人工智能入门：学习机器学习的工具

你将会学到的

• “人工智能”到底是什么？“机器学习”又是什么？让我们抛开这些毫无意义的流行语，谈谈真话。
• 本课程涵盖了 AI 产品经理、ML 从业者以及任何对这些新兴领域感兴趣的人必须了解的主题。我们将涵盖许多主题和要点：
• 构建面部情绪分类器，练习使用 ML 概念。
• 什么是人工智能以及它与机器学习有何关系
• 如何通过大量练习来学习机器学习
• 练习将 AI 产品分解为 ML 问题。这对于理解 ML 新闻非常有用。
• 练习分解机器学习问题。非常适合用作面试练习。
• 了解机器学习问题的分类
• ML 概念，如线性回归、偏差方差、分类、回归、特征化等。
• 本课程仅涉及少量代码，但不需要任何技术知识。无论您的背景如何，您都将掌握讨论、学习和实践机器学习的基础知识。
• 对更多机器学习感兴趣？试试我的 计算机视觉 101（应用 ML）课程。
• 有兴趣学习编程吗？查看我的编码 101 (Python)、OOP 101 (Python) 或VR101 (HTML) 课程。
• 对数据科学感兴趣？查看我的SQL 101（数据库设计）或数据 101（分析）课程。

课程内容

• 1.介绍
• 2.项目
• 3.什么是 AI？ML？
• 4.如何学习机器学习
• 5.世界上最简单的模型
• 6.构建面部情绪分类器
• 7.如何改进你的模型
• 8.更好的面部情绪分类器
• 9.实践：剖析机器学习问题
• 10.机器学习主题的分类
• 11.实践：剖析AI产品
• 12.下一步

说明

• 大家好，我是 Alvin。我之前是加州大学伯克利分校的计算机科学讲师，在那里担任了 5 年的各种课程教员。我现在是一家大型科技公司的研究员，致力于尖端人工智能的研究。
• 我开设的课程可以让你入门——不仅教授基础知识，还让你对学习更多知识充满热情。如需了解更多信息，请参阅我的《编码指南》或 YouTube。
• 欢迎客座教师 Derek！我以前是加州大学伯克利分校最大的计算机科学课程的讲师，在那里我教了好几年，并获得了杰出 GSI（研究生讲师）奖。
• 我现在是一家大型科技公司的软件工程师，负责实验平台。加州大学伯克利分校的平均评分为 4.45 / 5.00（943 条评论）。

此课程面向哪些人

• 想要学习“人工智能”到底是什么？“机器学习”又是什么？所有AI 产品经理、ML 从业者以及任何对这些新兴领域感兴趣的人。