上周日,我们在清华数据科学研究院开启了北京School of AI的第一次课程。
课前,我们收到了超过300人的报名,因为现场座位非常有限,很遗憾有很多同学没有能来到现场,错过了第一次直播的同学,扫码观看直播回放哟~
School of AI是油管最火机器学习up主Siraj Raval创办的全球机器学习学习社区。他非常认可机器学习的”自学“模式,他认为,通过有效的继续教育,以及实际练手,完全可以具备科班教育的水平。也在这一执念下,他在三年前创建了自己的非盈利教育社区——AI学校(School of AI),倡导用“非正式”学习打败传统的教育体制,花最小的成本获得最大的价值。
Siraj很用心的亲自为所有的城市的组织者提供了完整的教程,力求让每一个同学都能接受最新、最有价值的AI内容。
目前,这一社区已经在全球80多个国家的400座城市落地,免费为热爱人工智能的“外行人”提供进入这个领域的机会。
上周日,School of AI的第一次课程已经开启。课程进行了两个多小时,在老师讲解的过程中,现场同学可以随时打断并提出自己的疑问,气氛非!常!好!
北京School of AI的两位创始Dean也来到了现场,为大家介绍了School of AI的创始目标和这次课程的内容。
第一课主要讲了School of AI相关介绍以及fastai介绍,课程内容,如何使用fastai平台,论坛,和文档等资源;另外,Python, Jupyter, Git, 数学基础(线性代数,微积分,最优化等)。
因为课程要求是零基础,主要靠线下自学和线上讨论练手,所以课上的同学都背景各异,文科理科斗鱼,但是又都对深度学习有着深厚的兴趣和热爱。课程过后,我们也收到了很多同学的反馈,对课程提出了很好的建议。
比如,来自北京大学的周同学本身是语言学背景,但是对于编程和脑机非常感兴趣:
这次活动非常好,王老师讲座勾画的蓝图很棒,还分享了ppt,点赞,谢谢你们提供的学习机会,辛苦了。后面的课程内容是否有大纲或者框架?当然我个人的情况是基础比较差,更希望讲些基础的,当然王老师也说了,希望有基础的最好,所以呢,以后若是有可能,小伙伴中基础好的能不能带带一带基础差的,共同学习吧。
还有来自清华机械工程本科毕业,机械工程博士一年级在读的欧同学,他对机器学习只有一些了解。python熟悉程度...基本概念知道,基本逻辑知道,但是没写过大项目,属于刚入门吧。上过一点机器学习的课,对这些基本概念都有一定的认知,但是不深刻。没有过项目经验。
我觉得挺好的,老师准备的很充分。毕竟第一次课很难讲到很细节的东西,已经很好了!希望提供一些具体项目指向型的指导吧,以及学习技巧之类的。因为相关的学习资料很多,但是如何有效利用尽快提升是我比较感兴趣的。
说了这么多动心了吗?本周六,大数据文摘和清华数据科学研究院,油管AI最火up主Siraj的School of AI·北京共同开启线下工作坊,第二次线下免费编程课程又要开启啦。
没有参加第一次课程的同学也完全不用担心,毕竟首次课还是以介绍和科普为主,从这次开始跟上我们也完全没有问题。
时间:4月27日 星期六 下午5点
地点:双清路77号院双清大厦4号楼4层清华数据科学研究院。
这次课程将围绕fastai课程的第一课进行讨论:图像分类。
课程安排:
简要介绍fastai第1课的所有必要资源:图像分类。如何获取fastai的资源-30分钟。我们将确保每个人都了解课程结构和官方资源。关于中国云GPU的讨论。
6名学生(或更少)将现场演示他们的第一课作业。(每位演讲人10分钟)- 1小时或更短时间。
自由问答。完成第一课的学生将与第一课中遇到困难的学生合作-30分钟
相关课前预习资料拿好哦👇
第1课的官方视频:图像分类:
https://course.fast.ai/videos/?lesson=1
带有英文字幕的第1课视频(无需vpn):
https://www.bilibili.com/video/av41718196?from=search&seid=15198798356009994731
官方资源和第1课的更新:
https://forums.fast.ai/t/lesson-1-official-resources-and-updates/27936
AI北京学习集团官方论坛:
https://forums.fast.ai/t/school-of-ai-beijing-study-group/43436。
视频详细说明:
https://github.com/hiromis/notes/blob/master/Lesson1.md
主代码库:
https://github.com/fastai/course-v3
主要网站:
https://course.fast.ai/
主要论坛(需要个人注册):
https://forums.fast.ai/
PS:即使不太了解Python,您也可以运行第1课中的所有代码行,这将激励你去研究细节。(最终你需要了解自行车的机械才能够骑它吗?)。如果您在某个问题上确实无法解决,欢迎在微信组或以下网址提出任何问题:
https://forums.fast.ai/t/school-of-ai-beijing-study-group/43436。
最后,课程依然是完全免费!
扫码观看直播:
扫描海报中二维码填写表单,参与线下课程: