————2020-2025升级计划-知群笔记————

定位与规划

个人定位

兴趣:直接兴趣(游戏/绘画),本能兴趣(有规律的事情),潜在动机(做xx可以yy而高兴),….
价值观:目标与远景,自我实现,人际交往,社会贡献,信念与原则,……
能力:天赋,学习能力,专业能力,特殊才能,….
职业人格:社交特征(主动/被动),接受信息(理性/直觉),决策方式(理想/情感),…

评测工具—霍兰德职业兴趣评估法,MBTI测试,Keirsey在线评估,大五人格测试

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第一周 循环序列模型

第二周 自然语言处理与词嵌入

2.1 词汇表征

每个词有下标，按概念将词分类，加速机器学习（学到苹果汁，会用西瓜汁）

2.2 使用词嵌入

1、从大量级文本学习词嵌入（或下载预训练模型）。

深度学习介绍

大纲

• 关于课程
• 关于深度强化学习
• 深度强化学习问题
• 深入RL代理
• 深度强化学习的问题

关于课程（省略作业，考核等信息）

书籍：
■ An Introduction to Reinforcement Learning. Sutton and Barto. 1998
免费网络版（404）
免费网络版
Second edition in progress

■ Algorithms for Reinforcement Learning, Szepescari
Morgan and Claypool, 2010
免费网络版

Windows系列
进入测试模式(允许未签名驱动)
bcdedit /set testsigning on

第一周 卷积神经网络

1.1 计算机视觉

简单介绍

1.2 边缘检测示例

使用对称矩阵实现图形的边缘检测
$$
\begin{bmatrix}
1&0&-1\
1&0&-1\
1&0&-1
\end{bmatrix}$$
边缘时，矩阵乘积大，否则会小

1.3 更多边缘检测内容

特异性边缘检测，如对中心部分加权

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

备注:常用词

logistic回归=逻辑回归=线性拟合

cost=误差=成本

第一周 深度学习的实用层面

1.1 训练 / 开发 / 测试集

AI不同领域对于参数的使用会很不一样

|训练集|交叉验证集|测试集|

想法->代码->实验->…..

快速迭代是推动项目进展的关键

小数据量时:  70%/30%  60%/20%/20%

第一周 机器学习（ML）策略（1）

1.1 为什么是 ML 策略

1.2 正交化

减少dev 误差（方差）的方法

深度学习概论

备注:常用词

logistic回归=逻辑回归=线性拟合

cost=误差=成本

1.1监督学习

神经网络基础

2.1线性拟合

类似于机器学习的函数y=wx+b,有

$$ \hat{y} = \sigma (wx+b) \text {，输出函数} $$
$$ \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} \text {，Sigmod函数} $$
函数图形类似arctanx,左边趋近于0，右边趋近于1
保证函数wx+b计算出的值（可能性）在有效区间(0-1)