你将收获

学完本课程后,人工智能小白可以达到具备一年项目经验的人工智能工程师水平。

适用人群

想转型人工智能领域的工程师;想从事人工智能相关工作的学生。

课程介绍

本课程共分为三个阶段。从机器学习到深度学习,再到项目实战,循序渐进,层层深入。除了系统讲解成为一名人工智能工程师所需的理论知识外,每节课还会配有实战案例,通过练习巩固所学知识,学以致用解决实际问题。第三个阶段包含四个大型工业级综合实战案例,采用大量真实数据集,完美模拟工作场景。学完后,大家绝对可以胜任人工智能领域相关工作。

课程讨论

困困困困困困困困困困困

讲的还行啊,上手类型的,底层原理就需要自己摸索了。

刚开始学AI,基础还不行啊,特别是数学概念,要去补

学了数学基础,再学习这个,现在听懂了。感觉老师讲课条理清晰,言简意赅,信息量很大。我喜欢。

讲得真的好,但是跟之前老师的课程一样,每节课提到的东西有点太多,很多延伸的内容都是一笔带过。有一些教授对于这种情况会加一两页扩展内容的ppt,对于课程里没有详细介绍的内容给出经典的参考文献,方便感兴趣的同学查阅。如果老师能看到的话,希望能考虑借鉴一下这种做法。

同学笔记

  • weixin_40379694 2019-09-06 10:50:00

    来源:机器学习算法的组成部分 查看详情

    回归-损失函数:

    L2

    L1

    Huber损失 L2+L1组合

     

    分类损失函数:

    0-1:损失

    Logistic损失

    指数sun'损失

    合页损失

     

    正则项

    L2正则

    L1正则

     

    回归:

    岭回归:L2损失+L2正则

    LASSO:L2损失+L1正则

    Elastic net:L2损失+L2损失+L1正则

     

    分类:

     

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