AI Chat | 零基础写出自动驾驶模拟器，我花了不到一个月时间

AI Chat 第4期

雷锋字幕组 AI Chat，寻找各行各业的深度学习「闪光人士」，从国内到海外，从校园学霸到技术大拿，聊聊Ta们关于 深度学习、智能体、AI行业、AI学习 的亲身经验和有趣想法。

“通过自己一点小小的努力

让更多的科技爱好者接触到最前沿的信息”

 

“图像是一个很好的途径

感受数学和算法的美丽

调参的玄学

又何尝不是一种未知的美”

“我也想为人类的未来做些什么 ~

如果真的撞大运进了 DeepMind 

我想为实现 AGI 出一份力！！！”

／1／

Laura

英语专业科班出身，本科、硕士均就读国内知名外语院校英语专业，毕业后从事英语翻译工作至今，已工作7年。工作以后，也利用空余时间志愿翻译TED TALK、公开课字幕等。目前在雷锋字幕组参与翻译CS231n、CS224n系列课程、Hugo教学视频等。

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Q：现在的工作和AI有关吗？是什么让你对AI翻译感兴趣？

A：现在的工作和AI完全没有关系！我的全职工作就是英语翻译。

对人工智能的兴趣，一方面因为自己是个好奇宝宝，对新的知识总是充满好奇，另一方面因为自己是英语翻译，对机器翻译比较感兴趣。翻译圈子里会有人担忧机器翻译要取代人工翻译，翻译们是不是要下岗了。

对我个人而言，我想真正地了解AI，了解机器翻译究竟是如何运作的，看看它是否有可能完全替代翻译，或者这样的工具如何能更好地帮助翻译们完成平时的工作。

Q：文科生学AI会不会很难？怎么开始入门？怎么坚持下来的？

A：确实，我是AI领域的小白，之前也没有学过编程，完全出于好奇心开始学AI。

我最开始学习了一个Python的入门课程，觉得难度还可以，算是对Python的语法和思维方式有了基本的概念。

后来上了Udacity的Deep Learning Nano Degree课程，这是一个零基础的课程，我一开始跟着老师依样画葫芦来编程，刚开始，一节课的内容需要花很多时间去准备，查好多资料才能弄懂，慢慢地跟上了节奏，跟上了进度，就开始有所收获了。

之后，我又上了Coursera的Andrew Ng老师的Deep Learning的课程，觉得吴恩达老师讲得非常深入浅出，像我这样基础非常浅的学生也能跟上。

在雷锋字幕组翻译CS231n的过程中，边译边学，通过翻译促进学习，遇到不懂的，会和小伙伴们一起讨论一下。斯坦福的老师都很棒，会介绍一些最前沿的研究成果，这样的课程作为免费资源提供给大家，确实非常可贵。我也很荣幸能够参与一些翻译工作，帮助更多的中国学生。

在我眼里，深度学习并不像想象中那么高深莫测，它的原理并不难理解，只是一些复杂的数学公式，如果要自己推演会很难，但很多时候，如果你把它当做工具来使用，只要知道有这些工具存在，什么时候合适用哪一种，就可以了。当你发现，某天可以做一个style transfer, 或者生成一段电影剧本，就会很有成就感。AI看起来很神秘，但真正走进它，了解它，还是十分美好的~

Q：聊聊自己的日常工作？

A：我平时的工作有笔译和口译，翻译的内容也会各种各样。对我而言，翻译的过程就是一个学习的过程，会碰到不同主题的翻译，比如金融、法律、科技、能源等等，会学到很多不一样的知识，很有意思。

有时因为工作需要，也会去不同的国家。在国外时，看到好的英文表达、或者有意思的说法，我就会随手拍下来，觉得以后翻译时可以用到。闲暇之余，我也会看一些外文期刊，比如The Economist，New Yorker，还有美剧，等等。

Q：当初怎么加入雷锋字幕组的？

A：当初因为对科技感兴趣，会看一些公众号或博客文章。

有一天刚好看到AI研习社的一篇分享文章，内容很棒，文章最末，刚好看到字幕组招募的信息，这可能就是一种缘分吧，于是马上报名了。

觉得加入字幕组是一件很有意义的事情，可以通过自己一点小小的努力让更多的中国学生和科技爱好者接触到最前沿的信息。

Q：用三个词来形容雷锋字幕组？

A：酷、有爱、科技前沿

／2／

余杭

计算机科学与技术专业大二学生，写过 self-driving simulator ，低配版的 Image Classifier， 用 Matlab 实现过 ID card recognition ，看过底层的汇编 ，用过 IDA 逆向 。自2017年11月入组以来独立翻译校对CS231n、CS224d、MIT6.S094、NIPS论文解读等课程视频。

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Q：不敢相信你才大二，零基础写出自动驾驶模拟器，传授点小tips吧！

A： 倒是没想这么多，每天考虑的是之前的问题解决了没，接下去的挑战是什么，时间就这么从指缝间溜走了。

开始学习 AI 是在去年的九月份吧，当初就是看神经网络挺神奇的，一路踩坑，跌跌撞撞爬过来的。解决一个个问题会让自己收获成就感，这种感觉本身就足以让自己有足够的激情探索一个个未知领域啦。

学习轨迹的话，我的做法是把学习平台上感兴趣的先全部刷一遍，有个大概的印象，从刚开始的 CS231n ，跟着平台的流程完成练习，到后来的 MIT self-drving ,自己去搜罗了相关的 simulator 相关代码 ，并尝试手动实现。

另外一个方面就是数学知识的储备，自己找了数学分析、矩阵论书籍，辅之以知乎 、Youtube 等平台去理解知识。

也会有身边人对我说消极的话，比如让我放弃现在所做的一切，比如这是高学历的人研究的领域，你不可能会有所成就等等。但对于我来说就是，享受这种成就感，然后尝试去获取更多。

我建议想获取更多新知识的话， 还是要多泡 Youtube ，但局限于天朝的防火长城，雷锋字幕组在视频推送方面的作用就可见一斑啦，毕竟是经过小伙伴们筛选的~

Q：给你一个机会去一家人工智能公司工作，你会选择哪一家？

A：当然是 DeepMind ！！！！他们做的事情很酷，比如 Alpha Go 以及后来的超级进化加鲁鲁 Alphago Zero ，最近也在看蒙特卡罗搜索树 ，嘿嘿！我也想为人类的未来做些什么 ~ 如果真的撞大运进了 DeepMind ,我想为实现 AGI 出一份力！！！

Q：当初怎么就来雷锋字幕组了？

A：当初是在 mooc.ai 上看 FeiFei-Li的视频，在视频末尾处看到了字幕组，就这么混进来了。收获了一群小伙伴。

但是上次的安防大会不能和小伙伴们面基 ，非常遗憾 ， 希望接下来能有更多的机会面基更多志同道合的人。 另外在去年年底收到了字幕组的 T 恤福利，作为两件衣服穿一季的人，感到非常幸福，love you guys!!!

Q：你是字幕组的“大神”，很好奇你在其它组织也这么活跃吗？

A：哈哈，哪有什么粉丝，也不是大神，只是个热爱技术的 Geek~

并没有参与其他的组织，安安静静地捣鼓自己的。我是觉得用心参与一个组织就行了，把更多的时间放在泡  Youtube 上 。从雷锋字幕组里可以学到很多新知识，满足好奇心，这也是坚持下去的动力呀~

Q：用三个词来形容雷锋字幕组？

积极进取  团结友爱  拼搏向上

／3／

廖颖

目前就读于重庆大学，专注图像处理。GPA10%，热爱学习的不务正业者。喜欢唱歌、演讲、看电影。自2017年10月入组以来，曾独立翻译、校对CS231N系列等视频，我很荣幸获选雷锋字幕组优秀译者称号。

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Q：你现在的研究课题是图像处理，为什么选择这个方向？

本科的时候喜欢拍照，女生嘛，都懂。通常也会对加个滤镜，调下对比度、亮度、曝光乐此不疲。

选择图像处理早期也是出于对处理图像（俗称“美图秀秀”，无心植入）的热爱，真正接触到图像处理后，对某秀秀有点肃然起敬了，毕竟自己只做了单一领域的研究——图像去模糊，一款成熟的APP包含了更广泛，鲁棒性更好的算法。

其实图像是一个很好的途径，感受数学和算法的美丽，调参的玄学，又何尝不是一种未知的美。图像处理，一场效果和效率的博弈，舍与得的平衡。

Q：之后是想继续深造还是工作？

之后打算工作，找一份不仅“喜欢才做”，而且“做了更喜欢”的工作。

Q：当初怎么加入雷锋字幕组的？

一年前才接触到机器学习，当时一个朋友推荐了AI研习社，说社里有很多大神，可以学到很多，然后就关注了AI研习社。

后来看到社长发布了字幕组志愿者招募的消息，因为自己对翻译的喜爱以及对机器学习的需要，自然而然就报名了。感觉也是缘分。去年10月进组，其实自己算个极慢热（有时候干脆不热）的人，一直在字幕组群里潜水，一般有任务才冒出来。

但是在群里也会看到好多有趣又厉害的伙伴——权威的J叔，热情又有好学的余杭，聪慧可爱的Ada，还有美丽温柔的凡江和璇两位小姐姐。在几个月的翻译工作中，慢慢意识到认真是不够的，细心再细心，扩大知识面才能更好地做好翻译工作。

Q：怎样平衡学业和志愿者工作？

A：通常情况是会有计划的，关于学业会进行周计划和安排，根据当周的情况进行任务申请。

如果可以周转好时间，会尽量领取任务，把白天给学习，晚上给志愿者工作。如果当周学校任务紧张，就不会领取时间较急的翻译任务。

Q：用三个词来形容雷锋字幕组？

人才聚集  人情温暖  积极向上

采访/凡江  编辑/吴璇  头图/Pixaby

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想和他们一起愉快地Play，欢迎微信 leiphonefansub，加入雷锋字幕组。

目前，开放的职位有翻译、听译、时间轴、后期、运营、美术，除了翻译海外优秀课程、文章，我们还会不定期举行线上分享会和线下沙龙，每月放送超赞的雷锋网内部福利 (＾Ｕ＾)ノ~

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