人工智能基础课
王天一
工学博士,副教授
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 人工智能:新时代的必修课
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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)
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结束语 (1讲)
结课 | 溯洄从之,道阻且长
人工智能基础课
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第2季回归 | 这次我们来聊聊机器学习

王天一 2018-06-05
你好,我是王天一,好久不见。
我想告诉你个好消息,我的新专栏“机器学习 40 讲”终于可以和你见面了!
首先,要谢谢你的一路陪伴,咱们“人工智能基础课”这个专栏,从去年 12 月 5 日上线以来,累计订阅 5000+,可以说,是你的支持让我有了写新专栏的动力。
基础课是学习人工智能的入门第一课,相当于给了你一张人工智能的地图,我希望你可以按图索骥,一点点摸清楚人工智能的大概轮廓,找到学习的方向。
但是人工智能领域的内容浩如烟海,40 期的基础课也基本上是浅尝辄止,只能算是带着你品尝了一下味道。要想继续在人工智能领域深耕,就要沿着人工智能的学习路径,继续打好基础,而人工智能里最重要的基础一定是机器学习。
近年来深度学习很火热,特别是 CNN、RNN 等深度学习模型都取得了很好的效果,获得了极大的关注。但是深度学习的很多模型、算法其实都是根植于机器学习的。对机器学习没有深入学习和深刻理解的话,也很难真正掌握深度学习的精髓。毫无疑问,机器学习依然占据着人工智能的核心地位,也是人工智能中发展最快的分支之一
在这个新专栏中,我会从机器学习中的共性问题讲起,从统计机器学习概率图模型两个角度,详细解读一系列最流行的机器学习模型。除了理论之外,在每个模型的介绍中还会穿插一些基于 Python 语言的简单实例,帮你加强对于模型的理解。
“机器学习 40 讲”专栏共 40 期,分为 3 大模块。
机器学习概观。这一模块将从频率学派与贝叶斯学派这两个视角来看机器学习,并讨论超脱于模型和方法之外的一些共性问题,包括模型的分类方式、设计准则、评估指标等。
统计机器学习模型。这一模块将以线性模型为主线,讨论模型的多种扩展和修正,如正则化、线性降维、核方法、基函数变化、随机森林等,探究从简单线性回归到复杂深度网络的发展历程。
概率图模型。这一模块将以高斯分布为起点,将高斯分布应用到从简单到复杂的图模型中,由此认识不同的模型特性与不同的计算技巧,如朴素贝叶斯、高斯混合模型、马尔科夫随机场等。
专栏详细目录如下:
希望可以和你一起,在人工智能的道路上继续探索。
对了,专栏的运营同学还给你发了 10 元专属优惠券,优惠券可以和限时特价同享,也就是只用 35 元就能买到原价 68 元的“机器学习 40 讲”,但是优惠券有效期仅 4 天,所以提醒你抓紧使用。
我们新专栏见!
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