人工智能基础课
王天一
工学博士,副教授
立即订阅
12221 人已学习
课程目录
已完结 58 讲
0/4登录后,你可以任选4讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词 | 人工智能:新时代的必修课
免费
数学基础 (7讲)
01 数学基础 | 九层之台,起于累土:线性代数
02 数学基础 | 月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论
03 数学基础 | 窥一斑而知全豹:数理统计
04 数学基础 | 不畏浮云遮望眼:最优化方法
05 数学基础 | 万物皆数,信息亦然:信息论
06 数学基础 | 明日黄花迹难寻:形式逻辑
(课外辅导)数学基础 | 拓展阅读参考书
机器学习 (10讲)
07 机器学习 | 数山有路,学海无涯:机器学习概论
08 机器学习 | 简约而不简单:线性回归
09 机器学习 | 大道至简:朴素贝叶斯方法
10 机器学习 | 衍化至繁:逻辑回归
11 机器学习 | 步步为营,有章可循:决策树
12 机器学习 | 穷则变,变则通:支持向量机
13 机器学习 | 三个臭皮匠,赛过诸葛亮:集成学习
14 机器学习 | 物以类聚,人以群分:聚类分析
15 机器学习 | 好钢用在刀刃上:降维学习
(课外辅导)机器学习 | 拓展阅读参考书
人工神经网络 (7讲)
16 人工神经网络 | 道法自然,久藏玄冥:神经网络的生理学背景
17 人工神经网络 | 一个青年才俊的意外死亡:神经元与感知器
18 人工神经网络 | 左手信号,右手误差:多层感知器
19 人工神经网络 | 各人自扫门前雪:径向基函数神经网络
20 人工神经网络 | 看不见的手:自组织特征映射
21 人工神经网络 | 水无至清,人莫至察:模糊神经网络
(课外辅导)人工神经网络 | 拓展阅读参考书
深度学习 (7讲)
22 深度学习 | 空山鸣响,静水流深:深度学习概述
23 深度学习 | 前方有路,未来可期:深度前馈网络
24 深度学习 | 小树不修不直溜:深度学习中的正则化
25 深度学习 | 玉不琢不成器:深度学习中的优化
26 深度学习 | 空竹里的秘密:自编码器
27 深度学习 | 困知勉行者勇:深度强化学习
(课外辅导)深度学习 | 拓展阅读参考书
深度学习框架下的神经网络 (5讲)
28 深度学习框架下的神经网络 | 枯木逢春:深度信念网络
29 深度学习框架下的神经网络 | 见微知著:卷积神经网络
30 深度学习框架下的神经网络 | 昨日重现:循环神经网络
31 深度学习框架下的神经网络 | 左右互搏:生成式对抗网络
32 深度学习框架下的神经网络 | 三重门:长短期记忆网络
深度学习之外的人工智能 (4讲)
33 深度学习之外的人工智能 | 一图胜千言:概率图模型
34 深度学习之外的人工智能 | 乌合之众的逆袭:集群智能
35 深度学习之外的人工智能 | 授人以鱼不如授人以渔:迁移学习
36 深度学习之外的人工智能 | 滴水藏海:知识图谱
应用场景 (4讲)
37 应用场景 | 你是我的眼:计算机视觉
38 应用场景 | 嘿, Siri:语音处理
39 应用场景 | 心有灵犀一点通:对话系统
40 应用场景 | 数字巴别塔:机器翻译
加餐 (5讲)
课外谈 | “人工智能基础课”之二三闲话
推荐阅读 | 我与人工智能的故事
直播回顾 | 机器学习必备的数学基础
第2季回归 | 这次我们来聊聊机器学习
新书 | 《裂变:秒懂人工智能的基础课》
复习课 (7讲)
一键到达 | 数学基础复习课
一键到达 | 机器学习复习课
一键到达 | 人工神经网络复习课
一键到达 | 深度学习复习课
一键到达 | 深度学习框架下的神经网络复习课
一键到达 | 深度学习之外的人工智能复习课
一键到达 | 应用场景复习课
结束语 (1讲)
结课 | 溯洄从之,道阻且长
人工智能基础课
登录|注册

直播回顾 | 机器学习必备的数学基础

王天一 2018-03-23
自从 12 月份开始更新到现在,我们这个专栏已经不知不觉走过了 4 个月的时间。在这 4 个月的时间当中,我和大家一块分享了最近火热的人工智能的技术,包括它的一些数学基础、机器学习的算法以及神经网络,还有深度学习这样一些热点的话题。
俗话说得好,编筐编篓,全在收口。能在最后一次更新的时候和大家做一次这样的视频直播的分享,我觉得也是非常荣幸,能够有机会和大家进行一个更加深入的交流。
我们今天分享的内容主要是关于机器学习中的基础数学
从这个主题当中,我也可以感受到,大家在学习人工智能的时候,一个务实的态度。一方面,在接触人工智能的时候,一些前沿的算法或者是一些前沿的模型,我们是要接触的,但是归根到底,还是要回归到基础数学当中来。
如果不把基础打好,你是没有办法真正理解这些复杂的模型的,所以说不管算法它有多么复杂,最终都是简单数学的一个若干的组合。只不过在这个组合的过程当中,它的难度会越来越大,它实现的功能也会越来越强。
关于人工智能或者说机器学习当中的这些基本数学,我们今天分享的内容,包括这样四个部分:
第一,我们关注的是这个机器学习当中它会用到哪些基础数学;
第二,这些数学在机器学习,或者说在人工智能这个大环境下都能起到一些什么样的作用;
第三,有了这个学科,有了数学,分析了它的作用之后,我们需要把它掌握到一个什么样的程度;
最后,简单介绍一下,如何在短时间内,高效率地掌握。

机器学习会用到哪些数学基础

第一部分,我们先来看一看机器学习需要哪些数学的基础。我们可以先引用一个专家的定义。这个专家是来自美国华盛顿大学的佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos),这也是人工智能领域的一个老兵。他对于机器学习给出了这样一个定义,机器学习是由三个部分组成,分别是表示、评价,还有优化。这样的三个步骤,实际上也就对应着在机器学习当中所需要的数学。
机器学习三部曲之表示
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《人工智能基础课》,如需阅读全部文章,
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言

精选留言(2)

  • Winfred
    期待第二期!
    2018-04-06
    3
  • qiang.li
    第二期什么时候出来啊,果断报名!
    2018-03-24
收起评论
2
返回
顶部