玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师
Markov_Xi | 算法工程师
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Markov_Xi
算法工程师
2015年计算机科学技术专业硕士毕业,有近5年算法经验,主要从事语音方向,涉及语音唤醒、语音识别、语音合成和语音前端等,其中唤醒、识别和合成各有一项发明专利,有丰富AI语音的落地经验。性格开朗,乐于分享。 AI语音落地现状已走在CV和NLP前面,但现实是行业需求大,相关从业人员极其匮乏,其他想入门的人却找不到合适教学途径,希望通过贵平台为他们提供整套AI语音从入门到实践的知识体系。
评价评分10.00
之前自学过一些,感觉不是太扎实,买这个课主要是想充电补充一下。目前学习下来感觉还不错的,我能明显感觉到自己的提升,同事聊项目我也能参与并提出意见了,群里的学习氛围也是不错的,看别人提问,答疑自己也能有收获,当然也得多动手,才能更扎实,一起加加油
10-22
这是第一次在网上买课,很惊喜呀!内容很丰富,老师讲的也很清晰,手手教代码,比自己摸索高质高效多了。请教问题得时候,一点都不敷衍,就这点就很值回票了!!
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11-11
之前自学过一些,感觉不是太扎实,买这个课主要是想充电补充一下。目前学习下来感觉还不错的,我能明显感觉到自己的提升,同事聊项目我也能参与并提出意见了,群里的学习氛围也是不错的,看别人提问,答疑自己也能有收获,当然也得多动手,才能更扎实,一起加加油
10-22
这是第一次在网上买课,很惊喜呀!内容很丰富,老师讲的也很清晰,手手教代码,比自己摸索高质高效多了。请教问题得时候,一点都不敷衍,就这点就很值回票了!!
讲师回复
谢谢。内容的设计是尽量覆盖现在DL的重要、热点内容,一般也是按照“先理论后实践,再结合项目”的步骤来推进。如果期间有什么地方不理解的,咋们可以在群里来讨论,答疑。祝你学习愉快!
04-17
说实话,前面两章听的很崩溃,因为没有接触过pytorch框架,而且也没太明白感知机的原理,一度让我准备弃了。后来自学了一些感知机的内容,发现逐渐能听懂了,老师讲的也没毛病,而且工程性很实用,先赞一个,学完了再评论
11-06
内容很好,很适合零基础学习。老师很专业,内容讲解由浅入深,学到了!
10-08
挺好的,我也学了好几门相关课程里。适合学了一点机器学习知识的学生来进阶,很多知识是别的机器学习课程里没有的,听着有点茅塞顿开的感觉,学着学着就忍不住去查点文献。老师很专业,跟着学到了不少机器学习领域研究的思路和方法,包括看文献的方法等。我是研究别的学科的研究生,虽然对机器学习很感兴趣,但总觉得跨了领域,同专业的机器学习领域研究人员之间存在一个很厚的壁,就算学会了使用机器学习,最多也不过是用简单的机器学习方法来处理我们学科的研究任务,没办法同真正的机器学习研究相比。目前学到第三章,感觉似乎墙壁被打通了一点,好像摸到了一点门道,学完之后或许会有勇气去更专业的道路上探索。谢谢老师。
07-17
能不能加入些BERT,预训练大模型一些的内容啊?
05-25
还行,很多项目,还是比较实用的。我是零基础,刚开始完全不懂。分享下经验,我是看了两本鱼书,然后看了pytorch官方快速入门指南再来看的,目前还没看完,不过感觉学起来容易多了……
08-27
说实话,前面两章听的很崩溃,因为没有接触过pytorch框架,而且也没太明白感知机的原理,一度让我准备弃了。后来自学了一些感知机的内容,发现逐渐能听懂了,老师讲的也没毛病,而且工程性很实用,先赞一个,学完了再评论
06-21
需要点基础 py语言和torch框架 数学基础
讲师回复
谢谢同学,是的,本课程之前的预备知识里面也讲到了的,前期需要点机器学习的知识,数学那块会涉及到高数的梯度和导数相关章节,但是也不太会影响后面项目的进行。谢谢
02-10
老师深入浅出通俗易懂地带领入门深度学习的世界,非常好的课!
11-08
看过很多DL的课程,这个更符合我的学习习惯,这个课程的知识架构搭建的很清晰,也侧面体现了当前DL的研究慢慢系统化。总之很感谢老师!希望老师再多出课程,支持支持!!
07-04
如果前面有介绍一些环境搭建就好了
讲师回复
同学你好,谢谢你的建议。本课程确实没有涉及环境的搭建。其实环境可能麻烦点的就是训练机器cuda环境的安装,不过这块也有很多前辈的博客可以参考,另一方面其实也是想让同学能自己尝试下环境的搭建过程,因为在工作的时候可能你开始的第一件事就是搭建训练环境,这也是工作前预备锻炼。如果实在觉得有困难,我可以再来单独给你解决。谢谢
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