Learn Artificial Intelligence | Day 2

我学到了什么

• Word Vector (单词向量): So when we have vectors for words, that means we're placing words in a high-dimentional vector space(a wonderflul semantic spaces).
  
  
  
  Traditional: Words are prefix(前缀)/stem(词干)/suffix(后缀)
  made of morphemes(词素)
  DL: every morpheme is a vector a neural network combines two vectors into one vector.
  NLP Tools - Parsing for sentence structure: Neural networks can accurately determine the structure of sentences, supporting interpretation
  the semantics of sentences
  


• word => structure => semantics

感悟

• 在看 cs244n 课程时候里面提到了一位女博士当年的研究工作多么多么酷，然后我就找到了她的 twiiter 准备膜拜，然后令我惊讶的是她的 follower 里有我很久之前关注的一个 bloger，去了她的 github 看了看发现她也开始从事人工智能相关的方向了，好惊喜，世界真的好小


• Chris Manning NLP 的大牛在里面说到一段话，让我很感慨，大意是，你们不知道当年语音识别有多困难，现在你们用到 siri 的时候觉得没什么，没觉得很惊讶，这对我来说其实是一件 amazing amazing 的事，它真的很酷。


• 还有看到一段很感触的话共勉 这是你生命中最好的年纪 身体健康 亲人安在 现世安稳 可惜你意识不到 因为一点小事 心情就一团糟 记住 除却生死无大事啊