不用学了。如果学什么,都不会自己去找,要妈帮忙,不如找个自己喜欢的去学。 其实你可以把我的话转给他,激励他自己去找办法。 找答案,如何找到更好的答案,本身也是一个学习人工智能的好方法。 minqidev 发表于 2023-05-05 10:08
话虽这么说,总要先入门 zyy813 发表于 2023-05-05 10:13
应该还没有读大学?高中生的话把数学学学好先,学有余力就去学大学的那些数学课。machine learning 本科基本上都是套模型调参数。同意前面说的吴恩达那个入门课挺好的。他讲得很简洁,自己去找找参考书,做做练习。 似曾相识 发表于 2023-05-05 10:38
请问大家学过吴恩达 machine learning,他的课程是录像是吗? 是在Coursera - Deep Learning w/ Andrew Ng吗? 上完课有结业证书什么的吗? vangoc 发表于 2023-05-05 11:19
有姐妹们知道比较好的线上课程或是南加的线下课程吗?不是video的那种
谢谢大家
话虽这么说,总要先入门
吴恩达 那个课 入门挺好的。
当然,如果lz指的只是如何调package,而不在乎懂原理的话,那是另一套搞法了……我个人是觉得懂why很重要,和懂how一样(甚至更)重要
mark 吴恩达
是在Coursera - Deep Learning w/ Andrew Ng吗?
上完课有结业证书什么的吗?
就是这个课。 结业证书没用, 据说 已经有超过一百万人 拿到这门课的结业证书了。
其实说实话,先把线性代数和概率论和数理统计学好,这几门课学明白了,后面machine learning至少理解起来快。现在都是一早就是追求那些热门名词,基础没打好其实将来也走不稳,结业证书没啥用。自己写几个程序,调整参数跑一下,画出图对比看看,也就是这样了。我记得我读书的时候做project需要的数据都是kaggle上来的,kaggle还经常有什么competition可以参加。