AI تقنية الصحافة، أستاذ جامعة CHANG تايوان المذكورة، ويفترض أن العديد من الطلاب يفكر على الفور من له دورات تعلم الآلة. في الآونة الأخيرة، أستاذ لي دورات تعلم آلة 2019 نسخة من المواد الدراسية الفيديو وأخيرا أصدقاء على الإنترنت ~

حيث يمكننا أن نتعلم هذا قيام الدورة؟ معلومات يمكن النقر على الرابط التالي:

• المناهج الدراسية والمعلومات الروابط:

• فيديو رابط بالطبع (بيليبيلي):

  https://www.bilibili.com/video/av46561029/

• رابط يوتيوب:

  https://www.youtube.com/playlist؟list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4

بعد، ودرجة CHANG الماجستير الدكتوراه من جامعة تايوان الوطنية، وقد شغل منصب باحث ما بعد الدكتوراه في مركز بحوث أكاديمية الصينية للعلوم تقنية المعلومات والابتكار، وعلوم الحاسب الآلي ومختبر الذكاء الاصطناعي (CSAIL) زيارة العلماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. حاليا، هو قسم الهندسة الكهربائية، أستاذ مساعد جامعة تايوان الوطنية، والبحوث والتعلم الآلي، والتعرف على الكلام والفهم الدلالي.

سابقا، في عام 2017 قام بفتح "تعلم الآلة" بالطبع، موضع ترحيب من قبل العديد من الطلاب والاستعراضات الهذيان. دعونا ننظر للمستخدمين تعرف تقريبا حول كيفية تقييم المقررات الدراسية CHANG:

يشار الى ان النكتة الطبقة أستاذ لي، ركز، والمعرفة الأساسية لأحدث التكنولوجيا المتاحة بسهولة، PPT قامت أيضا بسيطة وسهلة لفهم، بعناية فائقة.

وقيل أيضا أن الدورات المشروع وأطروحة البروفيسور لي الطازجة وحيوية، ولكن العائق الوحيد هو أي وسيلة للمشاركة في العمل -

ويعتقد آخرون أن المواد المستخدمة في الدورة البروفيسور لى أعدت بعناية، لشرح التفكير الواضح من برعم جديد ودية للغاية، ومناسبة للمبتدئين لتعلم.

وقيل أيضا أن التوصيات التي اقترحها البروفيسور لي يمكن الحصول على ردود فعل على الفور.

يمكن أن ينظر إليه من تقييم الطلاب، بالطبع أستاذ لي هو مثالية لدخول الأبيض، واضحة ومفهومة لشرح الأفكار وفئات نمط من روح الدعابة، بزيادة محتوى الدورة على أحدث الأبحاث والمشاريع، هو أفضل ودراسة دخول العمق المحدد .

بالطبع هذا العام على 21 فبراير 2019 بدء، التي تنتهي في يونيو 2019، ما مجموعه 18 أسبوعا الفئة. حسنا، ومحتوى معين من المنهج الدراسي، ماذا يفعل؟ معاينة دعونا أنه التسويقي بالطبع:

• بالمقابل، تدرج النسب

• تصنيف، الانحدار اللوجستي، أسباب الخطأ تصنيف

• التعلم العميق، ونشر الخلفي

• التفاف الشبكة العصبية، Keras

• نموذج التدريب التعلم العميق

• الشبكات العصبية المتكررة

• طاقم

• شبه تشرف عليها التعلم، والتعلم للترحيل

• Metalearning

• seq2seq

• قليل / صفر التعلم النار

• دون رقيب التعلم

• تعزيز التعلم

• شبكة ضغط

• شبكة الجيل المواجهة

• مجال التكيف غير خاضعة للرقابة

• لماذا استخدام التعلم العميق

وبالمقارنة مع الإصدار السابق، وهذا بالطبع يضيف الكثير من محتوى جديد، مثل بيرت، والهجرة غير خاضعة للرقابة التعلم، والتعلم يوان. وترد المواد الدراسية صراحة أعلاه، محتوى جديد، المهتمة في أحذية الأطفال يمكن أن نرى من العنوان التالي:

حاليا، يوتيوب بيليبيلي وقبل أن يكون منهج هجوم ML قسم نماذج أكثر اكتمالا، أي ما مجموعه 16 دورات الفيديو.

يمكننا أن نرى، هناك أكثر من 7000 لاعبين على بيليبيلي، على يوتيوب هناك ما يقرب من 7000 لاعبين. الطلاب الحصول يريدون أن يتعلموا الجهاز، بسرعة فتح الفيديو، التي لمعرفة ذلك ~

الرجاء الضغط قراءة النص الأصلي، تاريخ AI Yanxishe ستانفورد آلة التعلم أندرو نغ دراسة المجموعة ومناقشة -