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视频使用素材来自：
3blue1brown
Artem Kirsanov
使用manim引擎制作
推荐书籍：
1. 《Deep Learning》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher M. Bishop
3. 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》 by Stuart Russell and Peter Norvig
4. 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》 by Kevin P. Murphy
5. 《Reinforcement Learning: An Introduction》 by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
6. 《Neural Networks and Deep Learning》 by Michael Nielsen (pdf)
7. 《机器学习》 - 周志华
8.《统计学习基础》李航
Comments
前面介绍较为一般，以为是平平无奇的科普，但是发现后面比较深的知识，讲的很透彻，可见up主功底真的很强，[脱单doge]
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字幕里有几个错字 23:15 疑惑→异或 30:22 你和→拟合 39:35 奇异→歧义
♥ 584 ↩ 8
好
♥ 384 ↩ 8
看完了，没错我之前就是被反向传播劝退了[doge]但是up讲得很通俗易懂，比我自己看书效率高多了，非常感谢！复合函数求导算梯度的底层逻辑并不复杂，但是计算迭代……还有我想用代码实现自己想法的时候，往往才发现最基本的逻辑都是漏洞百出[保卫萝卜_哭哭]罢了罢了，咱这脑子还是不太够用。毕竟咱工科生只是靠深度学习来拯救一下毕设而已，很多底层原理还是学得太浅了
♥ 399 ↩ 8
看完脑子懵懵的，不过还是想说一句：“漫士，你是我的神！”[脱单doge]
♥ 294 ↩ 15
充了个电，结果之前打的字全没了[辣眼睛]。08年读大学的时候学的就是互联网相关专业，本以为毕业了后会去互联网公司当个码农，结果学到后头发现没有足够的数学基础还是别碰计算机相关的工作了。自己写个应用小程序没什么问题，但是如果想要深入的从事更核心的工作就会发现真的力不从心。当年的学校很一般，老师也属于是半路出家，听老师上课不如自学，而当年网上的学习资料也不像现在这般丰富和便捷[喜极而泣][喜极而泣]非常认可热评的那句“很难相信如此高质量的视频是用中文呈现的。”因为现在的网友可能很难想象10年前的计算机相关知识翻译成中文是有多么的晦涩难懂，那还只是很简单的基础知识。对于普通本科生来说，英文版的用户手册比中文版的教科书更通俗易懂[笑哭]
♥ 364 ↩ 3
很难相信如此高质量的视频是用中文呈现的。
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这时长，明明可以做成五六期，2个币不够
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卧槽，感谢，研一在研究这个，正好帮助我有个大框架的认识
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《人工智能神经网络》视频笔记 笔记一共3703字 开创人工智能的起点：“达特茅斯会议” 人工智能：人工搭建的智能 一、智能的定义01:56 针对不同情...
♥ 202 ↩ 4
这是我在B站的首次投币，感谢。
♥ 283 ↩ 5
UP能不能推荐一些相关书单
♥ 203 ↩ 11
up在多层感知机的一个小小的例子我都要理解半天，是不是没救啦[大哭][大哭][大哭][大哭]
♥ 151 ↩ 19
不是哥们，你这个身份做这些是不是带点宣传任务，送智下乡
♥ 137 ↩ 3
牛顿切线法,只能找到局部的极值,找不到全局极值, 讲解知识不仅要传递知识还说明局限性, 一个好的视频让读者觉得自己无所不能,当然这是个成功的视频,但是这种自大的自信对好奇心的观众是有害的,因为他们将止步于此.[doge_金箍]
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从头了解一个学科，才能把这个学科的所有知识串联起来
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学过编程之后，我个人感觉AI就是更高级的编译器，把人类的需求直接进行处理和转译然后指导机器进行行动，不用人类再敲代码了，直接下指示就行了，人机交互更简单了，现在已经不用点鼠标了，甚至不用说话，眼珠子动一动就可以被捕捉，然后AI根据细微的变化进行“点选”、“运行程序”，由此可以扩展到任何一件事情上。AI的所谓“学习能力”其实就是喂大数据，但是核心学习方法也就是“算法”最重要，省时省力是关键。
♥ 91 ↩ 4
感觉计算机更接近数学一些？不是数学系的感觉高数就一个微积分而已，再加上线性代数和概率论，应该学的算是比较多的了，但是还是有我不知道的数学名词或数学公式[tv_鬼脸]要是想学习是只能看书自学还是考研后会学啊，或者是数学系才会学[tv_疑问]
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真脚踩西瓜皮
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