机器学习思维

本课程围绕机器学习思维,讨论机器学习的运用方法,能力范围,技术种类,以及机器学习与人类学习的不同点。

讲师:   张江

课程背景

据统计,当今人工智能创业公司的兴起速度已经远超当年移动互联网的创业热潮的势头。而所有这些创意的背后都是以机器学习技术作为基础的。

如果我们将大数据比喻成土壤,那么机器学习就好比是种菜。无论是下棋还是自然语言翻译,它们都是成长在大数据土壤下,被机器学习技术孕育出来的庄稼。

面对实际问题,我们如何运用机器学习技术?

机器学习能做什么?不能做什么?

机器学习有哪几种分类?

机器学习和人类学习有哪些不同?

所有这些问题都能在本课程中找到答案。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解机器学习的基本概念

  • 认识机器学习的不同方法

  • 了解机器学习的基本模型与简单应用

  • 了解机器学习的高级应用

课程详情

在本讲解中,我们从如下方面介绍了机器学习技术:

  • 机器学习的基本分类:有监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习等

  • 机器学习基本模型

  • 机器学习的简单应用(例如邮件过滤、对客户的信用进行评级)

  • 机器学习的复杂应用(例如主题模型、Alphago)

讲师介绍
张江

北京师范大学系统科学学院教授,博士生导师,集智俱乐部、集智AI学园创始人,集智科学家,阿里研究院、腾讯研究院、网络智库专家,人工智能研究者与布道者。主要讲授课程:人工智能、复杂性思维、计算机建模与模拟、Matlab基础及其应用。主要从事的研究领域包括:复杂系统建模、计算社会科学等。曾发表学术论文数十篇,访问过圣塔菲研究所、密西根复杂系统中心等知名国外大学。曾带领集智俱乐部写作、出版书籍:《科学的极致——漫谈人工智能》,《走近2050——注意力、互联网与人工智能》。