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周志华最新娱乐体验_周志华和吴恩达谁更牛(2024年12月深度解析)

内容来源：飘花网电影所属栏目：话题更新日期：2024-12-04

周志华

南大周志华团队打造更强泛化世界模型人类有一个神奇的能力，就是能在脑海中构建一个虚拟的世界，想象各种动作会导致什么结果。受此启发，科学家们设计了一种名为“世界模型”的东西，旨在抽象化现实世界的动态，让我们能够预测“如果……会怎样”。具身智能体可以通过与世界模型交互，而不是直接与现实世界环境交互，来生成模拟数据。这些数据可以用于各种下游任务，比如反事实预测、离线策略评估和离线强化学习。世界模型在具身环境的决策中至关重要，因为它使得在现实世界中成本高昂的探索成为可能。为了促进有效的决策，世界模型必须具备强大的泛化能力，以支持分布外（OOD）区域的想象，并提供可靠的不确定性估计来评估模拟体验的可信度。这两者都对之前的可扩展方法提出了重大挑战。来自南京大学、南栖仙策等机构的研究者引入了一个名为 WHALE（World models with beHavior-conditioning and retrAcing-rollout LEarning）的框架，旨在学习可泛化的世界模型。WHALE 由两种可以与任何神经网络架构普遍结合的关键技术组成。这项工作的主要贡献如下： WHALE 框架：引入了行为 - 条件（behavior-conditioning）和 retracing-rollout 两种技术，以解决世界模型在决策应用中的两个主要挑战：泛化和不确定性估计。 Whale-ST 和 Whale-X：通过整合 WHALE 的这两种技术，提出了 Whale-ST，这是一种可扩展的基于时空 transformer 的世界模型，旨在实现更有效的决策。进一步提出了 Whale-X，这是一个在 970K 机器人演示上预训练的 414M 参数世界模型。实验验证：进行了大量的实验，证明 Whale-ST 和 Whale-X 在模拟和现实世界任务中的卓越可扩展性和泛化性，突出了它们在增强决策方面的效果。这项研究不仅展示了世界模型的强大潜力，还为具身智能体在现实世界中的决策提供了新的可能。

本科生能学懂人工智能吗？𐟤” 最近，我看到不少关于本科生是否适合学习人工智能的讨论，尤其是关于机器学习方面的知识。作为一个过来人，我觉得有必要分享一下我的看法。机器学习这本书的故事 𐟓š 首先，周志华的《机器学习》这本书，我在清华大学出版社买的。说实话，这本书确实有点挑战。里面的算法和理论，尤其是像K-means、DBSCAN这些，真的是让人头大。尤其是当你刚接触这些概念的时候，简直像是在听天书。本科生能学吗？𐟤𗢀♂️ 然后，有人说本科生根本学不懂这些。我其实有点不赞同。当然，每个学生的基础和兴趣不同，有些人可能确实会觉得这些内容太复杂。但我觉得，只要你有兴趣和毅力，完全可以通过努力来掌握这些知识。毕竟，学习本身就是一种挑战和自我提升的过程。实践出真知 𐟧ꊊ记得有一次，我在做项目的时候，需要用到K-means算法。当时真的是一脸懵逼，完全不知道从哪儿下手。但经过一番折腾和查阅资料，终于搞定了。那种成就感，真的是无法用言语来形容。所以，我觉得，实践是最好的老师。只要你愿意动手，多实践，多思考，完全可以从零开始掌握这些知识。结论 𐟓 所以，本科生能不能学懂人工智能？答案是肯定的。只要你愿意付出努力，多实践，多思考，完全可以从零开始掌握这些知识。学习本身就是一个不断挑战和自我提升的过程，只要你坚持，没有什么是不可能的。加油吧，未来的AI大咖们！𐟚€

如何从零开始学习人工智能？人工智能领域的高薪诱惑力十足，不同公司、行业、职级和工作经验下的薪资差异巨大。有的朋友年薪40万，有的80万，甚至有的高达100多万。想要进入人工智能领域，你需要做好充分的准备。以下是一份从零开始的人工智能学习路线，赶紧收藏吧！数学基础 𐟓š 相关书籍：《程序员的数学》、《统计学概论》、《线性代数》相关课程：麻省理工《计算机数学基础》 Python编程 𐟖寸相关书籍：《看漫画学Python》相关课程：《Python全632集课程》、《看漫画学Python》机器学习 𐟤– 相关书籍：《机器学习》周志华、《机器学习基础》、《渴望机器学习》吴恩达相关课程：《吴恩达机器学习》、《李宏毅机器学习课程》深度学习 𐟌Š 相关书籍：《动手学深度学习》、《图解深度学习》、《深度学习》相关课程：《吴恩达深度学习》、《李宏毅深度学习课程》其他资料 𐟓š 1000+人工智能书籍 100份人工智能相关行业报告 500+份人工智能论文资料各大高校人工智能课程清单人工智能培训机构调研对比无论你是初学者还是有一定基础，这份学习路线都能帮助你逐步掌握人工智能的核心知识。加油吧！

𐟓š 人工智能入门必读的四大经典书籍 𐟓– 想要入门人工智能？这里有四本经典的书籍推荐给你，无论你是初学者、学生、求职者还是想转行从事人工智能的开发者，这些书籍都能为你提供宝贵的指导。 𐟓– 第一本：《机器学习》这本书由周志华撰写，涵盖了机器学习的核心数学理论知识和算法。适合作为教材或供中阶读者自学。对于没有基础的初学者来说，可能需要先打好数学基础再深入学习。 𐟓– 第二本：《机器学习公式详解》这本书（又称“南瓜书”）详细讲解了机器学习中的每个公式推导，从本科数学基础的角度出发，帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”的水平。每章都附有相关阅读材料，供有兴趣的读者进一步探索。 𐟓– 第三本：《深度学习》这本书（又称“花书”）分为三个部分：第一部分介绍基本的数学工具和机器学习概念；第二部分深入讲解成熟的深度学习方法和技术；第三部分讨论具有前瞻性的研究方向。适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及希望快速补充深度学习知识的软件工程师。 𐟓– 第四本：《统计学习方法》这本书由李航撰写，全面系统地介绍了统计学习的主要方法，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。这些书籍涵盖了人工智能的基础理论和实践技术，是入门和进阶的宝贵资源。根据你的需求和兴趣，选择适合自己的书籍进行学习吧！

无聊到又把古剑三下回来玩了，好爱古剑三啊[淡淡的] 周志华《千秋（《古剑奇谭三》游戏主题曲）》千秋（《古剑奇谭三》游戏主题曲）@QQ音乐

𐟌Ÿ 算法与机器学习必备资源大揭秘！𐟓š 想要在算法与机器学习领域大放异彩？这里有一份精选的资源清单，助你一臂之力！𐟚€ 𐟓– 书籍推荐：《算法导论》（Thomas H. Cormen等）：探索算法设计与分析的精髓，从排序到图算法，再到动态规划，一网打尽。《机器学习》（周志华）：深入浅出地介绍机器学习的基本概念、算法和技术，是入门与进阶的绝佳指南。《深度学习》（Ian Goodfellow等）：引领你走进深度学习的世界，理解其原理、应用和实践。《编程珠玑》（Jon Bentley）：培养你解决实际问题的思维模式和技巧，提升算法优化和性能调优能力。 𐟌 在线资源： Coursera：斯坦福大学的《算法设计与分析》和吴恩达的《机器学习》等课程，让你在线学习无忧。 Kaggle：参与数据科学竞赛，实战应用你的算法技能，与其他开发者交流学习。 LeetCode：挑战编程题目，磨练你的算法和数据结构技能。 𐟒𜠥𜀦𚐩ṧ›š TensorFlow：谷歌开发的深度学习框架，提供丰富的教程和示例代码，适合初学者和进阶者。 scikit-learn：常用的机器学习库，提供特征提取、模型训练等工具，助力你的机器学习项目。利用这些资源，你将能够更好地理解算法与机器学习的核心概念，并在实际项目中游刃有余。加油，未来的算法工程师！𐟒ꀀ

周志华《紫禁城冬雪》紫禁城冬雪（@网易云音乐）在北京的两天，天朗气清，憧憬未来能遇到紫禁城冬雪

秋招算法岗：从零开始到上岸的速通攻略秋招的时候，我真的是广撒网，什么大模型、NLP、搜广推、游戏AI等等岗位都投了个遍。那时候心里真是没底，谁捞我我就面谁，毕竟不敢拒绝嘛[哭笑不得]。这样一来，问题就来了。不同岗位需要的八股知识差异还是挺大的。除了大模型，我还得补经典机器学习和深度学习，没学过的搜广推也得赶紧补上，还有强化学习也得温习一下。这些基础知识和八股基本上都是靠面试前速通解决的。很多人觉得面试经验太多太杂不成体系，别担心，我来分享一些我在秋招时速通的书籍和教程，适合你准备面试，也适合新手入门。《机器学习》周志华这本书俗称西瓜书，绝对是经典中的经典。我在上面标了一些我觉得面试中可能会问的重点章节。《深度学习推荐系统》王喆这本书是入门推荐系统的不二之选。同样，我在上面标了一些重点章节。《动手学强化学习》这是一个精炼的强化学习入门教程，带有部分相关代码加深理解。链接是：希望这些资料能帮到你们，祝大家秋招顺利！𐟒ꀀ

𐟚렦œ𚥙襭椹入门误区：从数学开始？ 𐟑‹ 大家好！我是来自AI行业的Carl学长。最近有朋友问我，想转行做机器学习，是不是先得学数学？我直接告诉他，如果按这种方式学，入门即放弃。为什么呢？因为大多数人学数学是坚持不住的，除非你本身就是学数学的或者对数学特别感兴趣。 𐟓š 有人推荐一些机器学习的书籍，比如周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。这些书确实有很多公式推导和理论，对初学者来说可能会觉得头大。这些书更适合那些已经有至少3年以上机器学习经验的人。 𐟚렦‰€以，不要一开始就给自己设置障碍。真正重要的是，从头到尾体验一个相对简单的机器学习项目。这样你才能直观地感受到什么是算法，算法到底是什么样的。当你看到项目跑通了，你会觉得这变得有意思起来，自然会有更大的动力去学习。 𐟒ᠦˆ‘自己也是12年前转行到AI行业的。刚开始时，我先学了一些简单的算法，让自己更容易理解，然后跑通整个流程。之后，我会逐渐加深理解，学习不同的算法，并通过项目应用在不同的领域里。慢慢地，你就成为了专家。 𐟓ˆ 所以，不要一开始就想着从数学入手。先从简单的项目开始，体验一下机器学习的魅力吧！

首批嘉宾定了，李开复周志华都要来！MEET2025智能未来大会开启报名

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