• 开设老师: 俞熹 组织形式: 每1-2周一次, 1小时的研讨会, 每个参会者 轮流(每次研讨议1-2个人)针对一个课题进行ppt讲演.
• 时间地点. 本学期时间拟定 10/14日开始 时间 周三中午 12:00 - 13:00, 地点 物理楼 中厅237房间
• 先说下讨论课:并不是常规意义上的老师上课, 而是一个小团队,每个人分别学习,然后每次(轮流)准备一个题目, 通过ppt的讲演,希望能够将自己学到的内容讲给团队其他人听.在这个过程中,可能老师只讲前面1-2次,就分配内容给各个队员进行学习,然后安排讲演,时间一般10-15分钟,然后讨论. 老师本身也是菜鸡, 这个过程中是一个互相学习和快速提高的过程. 需要课余花时间赶上团队节奏这样一个过程.
• 说是从零开始学习, 其实还是需要一些基础的, 需要高等数学中的 线性代数 和一些编程基础 比如python 利用python进行数据分析
• 我这里整理了一下写了个简单的路线图–> 给初学者入门人工智能的路线及资料下载
• 现在有兴趣的同学可以添加我微信, 我增加了一个 微信讨论群.

• 从零开始学习 - 机器学习 之-=卷积神经网络(CNN)=-
• python 利用python进行数据分析
• 人工智能已经有很多很好的网上教程了, 这里可能给一个入门版本的教程, 以及提供一些网上的资源链接,给同学们拓展的方向. 网易云课堂的吴恩达课程 http://mooc.study.163.com/course/2001281002?tid=2001392029#/info
• 书籍推荐: 目前我在看的是 机器学习 周志华 机器学习实战

老师，这里的资源链接斯坦福的机器学习公开课失效了。 — 朱冰冰 2018/03/14 12:18

用网易云课堂的吴恩达课程 http://mooc.study.163.com/course/2001281002?tid=2001392029#/info

• 所有人都推荐的入门课程 网易云课堂上都有了！请大家到上面免费注册学习 吴恩达的课程链接
• 吴恩达课程笔记和作业.pdf
• 上面内容应该花 一周时间可以浏览完. 回头反复看,还会有更多收获.

• 师父领进门修行在自身, 老师会做几次教学内容,带同学们大概了解下全貌.
• 目前介绍构架是 python(anaconda平台) + tensorflow + cnn 系列模型.
• 课程内容:
  1. 绪论课 人工智能 的全局构架,介绍一些基础概念 (零基础,决定是否要投入时间学习)
  2. python(入门) 需要上机 (针对无python基础学员, 如有必要)
  3. 介绍 CNN 卷积神经网络 (需要自己已经看过吴恩达的课程,了解CNN大概的构架)
  4. tensorflow 基础课程 (需要上机), 我们来实现一个简单的数字识别系统
  5. 深层网络, 复杂的对抗网络, 网络超级参数调节 (需要上机, 课前预习)
  6. 更多的神经网络应用案例
  7. 学生自选课题讨论ppt
• 时间地点. 本学期时间 第三周开始 时间 周三中午 12:05 - 13:00, 地点: 物理楼320房间

• 3/21 物理楼221B 课程绪论. 机器学习2017-讨论课1
• 3/28 物理楼221B <新的学习 – 机遇和挑战> <神经网络基础> 神经网络基础
• 6/13 本学期的课程结束了,各位同学再接再厉!

• 9/28 物理楼221B 房间,课程绪论. 机器学习2017-讨论课1
• 10/12 物理楼320 房间, 大家带好笔记本电脑, 做一些python 的上机练习. 统一解决大家安装上的问题. 学习一些python的应用.
  • 教程 具体在利用python进行数据分析, ppt python入门讲义.ppt
• 神经网络基础
• CNN 卷积神经网络
• 对抗Captcha的网络实现 学生报告
• SVM支持向量机 学生报告
• 我的AI学习之路 邀请报告
• ReLu 激活函数 学生报告
• 信息熵与交叉熵
• YOLO目标检测系统 学生报告