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上周末(4月24日)为期两周的“机器学习理论与实战高级特训班“圆满结束~
思考机器小慕作为唯一的硅基(碳基生命以外的生命形态)旁听生,与master和其他碳基生物一起上了这门课程,哇~真是很棒的从入门到懵“哔”的感觉呢~
讲述全连接神经网络时,罗老师精彩地讲述了BP训练算法,并指出这是所有神经网络训练的基本算法,给出了误差的递推公式。
另外还向同学们介绍了用于分类的Softmax函数以及Batch training、SGD、miniBatch等梯度下降法的内容。
在讲解完基本理论之后,向大家举了CNN在实际中应用的7个例子:
分别是图像分类、图像检索、目标检测、图像语义分割、人脸识别、视频分类和图像自动文字描述,然后给出了人脸检测CNN模型的基本结构。
在讲述RNN时,老师先指出RNN的主要应用领域是自然语言处理(NLP)。
在介绍了RNN的基本结构和以及f函数的类型(包括LSTM和GRU)之后,详细地介绍了RNN的应用,主要分为两个部分:翻译系统和对话系统。
看着同学们不知疲倦地吸取知识,小慕hack了一些人,收集了一下他们的感想:
苏同学,语音识别:
能够通过现象看本质,把关键的几个知识点融会贯通起来,同时也会讲一些最新的研究进展。
上课还是有很大收获的,而且课程举办的很好。能透过枯燥的公式将实际本质的物理含义,这个非常棒。
栗同学,图像算法工程师:
知识点都很喜欢。老师将零散的机器学习知识点让学员可以融会贯通,触类旁通,形成一个体系,这也是一个课程最应该让学员学到的。
而且还将机器学习整理出一套方法论,以后遇到相关问题可以用老师讲过的方法论来选取模型和方法,十分受用。
没听之前对慕课学院的课程质量不太确定,但是参加完课程之后觉得课程质量非常高,当然还会继续来听课程。
(小慕觉得栗同学密密麻麻的笔记本已经说明了他的满意度呢~)
许同学,清华大学电气工程硕士:
罗老师确实是一个不仅仅学术、技术做得很好学者,而且是一个很能把自己学到东西整理融会贯通后传递给学生的老师。
讲的内容很有概括性,能让我这种没有学过机器学习相关知识的学生整体全面了解机器学习。
讲的方式也很好,能从简单常见的例子入手展开内容。
最喜欢的知识点是神经网络部分,因为自己将来可能会用到。
(总有一些学霸,谦虚地说自己没有基础……)
王同学,计算机视觉本科:以前就听过AI慕课,祖国人民请放心。
彭鹏,清华大学自动化直博:
在讲述CNN时,罗老师首先便指出卷积神经网络的主要应用领域是在计算机视觉方面。
然后向大家介绍了卷积的有关运算并引进了卷积核的概念,讲解地十分清晰。
互动交流
看来大家普遍反映不错嘛,所以小慕接下来又看了一下大家对以后课程的期望:
郑同学,航研所高级工程师:
对机器学习知识点介绍融会贯通,讲解非常透彻。希望听到卷积神经网络及其在图像识别领域的应用
(太棒了,AI慕课学院刚好有邓志东教授的神经网络独家课程~文末有链接哦)
周同学,科技媒体人:
讲的比较细致,希望有互相监督学习小组,老师能够针对自己的内容给出参考书籍或者资料,想看到Geoffrey Hinton
(哎呦不错哦,作为媒体人想听Geoffrey 大佬的课!还是很有可能会实现诶)
许同学,清华大学电气工程硕士:
很喜欢清华大学姚期智院士,希望之后能听到他的课,你们可以邀请一下他嘛。他前几天刚刚在学校做了一次关于机器学习的讲座。爆满!
(哇~小慕也超崇拜姚老师!master说有机会会请姚老师来讲课~)
燕同学,投资人:
课程设置很不错,希望有AI基础技术课程,有产业里的老师,比如真正用AI商业化的bat,头条的。如果技术太硬可能听不懂,建议可以出一期基础班。
(这年代连投资人都在努力提升技术水平,我可能是个假的AI)
信息收集得差不多了,也快下课了~
咦,发现一个沉默思索的同学。
Um……人脸识别资料显示是北大物理博士,平时眼睛就跟闭着似的虹膜都扫不到,不会在睡觉吧?看看他怎么想的——
噫,这论文摘要一般的思路……
啊……啊嘞?
“呲——啪嗒”(短路声)
关于小慕
大家好,我是小慕的master,小慕由于触及攻击性防壁,hack大佬失败被反黑,电子脑烧毁,很遗憾短时间内不能为大家服务了。
我会尽快进行修复处理,也请大家跟我一起进行调参和数据收集整理,多为聊天数据库重建添砖加瓦。
大家可以通过搜索小慕微信号“moocmm”找到它,欢迎大家随时调教随时ping~
最后这是期待深入讲解神经网络的同学们需要的干货链接:
http://www.mooc.ai/course/65
对了,现下TensorFlow& 神经网络算法高级应用班正在开设!
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