一.前記
2023年4月11號來到武大，提前進入國家多**軟體工程技術中心刑偵組實驗室學習，實驗室的研究方向是機器視覺，主要涉及目標檢測、目標跟蹤、行人重識別、影象分割等方向。自己之前也是深深的被機器學習技術的應用所吸引。屌屌的無人車，網購商品推薦，新聞，歌曲等等個性化推薦系統，還有安防，公安刑偵用到的各種人臉識別（武漢東湖綠道人臉識別系統檢測到逃犯），再如機械人主持節目，最強大腦中的小度。還有今天剛剛看到在上海停車場，可以利用計算機視覺技術結合物聯網，支付技術自動識別車牌號來扣取車主支付寶上的money，應用真的好多好多。在這些應用背後是什麼樣的技術在支撐？很重要的一點是機器學習演算法（重要但不是唯一的技術）。在選擇實驗室之前，通過網上了解到刑偵組涉及的方向和專案，很感興趣，可以學習一下背後支撐這麼有意思的系統的知識和技術，也感謝老師給的機會~
二.機器學習的過程是什麼樣子的？（後面的所有內容僅是個人理解，有可能有些地方有偏差）
機器也能學習？人學習可以通過老師講，和夥伴交流，自己看書上網去學知識，人是具有一定抽象能力的，很容易對具體事物抽象出特徵，舉一反三，比如看到一輛汽車後，再看到其他汽車，也仍然可以辨認出來這就是汽車。而機器只懂得0和1，機器更強大的能力在於計算，怎麼樣讓它也認識汽車。這就要通過大資料和我們人為設定的模型（含有很多未知引數），然後通過一定的演算法去求解出引數，從而得到乙個確定的數學模型。然後我們可以用這個模型可以用來對新資料進行**（對物體分類或者**一些事件，比如股價，或者某人的醫學分析來**患有某種疾病的概率大），或者在計算過程中分析出資料內在的關係。怎麼樣計算還是要人去告訴它，計算的方法也就是機器學習演算法。
三.人工智慧（ai）與機器學習（ml）的關係：
ai：artificial intelligence，本身就是乙個機器，但它擁有一些智慧型。什麼叫智慧型，通常包含五個方面：reasoning，knowledge，planning，communication，perception。也就是說研究一種機器，能夠進行自我的邏輯推理，能夠把現實世界通過知識描述和表達出來，同時還能自我設定目標並實現目標，另外可以理解書面和口頭語言，能通過對世界的圖形、聲音以及其他途徑去感知世界（機器視覺應該算作這一部分吧）
ml：目前認為是實現人工智慧最好的技術手段。
四.我的學習路線
1.使用書籍：王斌老師翻譯的《機器學習實戰》，簡短的原理說明，具體的python**實現，操作性和直觀性強。李銳老師還翻譯過《資訊檢索導論》和《大資料：大規模網際網路資料探勘與分布式處理》
李航老師的《數學統計方法》，講解了一些在實際應用中重點的機器學習演算法，重在講解背後的數學原理，數學公式推導詳細
周志華老師的經典著作《機器學習》，講解的知識很全，但不細緻。公式推導跳躍性有點大（對於我這種數學不好的而言）
可以看到每本書特點，和側重點不同，所以結合起來看咯，理論指導實踐，實踐又能加深理論的認識，這才是工科學習的魅力。在學習的時候一定要敲**，這個過程可以學習python和一門框架，比如tensorflow，caffe2等。通過python還可以了解一下數值計算，程式設計數學一起學習咯。目前只是找到了學習的感覺，希望在九月份開學之前可以掌握其中的百分之七十吧~兩年的非全專碩，時間少，任務重，壓力大啊~
2.網上有很多前輩的部落格，看書看不懂的地方就要上網差部落格了，自己現在走的路，已經有很多前人都走過了~
3.推薦coursera平台上吳恩達老師講解的machine learning課程
五.分享下導師提的四好要求：
1.態度好，前提吧
4.英語好：在很多科研領域上，中國畢竟和發達國家有些差距，好的**肯定都是英文版的，頂級會議也在國外~
六.把握機遇
錯過了移動網際網路，大資料，雲浪潮和網際網路，還要再錯過人工智慧嗎？
不怕別人比你優秀，就怕比你優秀的人還比你勤奮~
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