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机器学习和《水形物语》,它们的共通点是…… | 公开课+资料包

棕榈学院 2018-12-05 15:56:08

还有4天,上周横扫奥斯卡,拿到4项大奖的《水形物语》就要上映了!


这部同时荣膺最佳影片奖、最佳导演奖、最佳艺术指导奖、最佳原创配乐奖的奇幻唯美影片,《水形物语》讲诉的是一个实验室清洁工,爱上一个被政府用作研究和测试的水路两栖人,在别人的帮助下逃生的故事。


剧中的水生人形生物扮演者,道格·琼斯表示,我饰演的角色就像是一个自然异常现象,政府实验室不断研究和测试我,试图将我身上获取到的科技和信息,模仿应用于人类身上。」


回到现实世界里,我们也在对计算机做一件类似的事情——试图通过研究人类的学习行为和表现,赋予电子计算机一种同样的「学习能力」,让计算机可以自主地利用数据而非指令来进行各种工作。


这就是时下AI领域大火的词汇——机器学习(Machine Learning)。


机器学习 可以怎么玩儿?


一说到人工智能,你也许会忍不住脑补一个机器人工作的形象,实际上……


摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件,36万小时的人力工作,AI几秒就完成了,人类在AI面前变成了树懒;


前段时间,外网上一位大神,借助机器学习算法,将明星的脸与女优的身体完美拼接,得到了各路明星脸的不健康小片片;


百度地图团队加入了小度唤醒机制,让百度地图变成名为「小度」的AI助手,有事儿喊两次小度小度,就可以获得帮助;


学院君最近一直在想,如果我买一台小米的小爱,再买一个天猫精灵,放家里它们可不可以自己对话…………(注:都是智能音箱)


目前,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。


(让机器自己识别,什么是橙子和苹果)

到底什么是 机器学习?


我们先看看,传统的计算机是如何工作的?


想要得到某个结果,需要人类赋予它一串实打实的指令,然后计算机就根据这串指令一步步地执行下去,直到得到人类预计的结果。



但是在机器学习里,这一传统样式被打破了:


计算机确实仍然需要人类赋予它一串指令,但这串指令往往不能直接得到结果;相反,它是一串赋予了机器学习能力的指令在这背后,最关键的就是统计的思想,需要强大的数学理论根基。


最终目的,是让计算机可以利用已有的数据和算法,建立模型,预测未来未知数据的信息。



机器学习 入门


人工智能领域应届博士年薪在50万左右,硕士从25万到35万,这一薪资水平相当于2~3年工作经验的普通岗位工程师的薪资。


人工智能企业流利说联合创始人、首席科学家林晖博士在接受第一财经采访时说到。


在过去的一年因为人工智能行业急速爆发,巨大的人才缺口将行业人才薪酬推至令人咂舌的水平,越来越多的人都跃跃欲试,想要尝试这个新鲜的领域!


学院君这次带来了超干货的机器学习」入门公开课,从概念介绍,应用工具和平台,相关联的算法和基础知识,以及数据处理的注意事项等,全方位带你入门,了解这架新的时代战斗机!


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学院君为大家准备了精选+干货的机器学习书籍,偷偷丢几张瞅一眼~来听公开课即送书籍资料包噢~



适合人群

1. 对人工智能感兴趣,好奇机器学习的同学;

2. 尝试机器学习,不知道第一步如何下手的小白们;

3. 有编程基础,想要转型去人工智能领域的IT编程人士们;

4. 任何对大火大热大卖的东西感兴趣,想要一探究竟的好奇宝宝们!



讲师介绍

Jack


中国科学技术大学硕士,马里兰大学信息系统专业PhD,有多项开发信息系统的经验,曾获得过ACM/ICM-Finalist特等奖提名奖。(超级认真超级nice的杰克老师又要和大家见面啦~)


↓↓ 讲座知识点预览 ↓↓


机器学习入门


1. 机器学习简介

1.1 机器学习概念

1.2 机器学习与深度学习


2. 机器学习分类

2.1 监督学习

2.2 无监督学习

2.3 半监督学习


3. 机器学习中的算法

3.1 分类与回归算法

3.2 聚类算法

3.3 统计学习算法


4.机器学习工具和平台对比

4.1 Rapidminer

4.2 Weka/SPSS Modeler

4.3 SAS/R/Python

4.4 Others


5.应用机器学习的相关注意事项

5.1 数据清洗

5.2 数据降维

5.3 数据的缺乏

5.4 数据的准确性

5.5 数据的样本

5.5 其他注意事项


6. 机器学习的应用场景和应用方向



公开课时间&形式

北京时间

3月18日  周日 晚上21:00

在线直播:PPT+视频语音

提供录播:无限回看


报名条件

无门槛,不收费

人数不限,造福众生


报名方式

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