2017年9月29日晚,在全体会员的热烈掌声中,中山大学AI技术俱乐部2017年秋季学期第一次课程圆满结束。
感谢HCP实验室的林俊潼师兄,抽出时间为俱乐部会员进行了题目为《机器学习介绍》的课程讲解,并得到了在场同学的热烈反响。
本次课程由俱乐部的陈硕同学主持,课程一开始,主持人介绍了俱乐部为激励会员所指定的小组方案以及积分方案,并且详细介绍了积分的细则。
主持人开场
随后,便是课程的主题内容,俊潼师兄上台,开始为大家介绍机器学习。课程内容一共分为四个部分:背景介绍、机器学习基础、机器学习总览、机器学习实战。
课程开始
在背景介绍部分,师兄使用幽默生动的图片开场,之后介绍了深度学习、机器学习和人工智能三者的关系,并讲解了机器学习的定义和特点,师兄还举例说明了机器学习在我们日常生活中的应用,比如计算机视觉、数据挖掘、自动驾驶、自然语言处理等等。
实际例子
在机器学习基础部分,师兄通过一个根据房屋面积预测房价的实例介绍了解决一个典型机器学习问题的步骤框架,例如任务、数据、假设、目标函数、训练方法以及评价指标。
在机器学习总览部分,师兄简介了机器学习领域的问题分类,传统上分为有监督学习、无监督学习和强化学习三个部分,其中有监督学习的研究和实际应用最为成熟。师兄还使用了种西瓜这一个例子来讲解强化学习序列决策和有监督学习的不同之处。除此之外,也简介了其他机器学习问题,例如半监督学习,迁移学习,多任务学习和主动学习。最后师兄讲解了经常使用的不同的建模思路,例如使用判别式模型或者生成式模型,还有参数模型和非参数模型。
讲解无监督学习
在机器学习实战部分,师兄向大家推荐了周志华教授的《机器学习》以及Peter Harrington的《机器学习实战》两本书,鼓励大家在学习的过程中理论与实践并重,而不是仅仅做一个“调包侠”。
课程内容结束后,主持人预告了本学期的俱乐部课程安排和讲座安排,最后大家合影留念,本次培训课程圆满结束!
大合照