10分钟读懂人工智能、机器学习到底有什么关系

文末彩蛋,错过哭一年。。。。


人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。

为了帮助大家更好地理解人工智能,这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义,理清它们之间的关系,希望对刚入门的同行有所帮助。

人工智能:从概念提出到走向繁荣


1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言,或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前,这两种声音还在同时存在。


2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的出现,人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示,截至2017年一季度,基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万,仅国内人工智能人才缺口达到500多万。

人工智能的研究领域也在不断扩大,图一展示了人工智能研究的各个分支,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

图一 人工智能研究分支

但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分,并很有希望在近期取得重大突破,电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现(通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能,前者让机器具备观察和感知的能力,可以做到一定程度的理解和推理,而强人工智能让机器获得自适应能力,解决一些之前没有遇到过的问题)。

弱人工智能有希望取得突破,是如何实现的,“智能”又从何而来呢?这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

机器学习:一种实现人工智能的方法


机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。


举个简单的例子,当我们浏览网上商城时,经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单,识别出这其中哪些是你真正感兴趣,并且愿意购买的产品。这样的决策模型,可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域,传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

机器学习作为AI的核心技术之一,已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。


今年9月份,国内领先的人工智能教育平台「七月在线」推出「机器学习集训营 第二期」,100个名额一抢而空。优化后的第三期集训营,沿用前两期线上线下(北京、上海两个线下实战基地)相结合的授课方式,加强项目实训的同时引入线下BAT专家面对面、手把手教学方式;突出BAT级工业项目实战辅导 + 一对一面试求职辅导,提供3个月GPU云实验平台免费使用,精讲面试考点。让每一位学员不用再为遇到问题没人解答,缺乏实战经验以及简历上没有项目经验,面试屡屡遭拒而发愁。


本期限100个名额,历时3个月,10多个BAT级工业项目,保障每一位学员所学更多、效率更高、收获更大。

培养目标


从零开始,培养中高级机器学习工程师。挑战高薪、玩转AI。

特色服务


· 全面涵盖机器学习重要知识点

集训营内容分为八大部分,涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。


· 提供GPU云实验平台

还原BAT真实生产环境,提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台(提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战,拒绝纸上谈兵。


· 线上线下项目实训

通过在线课程从头到尾掌握机器学习工业项目的各项流程、模型、算法,通过在线实训巩固强化实战所学,通过线下项目辅导练就ML工业项目的全栈能力。


· BAT专家级讲师 + 助教全方位辅导

我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程1v1般的定制辅导。通过GPU + jupyter notebook + GitHub在线提交作业,然后讲师和助教在线批改、讲解作业,且提供可执行的交互式代码,从而每次课都是标准化配置,涵盖:GPU、原理、案例、数据、代码、作业。有问题,课上直播课后答疑,手把手教会为止。


· 简历优化

根据集训营实战项目,将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。


· 面试求职辅导 + 就业推荐

精讲机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且BAT一线技术经理一对一模拟真实面试,从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。3个月挑战年薪30~50万。

课程安排


·第一阶段:零基础快速上手编程

在线课程:1-基本python类型、判断与循环流程等

在线实训:2-python基本练习题

在线课程:3-文件/数据读写、面向对象、第三方库等

在线实训:4-多种数据读写与面向对象练习

线下实训:5-python基本练习题与 google python实战题


·第二阶段:数据爬取得心应手

在线课程:1-requestsbs4解析静态网页和selenium解析动态网页

在线实训:2-电商网站17huo和天气预报数据抓取、模拟百度关键字搜索

在线课程:3-模拟登陆与scrapy爬虫框架使用

在线实训:4-豆瓣电影数据抓取、创业邦投资机构数据抓取

线下实训:5-新闻网站与链家网数据爬取(基于scrapy实现)


·第三阶段:数据分析全攻略

在线课程:1-pandas花式数据统计与分析技能

在线实训:2-pandas综合练习

在线课程:3-用pandas完成机器学习数据预处理与特征工程

在线实训:4-pandas完成Kaggle机器学习预处理

线下实训:5-美国大选、共享单车数据分析


·第四阶段:可视化提升数据逼格技能get

在线课程:1-好用的python可视化利器matplotlib

在线实训:2-matplotlib完成Titanic和自行车租赁数据可视化

在线课程:3-自带各种数据拟合分析的可视化利器seaborn

在线实训:4-seaborn完成Titanic和自行车租赁数据可视化

线下实训:5-美国大选、共享单车可视化技能巩固与实战


·第五阶段:玩转大数据

在线课程:1-hadoop与map-reduce

在线实训:2-手写map-reduce完成词频统计,制作词云

在线课程:3-Spark与大数据处理

在线实训:4-Spark大数据日志分析

线下实训:5-大数据分析处理案例


·第六阶段:机器学习原理到实战

在线课程:1-机器学习流程、预处理、特征工程

在线实训:2-Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战

在线课程:3-模型评判标准与部分机器学习有监督算法

在线实训:4-sklean接口熟悉与机器学习建模指导

线下实训:5-sklearn建模与使用

在线课程:6-机器学习有监督算法与无监督学习

在线实训:7-sklearn刷Kaggle比赛题

在线课程:8-机器学习集成算法与大杀器Xgboost/LightGBM

在线实训:9-Xgboost与LightGBM使用

在线课程:10-数据科学比赛精讲

在线实训:11-数据科学比赛练习赛

线下实训:12-集成算法与场景建模


·第七阶段:深度学习原理到实战

在线课程:1-深度神经网络、google wide&&deep模型、腾讯通用CTR神经网络框架与实现

在线课程:2-卷积神经网络、caffe实战图像分类、Tensorflow实战图像风格变换实现

在线课程:3-循环神经网络、Tensorflow实战情感分析与文本生成实现

线下实训:4-Caffe&&Tensorflow实战


·第八阶段:实际综合项目与就业指导

线下实训:1-自然语言处理项目

(文本数据抓取+spark/pandas数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark机器学习建模+深度学习建模)

线下实训2-分类与推荐系统实战

(音乐数据抓取+spark/pandas分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)

线下实训3-图像项目

(图像分类+图像检索)

线下实训4-机器学习面试辅导

(面试注意点+常见面试考点精讲+简历指导+项目展示)


实战项目


· 新闻网站与链家网数据爬取

通过对新闻网站和链家网进行数据爬取,巩固静态网站爬取技巧,掌握技能包括requests库的使用、网页解析、正则表达式应用,中文文本处理等。


· 豆瓣与链家详情数据爬取

通过对豆瓣链家微信公众号等进行数据爬取,掌握登录网站数据获取的知识,掌握技能包括模拟登陆,数据爬取与解析,多类数据爬取。


· 大数据分析处理案例

通过对大文件日志的分析,熟悉hadoop,spark写map-reduce处理海量数据的方法,并对电商数据进行处理,get工业界常用大数据技能。


更多实战项目,请点击阅读原文。

讲师介绍


寒小阳

著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。


林老师

原BAT高级技术专家,更早时期先后任职于微软、EMC等,从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发。擅长Python数据分析、爬虫。曾多次作为面试官参与BAT/EMC校招面试与出题,善于剖析leetcode经典题型、助人入门、提高。


David

人大统计系数据挖掘与统计应用硕士,从事数据分析挖掘多年,开发过某金融公司量化自动交易系统。现为七月在线Python教学负责人,喜爱以数据去理解事物,擅长从零起步,一步步将复杂问题简单通俗阐述,备受广大学员欢迎。


时间安排



2018年1月8日起正式上课,为期近3个月

在线课程 周一20:00PM--22:00PM

在线实训 周二20:00PM--22:00PM

在线课程 周三20:00PM--22:00PM

在线实训 周四20:00PM--22:00PM

线下实战 周日09:00AM--13:00PM

福利大放送


这个双十一,来七月在线活动会场,福利人人有份:免费送课,免费送【AI工程师成长之路】合集,Mac、爱疯等你抽!

收藏链接:http://www.julyedu.com/sale/pre_1111

11.10-11.12抢课、抽Mac



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