AILearners
1.0.0
أوصى AIMI-CN طرق التعلم من الذكاء الاصطناعي وملاحظات الدورة التدريبية
نحن مجموعة من المتحمسين الذين يحبون التعلم من الذكاء الاصطناعي! هنا نتعلم معًا ، ونحث بعضنا البعض ، ونظهر معًا ~
لقد قمنا بتحديث بعض الملاحظات المتعلقة بـ AI ، بما في ذلك الخوارزميات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، ومعالجة اللغة الطبيعية.
مجموعة التعلم والاتصالات AIMI-CN AI (هناك العديد من الموارد المتعلقة بالنيابة) [1015286623] 
كما سيؤدي حسابنا الرسمي أيضًا إلى دفع المعلومات المفيدة المختلفة من وقت لآخر في انتظار متابعتك ~
ابحث في الحساب الرسمي لـ WeChat: "Ai-Ming3526" أو "رؤية الكمبيوتر" للحصول على المزيد من موارد التعلم الآلي لاتجاه الذكاء الاصطناعي
إرشادك إلى بداية تعلم التعلم الآلي ~
عنوان مقال مفصل
عنوان رمز المصدر
تهدف ملاحظات Niuke عبر الإنترنت على "عرض Swordsman" إلى تحسين قدرات الخوارزمية لدينا ~
عنوان مقال مفصل
عنوان CSDN
افتح الباب للتعلم الآلي لك ~
عنوان ملاحظات مفصلة
اسمح لك باستخدام التعليمات البرمجية لتجربة التعلم الآلي ~
عنوان الملاحظات التفصيلية بالطبع
كتب التعلم الآلي العملية
رمز المصدر وتنزيل مجموعة البيانات
مقدمة مفصلة لما هي الشبكات العصبية ، CNN ، RNN ، و GAN ~
عنوان ملاحظات مفصلة
دعونا نتعلم أكثر المعرفة NLP متطورة معًا ~
CS224N الدورة التدريبية ملاحظات مفصلة
رمز استخراج مواد التعلم CS224N: E234
يمكن العثور على رابط فيديو YouTube في الصين على Bilibili
تعلم NLP في الكود الفعلي ~
عنوان ملاحظات مفصل
عنوان تنزيل الرمز والكتاب
المتطلبات الأساسية للعرض:
الاختيار ، الطريقة ، الثبات <br> نعلم جميعًا أن هناك العديد من الموارد. ! !
إعادة طباعة مسار تعليمي قوي للغاية تم تجميعه من قبل العديد من المنظمات الرائعة للغاية |
يتطلب التعلم الآلي أساسًا رياضيًا معينًا ، لكنه مجرد أساس رياضي.
سوف أقوم بتحليل كيفية التعلم بناءً على تجربتي الصغيرة ---
أول شيء تحتاجه هو الاستسلام:
هذا صحيح ، إنه مجرد التخلي عن الكثير من المعلومات! عندما نريد البدء في التعلم الآلي ، غالبًا ما نجمع الكثير من المعلومات ، مثل موارد التعلم الآلي في مدرسة XX ، والتعلم الآلي من الموارد التمهيدية إلى 100 غرام ، والدروس الذكية الاصطناعية XX ، وما إلى ذلك. في كثير من الأحيان ، نأخذ أكثر من عشرة أو مئات من موارد التعلم ، ثم نضعها في قرص سحابة معين لتخزينها ، في انتظار التعلم ببطء في المستقبل. لا يعرف الناس سوى أن 90 ٪ من الأشخاص يجمعون المعلومات وحفظ المعلومات ، وقد نسوا فتح التعلم بعد تركه في القرص السحابي لمدة عام أو عامين. غالبًا ما تكون المعلومات التي تقع على القرص السحابي مجرد الراحة الذاتية والشعور بالأمان "الآمن" الذي يدرسه معظم الناس "بجد في المستقبل". علاوة على ذلك ، عندما تواجه كمية كبيرة من المواد التعليمية ، من السهل الوقوع في حالة من الارتباك. يا إلهي ، هناك الكثير من الأشياء التي لم أتعلمها! ببساطة ، كلما زادت الخيارات التي تتخذها ، كلما كان من الأسهل الوقوع في معضلة عدم وجود خيار.
لذلك ، فإن الخطوة الأولى هي التخلي عن كميات هائلة من المعلومات! بدلاً من ذلك ، اختر جزءًا من المعلومات التي تناسبك حقًا ودراستها بعناية!
عند الحديث عن البدء ، سيعتقد الكثير من الناس أنهم يجب أن يبدأوا مع المعرفة الأساسية! التعلم الآلي هو تقنية معقدة تدمج نظرية الاحتمالات ، الجبر الخطي ، تحسين محدب ، الكمبيوتر ، علم الأعصاب والجوانب الأخرى. هناك الكثير من المعرفة النظرية المطلوبة لتعلم التعلم الآلي جيدًا. الاشتقاق ، إلخ. ومع ذلك ، فإن عيب القيام بذلك هو أنه يستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن يتسبب بسهولة في "التعلم الركود" وتبديد الحماس للتعلم. نظرًا لأن الحكم على الكتب وصيغ الاشتقاق ممل نسبيًا ، فمن غير المرجح أن يحفز حماسك للتعلم من بناء نموذج الانحدار البسيط بنفسك. بالطبع ، لا تحتاج إلى دراسة المعرفة الأساسية ، والمعرفة النظرية الأساسية مهمة للغاية! إنه فقط عند البدء ، من الأفضل أن يكون لديك فهم منهجي للإطار العالي المستوى أولاً ، ومن ثم من الممارسة إلى النظرية ، تحقق من مفقودة ونقاط نقاط معرفة التعلم الآلي بطريقة مستهدفة. من الماكرو إلى الدقيقة ، من بشكل عام إلى آخر ، فإنه أكثر ملاءمة إلى بداية سريعة للتعلم الآلي! علاوة على ذلك ، فيما يتعلق بالحماس للتعلم ، فإنه يلعب أيضًا دور "ردود فعل إيجابية".
حسنًا ، بعد الحديث عن "الاستسلام" قبل البدء في التعلم الآلي ، سنقدم مسار الدخول.
أنا شخصياً أعتقد أن الأسس الرياضية المطلوبة أولاً: نظرية الاحتمال ، نظرية المصفوفة وحساب التفاضل والتكامل. لا يهم إذا لم يكن لديك ذلك ، فقط تعلم أثناء المشاهدة.
【مجاني】 الرياضيات تعليم الفيديو التقديم إلى أكاديمية خان
| احتمال | إحصائيات | الجبر الخطي |
|---|---|---|
| أكاديمية خان (الاحتمال) | أكاديمية خان (إحصاءات) | أكاديمية خان (الجبر الخطي) |
【مجاني】 machine/التعلم العميق فيديو- ng
| التعلم الآلي | التعلم العميق |
|---|---|
| نانوغرام التعلم الآلي | الشبكات العصبية والتعلم العميق |
ثم أوصي بمجموعة من الكبار المحليين الذين هم أكثر أساسية ويمكنهم تسجيل مقاطع فيديو التعلم الآلي مع أسهل قليلاً من الفهم من السيد NG.
التعلم الآلي الممارسة العملية-منظمة المصدر الصيني الصيني
المحتوى العام هو تعلم كتاب "التعلم الآلي العملي"
كتب التعلم الآلي العملية
التعلم الآلي مقاطع فيديو عملية
في الأساس ، يعتبر إكمال الدورات المذكورة أعلاه عرضًا تمهيديًا. بعد ذلك ، يمكنك استهداف اهتماماتك واتجاهاتك. على سبيل المثال ، يمكنك الاستمرار في دراسة دورة Stanford CS231N:
CS231N: الشبكات العصبية التلافيفية للاعتراف البصري
إذا ركزت على NLP ، يمكنك تعلم دورة Stanford CS224N:
CS224N: معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق
بالطبع ، دورات NTU Lee Hongyi جيدة جدًا أيضًا:
هونغ يي لي
بالطبع ، ستكون هناك ترجمات مقابلة لمقاطع الفيديو في موقع BigWigs المحلي (B).
هناك العديد من الكتب في السوق التي تقدم تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية ، وهناك أيضًا العديد من دورات التعلم والمواقع الإلكترونية على الإنترنت. ومع ذلك ، بعد التحقيق ، تبين أن CS224N من ستانفورد: معالجة اللغة الطبيعية للتعلم العميق قد تم تفضيلها من قبل غالبية عشاق NLP. ومع ذلك ، على حد علمنا ، لا توجد ملاحظات دراسة صينية على أحدث دورة CS224N في عام 2019. لذلك ، من أجل البدء بشكل أفضل مع NLP Scientific Research ، نحن هنا لمشاركة تجربتنا التعليمية معك ، ونأمل أن نتعلم معك.
تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واحدة من أهم التقنيات في عصر المعلومات وجزء رئيسي من الذكاء الاصطناعي. تطبيقات NLP موجودة في كل مكان لأن الأشخاص يتواصلون باللغة تقريبًا: البحث على الويب ، الإعلان ، البريد الإلكتروني ، خدمة العملاء ، ترجمة اللغة ، التقارير الطبية ، إلخ. في السنوات الأخيرة ، حققت أساليب التعلم العميق أداءً عاليًا للغاية في العديد من مهام NLP المختلفة ، باستخدام نموذج عصبي من طرف إلى طرف دون الحاجة إلى هندسة الميزات التقليدية الخاصة بالمهمة. هناك نوعان من الاختلافات الرئيسية في دورات 2019 مقارنة بالماضي. أولاً ، استخدم Pytorch بدلاً من TensorFlow ، والثاني ، ترتيب الدورة أقرب. من خلال هذه الدورة ، سوف يتعلم الجميع وتنفيذ وفهم المهارات التي يحتاجون إليها للقيام نماذج الشبكة العصبية الخاصة بهم.
1. فهم الاستخدام الأساسي للبيثون
2. فهم حساب التفاضل والتكامل الأساسي ، الجبر الخطي وإحصائيات الاحتمالات
3. لديك فهم معين للتعلم الآلي
4. لديك مصلحة قوية في تعلم NLP
ومع ذلك ، لا نحتاج إلى البدء في التعلم من نقطة الصفر ، مما سيقلل من اهتمامنا بالتعلم. لذلك ، طالما نواصل تعويض أوجه القصور في متطلباتنا المسبقة في عملية التعلم ، سندخل بالتأكيد باب التعلم NLP.
شعار المنظمة:
