作为一项前沿的技术,人工智能不可能做到零门槛,所以需要你具备一些基本的前提条件。
- 熟悉 Python 基础语法
《楼+ 机器学习实战》课程将会使用 Python 语言作为代码实战过程中唯一的编程语言。除了 Python 语言具备语法简单,上手快的特点。选择其的另一个重要原因是目前在机器学习领域,最优秀的开源项目和工具几乎都提供了对 Python 语言的支持。
如果你对 Python3 还不够了解和熟悉,非常推荐学习蓝桥云课免费基础课程:Python3 简明教程
- 有一定的数学基础
为了更好地理解机器学习算法原理,你需要具备一定的数学基础。如果你是理工科学生,并在大学本科阶段学习 过数学基础知识依据足够。不需要你花费大量时间去全面重温《高等数学》、《线性代数》等课程内容,只要有印象, 回忆起来就非常快了。除此之外,非理工科学生需要你掌握基础的线性代数知识,推荐观看 可汗学院线性代数基础课程
如果你的数学基础较差,但又想学习人工智能知识,不要忘记我们是人工智能实战课程。本次课程中,我们对常 用的开源框架都进行了讲解,你可以着重于对人工智能方法的应用。简单来讲,如果你实在无法理解算法背后 的数学原理,掌握使用 Python 完成人工智能代码实战也是一件很有收获的事情。,

每周至少有 12 小时用于完成实验、挑战任务

不会因为遇到困难而半途而废,有毅力坚持到最后

遇到问题能与小组同学及助教讨论,积极主动寻求答案
真实学员评价
基本达到了我对课程的预期,还不错,愿实验楼越办越好。
谢谢六周的陪伴,课程设置循序渐进,答疑服务很及时,:)
通过楼+机器学习,系统地认识整个机器学习知识体系,注重模型训练整个流程的实际操作,最后还有一个 kaggle 项目检验自己的学习成果,相当棒!!!
优点:内容很丰富,知识脉络清晰,上手快,挑战难易适度; 需改进:网络太卡体验不是很好;
课程整体知识量还是挺丰富的~如果能按时的付出时间完成课程,会有不小的收获,基本上能将机器学习的基本概念与实现流程梳理一遍, 对算法也能有相应的了解,实验楼领进门,修行还要看个人,各位共勉了,还有最后一章的 RNN 和 GAN 跨度稍微有一点大...ouo...
感谢实验楼给我们提供了一个可以学习实践知识的平台 ,优质的课程让我们受益匪浅。
先说好的: 1.实验文档写的很好,配图很生动便于理解,算是尽可能地把高深的定义用最形象的方式去告诉给大家了,至于能不能领会最后还是得靠自己去细细思考,跟助教、大家的讨论。 2.每周总结的思维导图很赞,我自己就很喜欢用这种方式去把零散的知识串起来,至少知道这一周过来自己都学了哪些东西,分别有哪些子类,时不时就在脑子里过一遍,发现某个概念的具体定义忘了就可以再翻出对应的文档再学一遍,学习就是如此反复的过程。 3.我自己是一个比较懒散的人。。。没有外力监督就很容易懈怠,有个学习时间排名,每天再忙也会挤出些许时间去做实验。 4.huhuhang 老师直播挺耐心细致的,跟大家互动很多很有趣~ 说一点不好的: 平均每周16小时这个实际上达不到吧!其实学习起来花时间最多的也就第二周的课程,最多12小时左右,16小时设置不太合理!