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作為 AI 從業(yè)者，想必你和小編一樣都有過(guò)類似的經(jīng)歷。
下定決心想要鉆研機(jī)器學(xué)習(xí)類的課程，不僅要搞定學(xué)術(shù)理論，還得應(yīng)對(duì)英語(yǔ)所帶來(lái)的難題。
為了讓廣大 AI 青年們不再為英語(yǔ)所累，快速進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)，雷鋒網(wǎng)推出了深度學(xué)習(xí)大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列視頻課程。本次課程來(lái)源于 Hinton 2012 年在多倫多大學(xué)的授課實(shí)錄，適合于對(duì) Machine Learning 有一定基礎(chǔ)的同學(xué)來(lái)進(jìn)一步學(xué)習(xí)研究。PS: 出于對(duì) Hinton 知識(shí)成果的尊重以及版權(quán)的需要，AI 研習(xí)社已經(jīng)獲得了 Hinton 教授的親自授權(quán)。
本套課程中，Hinton 重點(diǎn)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別和物體識(shí)別、圖像分割、建模語(yǔ)言和人類運(yùn)動(dòng)等過(guò)程中的應(yīng)用，及其在機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮的作用。與吳恩達(dá)的《Machine Learning》不同，這門課程更加深入地介紹了 Machine Learning 中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體操作方法。
在課程開(kāi)篇（1.1） Hinton 介紹了在我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的細(xì)節(jié)之前，我們需要解決的一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題：我們?yōu)槭裁葱枰獧C(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)的用途廣泛，Hinton 結(jié)合不同場(chǎng)景為大家解釋了這個(gè)問(wèn)題。
本次視頻（1.2）中 Hinton 介紹了人的大腦中神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，并解釋了算法并非大腦實(shí)際工作方式，但確實(shí)受到大腦的啟發(fā)，以及大腦處理視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)的輸入輸出與計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比對(duì)，為之后面向機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)打好基礎(chǔ)。
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雷鋒字幕組
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