月3日,北大AI公开课第七讲如期开讲,微软亚洲研究院副院长周明与大家分享了近期自然语言技术取得的进展和创新成果,并探讨了自然语言技术和搜索引擎如何进一步 ...
- 北大AI公开课2019 | 驭势科技吴甘沙：AI时代的自动驾驶趋势
在努力的拓展技术和应用对外的边界,尽快的把技术发展到为人类所用的过程中,有很多的技术的挑战,自动驾驶行业尤其如此.自动驾驶技术发展至今也取得了很多进展,3月20日北大AI公开课第五讲,请到了驭势科技创 ...
- 【北大AI公开课13讲全链接+最强干货盘点】中国AI +，群星闪耀时
转自 微信公众号 新智元 新智元推荐 整理:张易 胡祥杰 [新智元导读]本文盘点了刚刚结束的北大 AI 公开课的精彩干货,附全部的文字实录链接和视频链接,是全景式地了解中国 AI 产业发展现状和趋势极 ...
- 北大AI公开课2019 | 雷鸣：人工智能革命与机遇
2019年2月20日,北京大学"人工智能前沿与产业趋势"正式开课.本学期的课程邀请到了商汤科技副总裁沈徽.驭势科技CEO吴甘沙.微软亚洲研究院副院长周明.360人工智能研究院院长颜 ...
- 北大 AI 公开课 2019 | 颜水成：人工智能行业观察与实践
人工智能领域存在着工业界与学术界的分别,近年来,随着 AI 高速发展,在这两个不同的世界里,分别发生了哪些大事件?作为一家以安全为主要业务的企业,360 又是如何在人工智能时代发挥作用?本期北大公开课 ...
- 北大AI公开课第七课--AI赋能 智赢未来by科大讯飞胡郁
今天来打卡英语流利说第三天,希望自己可以坚持下去,说实话,一直以来我都挺喜欢英语的,然后从大一开始,也在网易公开课上听了很多世界名校的计算机专业课.金融.心理学方面的课,感觉对于语感的培养还是很不错的 ...
- 北大AI公开课 嵌入式人工智能笔记
看的直播, 标题是"北大公开课: 雷鸣对话余凯 嵌入式人工智能". CS121: Introduction to Artificial intelligence. 芯片, 架构, ...
- 北大AI公开课第一课——人工智能前沿产业趋势by雷鸣老师
最近听了北大的AI课程,为了更好地吸收课程的精华,将知识变成自己血肉里的力量(认真脸),决定要把课程的笔记重新梳理一遍,一直以来记笔记的习惯是(1)只记感觉对自己很有用的,如很新颖的.很经典又容易忘的 ...
最新文章
- 网页分析利器：IEDevToolBar
- LeetCode 832 Flipping an Image
- （转）oracle extent
- 清北学堂模拟赛d3t2 b
- NYOJ-172 小珂的图表
- MySQL优化之my.conf配置详解
- 基于Dapper二次封装了一个易用的ORM工具类：SqlDapperUtil
- INV标准报表+INVARAAS.rdf -- ABC分配报表
- 渗透测试web未设置http头 Strict Transport Security
- 基于ubuntu18.04使用 Azure Kinect 传感器 SDK 录制
- 用例子来区分4种文法
- 单元格值_Excel公式练习40： 从单元格区域的字符串中提取唯一值
- linux 光盘本地yum源,小凡带你搭建本地的光盘yum源
- word文档分栏怎么设置
- 泰然金融全国用户见面会走进豫陕，与用户零距离对话
- FFmpeg[15] - 从官网下载FFmpeg时的坑，你有遇到吗？
- 极限存在准则 两个重要极限
- 软碟通（UltraISO）刻录光盘以及制作U盘启动盘教程
- Android facebook VK 登录与分享 开源SDK
- Bayesian face revisited : a joint formulation 笔记