《一堂课掌握 AI 自学路径图》之我的笔记

2018年5月5号怀着期待的心情，看了技术掘金的在线公开课，这次主讲的题目AI，目前自己也在学Al，做关于图像超分辨率和nlp方面的学习，漫漫黑夜中，掘金——一个给我指引方向的技术社区，点亮前行的路，这堂课让我很有所感，在大佬云集的知乎一直默默无闻的我，发了有史以来在知乎的第一篇文章《为什么社会发展的越来越快？——人工智能可能真的会让人类最终走向灭亡》网址如下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36541542欢迎大佬们点评。

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掘金请到两位技术大佬一位是来自七牛云 AI 实验室的邵杰邵老师，另一位同样是来自七牛云 AI 实验室的彭垚彭老师。

邵老师主要讲了AI目前的研究领域和各方面的发展状况应用，比如自然语言处理（natural language processing）知识表示（knowledge representation）自动推理（automated reasoning）。

机器学习（machine learning）计算机视觉（computer vision）机器人学 robotics），同时给我们广大初入AI的朋友们一些学习建议，比如： （1）不要等到掌握所有的相关数学知识再开始，因为数学的东西特别多，而且很难，精力有限，等到要用哪方面数学的时候可以再去补。

（2）不要收集过多的学习资料，因为网上资料繁杂，质量参差不齐，知识点散乱，不系统，时间宝贵，精力有限。

（3）要多动手，多实操，毕竟计算机是实操性比较强的学科. 接下来邵老师跟我们如何利用学习算法，从数据中产生模型，比如： Spam filters Search ranking Click through rate predict Recommendations Speech recognition Machine translation Face detection Image classification

同时给我们介绍算法是需要具体问题具体分析，因为算法的作用是需要在特定的情况下才能发挥它的最大作用，不同算法适用不同的情况系统。邵老师也介绍了图像处理方面的内容，因为在日常生活中用处很广，比如视频监控、图像打印、医学图像处理、卫星成像，军事侦察领域等等。

机器学习：利用学习算法，从数据中产生模型。简单的说就是根据写的程序（机器算法），根据大量的数据，产生一个模型，其实现在常用的就是深度学习神经网络。讲师也讲了一个实例：比如经常会收到垃圾邮件，下次在收到的时候，根据已收到的垃圾邮件进行分析，判断是不是垃圾邮件。

机器学习：泛化性（根据已有的数据，分析新数据），算法偏好（不同的模型，问题，应用匹配不同的算法）。

关于机器学起，也用了K近邻的方式实现一个图像识别。需要扎实的数学知识。

老师后面大概讲了一下机器学习主要涉及的一些内容包括损失函数，正则项，优化，超参等。 推荐的书籍有： 尼克《人工智能简史》 Miroslav Kubat《机器学习导论》 周志华《机器学习》（西瓜书） Aurelien Geron《 Hands-on Machine Learning with Scikit-learn & Tensorflow 》 Ian Goodfellow等《Deep Learning》（花书） 推荐的在线课程有 机器学习速成课程 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 台湾大学李宏毅教授 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html 吴恩达教授 http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 斯坦福大学 cs231n http://cs231n.stanford.edu/ 斯坦福大学 cs224n http://web.stanford.edu/class/cs224n/

最后的问题 1.建不建议从深度学习开始入手学习？ 2.phtroch和TensorFlow两个机器学库，选择哪个学习比较好？ 3.动手很重要，具体应该怎么实践？ 4.AI开发选用什么变成语言比较合适？ 5.请问老师，对于传统软件开发行业（c语言），行行人工智能行业（机器学习方向）有什么建议？ 6.老师对于在线的机器学习的课程怎么看，例如coursera等等麻烦说说 7.图像处理中从低分辨率到高分辨率的优化方案有哪些？（这个问题其实是我提的） 当时老师回答说低分辨率图像怎么来的，其实就是降噪之类或者普通的摄像仪器拍的都行啊。。

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彭垚彭老师主要讲了三个方面 1 .AI 如何改变我们的生活？ 人工智能几大应用 2. AI 在七牛云的应用？ 介绍了七云牛

七云牛在视频和智能领域的发展成果

还有七云牛的人工智能实验室的核心创新体系

包括 （1）内容审核：利用人工智能机器视觉技术，海量视频图像数据进行色情，暴恐，涉政治的识别，保证互联网， 广电，新媒体，政府对数据传播的内容健康。 （2）城市之眼：利用人工智能机器视觉技术，对“人、物、场景”进行快速高效的“检测、识别与行为分析”，满足用户在“身份核验”、“智能安防”、“大规模图片视频检索”等方面的场景化需求。基于AI机器学习的核心构架，检测识别速度快，随着样本量学习量的增加，准确率会快速提高。 （3）媒资智能 （4）播控系统 （5）DORA 日均百亿级智能多媒体 API 平台

3.七牛云 AI 工程师的工作日常 七云牛的工程师种类计算机视觉算法工程师 机器学习平台研发工程师 大数据平台研发工程师 搜索引擎研发工程师 系统架构工程师 业务架构工程师

好了，就这么多，感觉收货颇丰！非常感谢掘金和七云牛的这堂公开课！！！

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