2018年5月5号怀着期待的心情，看了技术掘金的在线公开课，这次主讲的题目AI，目前自己也在学Al，做关于图像超分辨率和nlp方面的学习，漫漫黑夜中，掘金——一个给我指引方向的技术社区，点亮前行的路，这堂课让我很有所感，在大佬云集的知乎一直默默无闻的我，发了有史以来在知乎的第一篇文章《为什么社会发展的越来越快？——人工智能可能真的会让人类最终走向灭亡》网址如下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36541542欢迎大佬们点评。

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掘金请到两位技术大佬一位是来自七牛云 AI 实验室的邵杰邵老师，另一位同样是来自七牛云 AI 实验室的彭垚彭老师。

邵老师主要讲了AI目前的研究领域和各方面的发展状况应用，比如自然语言处理（natural language processing）知识表示（knowledge representation）自动推理（automated reasoning）。

机器学习（machine learning）计算机视觉（computer vision）机器人学 robotics），同时给我们广大初入AI的朋友们一些学习建议，比如：（1）不要等到掌握所有的相关数学知识再开始，因为数学的东西特别多，而且很难，精力有限，等到要用哪方面数学的时候可以再去补。

（2）不要收集过多的学习资料，因为网上资料繁杂，质量参差不齐，知识点散乱，不系统，时间宝贵，精力有限。

（3）要多动手，多实操，毕竟计算机是实操性比较强的学科. 接下来邵老师跟我们如何利用学习算法，从数据中产生模型，比如： Spam filters Search ranking Click through rate predict Recommendations Speech recognition Machine translation Face detection Image classification

同时给我们介绍算法是需要具体问题具体分析，因为算法的作用是需要在特定的情况下才能发挥它的最大作用，不同算法适用不同的情况系统。邵老师也介绍了图像处理方面的内容，因为在日常生活中用处很广，比如视频监控、图像打印、医学图像处理、卫星成像，军事侦察领域等等。

机器学习：利用学习算法，从数据中产生模型。简单的说就是根据写的程序（机器算法），根据大量的数据，产生一个模型，其实现在常用的就是深度学习神经网络。讲师也讲了一个实例：比如经常会收到垃圾邮件，下次在收到的时候，根据已收到的垃圾邮件进行分析，判断是不是垃圾邮件。

机器学习：泛化性（根据已有的数据，分析新数据），算法偏好（不同的模型，问题，应用匹配不同的算法）。

关于机器学起，也用了K近邻的方式实现一个图像识别。需要扎实的数学知识。

老师后面大概讲了一下机器学习主要涉及的一些内容包括损失函数，正则项，优化，超参等。推荐的书籍有：尼克《人工智能简史》 Miroslav Kubat《机器学习导论》周志华《机器学习》（西瓜书） Aurelien Geron《 Hands-on Machine Learning with Scikit-learn & Tensorflow 》 Ian Goodfellow等《Deep Learning》（花书）推荐的在线课程有机器学习速成课程 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 台湾大学李宏毅教授 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html 吴恩达教授 http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 斯坦福大学 cs231n http://cs231n.stanford.edu/ 斯坦福大学 cs224n http://web.stanford.edu/class/cs224n/

最后的问题 1.建不建议从深度学习开始入手学习？ 2.phtroch和TensorFlow两个机器学库，选择哪个学习比较好？ 3.动手很重要，具体应该怎么实践？ 4.AI开发选用什么变成语言比较合适？ 5.请问老师，对于传统软件开发行业（c语言），行行人工智能行业（机器学习方向）有什么建议？ 6.老师对于在线的机器学习的课程怎么看，例如coursera等等麻烦说说 7.图像处理中从低分辨率到高分辨率的优化方案有哪些？（这个问题其实是我提的）当时老师回答说低分辨率图像怎么来的，其实就是降噪之类或者普通的摄像仪器拍的都行啊。。

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彭垚彭老师主要讲了三个方面 1 .AI 如何改变我们的生活？人工智能几大应用 2. AI 在七牛云的应用？介绍了七云牛

七云牛在视频和智能领域的发展成果

还有七云牛的人工智能实验室的核心创新体系

包括（1）内容审核：利用人工智能机器视觉技术，海量视频图像数据进行色情，暴恐，涉政治的识别，保证互联网，广电，新媒体，政府对数据传播的内容健康。（2）城市之眼：利用人工智能机器视觉技术，对“人、物、场景”进行快速高效的“检测、识别与行为分析”，满足用户在“身份核验”、“智能安防”、“大规模图片视频检索”等方面的场景化需求。基于AI机器学习的核心构架，检测识别速度快，随着样本量学习量的增加，准确率会快速提高。（3）媒资智能（4）播控系统（5）DORA 日均百亿级智能多媒体 API 平台

3.七牛云 AI 工程师的工作日常七云牛的工程师种类计算机视觉算法工程师机器学习平台研发工程师大数据平台研发工程师搜索引擎研发工程师系统架构工程师业务架构工程师

好了，就这么多，感觉收货颇丰！非常感谢掘金和七云牛的这堂公开课！！！