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人人AI（吴恩达系列）

2022-08-05 05:24:00 【毕竟是shy哥】

人人AI

第一章：解密人工智能
第二章：建立AI项目
第三章：在公司里运用AI
第四章：AI与社会

第一章：解密人工智能

1.1 第一章简介

AI是两个独立的ideas：弱人工智能（智能音箱、自动驾驶、网络搜索）&强人工智能（帮你做任何事）
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ANI进步很快，AGI进步的缓慢。
ANI（单一的人工智能）
下面的课程安排：

1.2 什么是机器学习

监督学习：从输入到输出的映射（从A到B）

例子：

要想得到良好的效果，需要什么：
1.大量的数据
2.训练一个非常大的神经网络

1.3什么是数据

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A、B一般是自己决定的，从哪到哪

1.3.1 获取数据

手动标记
观察用户行为或其他类型的行为
从网站下载或从合作伙伴那里下载

1.3.2 使用和误用的数据

通常数据多比数据少要好，但也不全是这样

不要认为只要扔数据给AI团队，就觉得它们会创造价值
不要为数据而过度投资，有时候不知道这些数据如何创造价值，除非有一个AI团队来研究这些数据

有时候数据很差，有问题
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1.4 人工智能术语

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机器学习：A->B（通常有通过一个软件，从输入到输入）
DS:一些帮助你做商业决定的见解，比如是否需要投资来翻新房子，通常做一些决策
深度学习/神经网络

1.5 什么是人工智能公司

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1.6 机器学习的可行性

AI可以做什么，不可以做什么
判断监督学习（A->B）能做什么不能做什么？

几乎所有一瞬间你可以完成的事，都可以用监督学习来完成

左边的容易做,A->B.
右边的不好做，Ai不容易写出这样一段话（感同身受）

AI很难写出感同身受的东西

两个经验法则判断机器学习是否可行的？？通过直觉判断形目是否可行
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解释：

学习一个简单的概念是可行的，1s或几秒就可以得出一个结论，比如观察窗外汽车的位置
大量可用的数据，A->B，客户发来的邮件->邮件类型（退款，发货）

1.7 机器学习的可行性事例

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雷达-》车的位置
伸手-》无法确定意图

1.8 深度学习的直观解释

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乐高积木一样堆叠神经元

1.9 测试

如今使用的垃圾邮件过滤器、语音识别和其它应用最符合哪种人工智能类型的定义？专用人工智能（ANI）
最常用的学习输入（A）到输出（B）映射的 AI 技术叫作什么？监督学习
使用监督学习构建语音识别系统，为了让神经网络（深度学习）达到最佳性能，理想的选择是？（多选）

一个大型数据集（由音频文件和对应的文本转录构成）、一个大型神经网络
人工标注是为监督学习算法获取数据的唯一途径？例如给定输入A，人工提供B。×
一些类型的数据相较于其它数据更有价值，人工智能团队能够帮助您搞清楚什么样的数据是值得获取的
您运营着一家摩托车生产公司，下列哪些是非结构化数据？（多选）
假设您运营着一家卖猫粮的网站，下列哪些是数据科学项目成果？（多选）
根据视频3中对人工智能属于的定义，下列哪些陈述是正确的？（多选）
人工智能公司应当在哪些方面做得很好？
假设您想输入一张人脸面部图片（A），输出他们是否在微笑（B），因为这是一项大多数人都能在一秒内完成的任务，所以监督学习可以学习这种 A 到 B 的映射。对吗 √

第二章：建立AI项目

2.1 第二章简介

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2.2 机器学习项目的工作流程

收集数据
训练模型A-》B
部署模型

2.3 数据科学的工作流程

策略调整，优化生产
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2.4 每个工作职能都需要学会使用数据

销售
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工厂线
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招聘

农业

市场营销

2.5 如何选择一个人工智能项目

AI知识和专业知识相结合
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头脑风暴框架：
考虑优化某一种任务，而不是取代某一个工作
能不能给送死带来效益
能不能解决公司痛点

即使没有很多数据也能取得进步

下部分：

除了技术和业务考察外，还有道德考察

2.6 如何与AI团队合作

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2.7 AI 团队的技术改进

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2.8 测试

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第三章：在公司里运用AI

3.1 简介

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3.1 智能音箱案例研究

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3.2 自动驾驶汽车案例研究

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3.3AI团队的角色示例

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3.4 人工智能转型白皮书

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统一管理AI人才、建设管理统一数据软件平台、给足够资金

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4.

白皮书地址： link

3.5 需要避免的AI陷阱

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3.6 迈出AI人工智能的第一步

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3.7 主要人工智能应用概览

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非监督学习

迁移学习
强化学习
强化学习需要大量数据
生成对抗神经网络
生成对抗网络：无中生有，创造新内容
知识图谱

3.8 测试

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第四章：AI与社会

4.1 简介

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4.2 针对人工智能的现实看法

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4.3 歧视和偏见

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4.4 AI的对抗攻击

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4.5 AI的不良使用

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4.6 人工智能与发展中国家

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4.7 AI和工作

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4.8 结论

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4.8 测试

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