11月22日更新:官方的整理稿
Sebastian Thrun开场
- Didi在寻找AI、自动驾驶领域的人才
- 蒸汽机让机器在体力上超过人,AI让机器在智力上超过人
- 机器学习的核心思想:在学习经验/数据中进化
- 介绍Udacity的课程:内容新,硅谷高科技企业参与制作
- 自我介绍
- 1993年机器学习硕士毕业
- 2005年参加Drapa的比赛
- 谷歌无人车要应对驾驶过程中的各种极端情况
- 机器学习的速度:一台机器从经验里学到的可以让所有机器一起进化
- 机器学习其他应用的介绍
- 机器学习能帮助把人类从冗杂的重复性劳动中解放出来
开始提问
- 谷歌翻译如何与机器学习联系起来?
用人工翻译的文档去训练的,比如加拿大的政府文件都会有英法双份。
谷歌的工程师可能自己都不会这种语言,但是技术上可以实现翻译。 - 机器视觉的未来如何?Megvil和Sensetime变得如此欢迎。
前些年还做不到识别简单物体,现在已经可以了,并发展迅速。
比如在自动汽车上的应用 - 各家自动驾驶技术的差距?
介绍了Geohot和Tesla的情况,认为Tesla的技术是最先进的。 - 人类智能是智能的唯一形式,有必要探索另外一种吗?
人类智能机理还不理解,但十分有必要探索另外一种。
比如国际象棋人机对战的例子。
从经验中学习,两种智能有相同和不同之处。 - Udacity的学位对工作有帮助吗?
所知道的有104个人通过这个获得了新职位。我们的合作单位十分愿意为获得学位的人提供工作机会。在印度的一家合作单位说我们提供的人才是公司里的Top。 - AI会颠覆哪些工业?哪些工业会受益?
每一种工业都会受到影响,哪怕是高薪的职业如律师医生等
举了很多行业的例子 - 普通的码农如何进入AI领域
enroll nanodegree 参加优达学城的课程 - 放弃self-sense,鉴于AI那么强?
AI是为人类服务的,农业机器帮助农业而不会替代人
机器学习让人变得更加智慧,我是积极对待的。
但是终身学习更加重要了,不能被AI甩到后面。 - siri, google now, ibm watson,cortana谁更加聪明
领域不同不好比较 - 离强人工智能有多远?能读懂人类情感吗?
远得很。在情感识别上进步很大。
我不喜欢有情感的AI,AI应该是个机器不应该有情感 - 需要什么样的数学知识
算术、微积分、基础的统计学
如果不会编程不要过早进入机器学习
Udacity里一些介绍可以去了解 - Python程序员如何进入?
会编程的在不同语言之间切换不是很费力。
我个人是从C C++开始的,后来也用python等各种工具 - AI会进入娱乐行业吗?比如创造电影想法。
AI不会创造新东西,AI都是用老的数据去学习,很难创造。 - 机器学习、ai、驾驶汽车,我应该先学哪一个?
这只是个选择问题,你最喜欢哪一个?
看看课程先决条件,学学看,喜欢哪一个。 - 深度学习应用到AR、VR?
好问题。如果有好的想法建议去做! - AI nanodegree和artificial intelligence a mordern approach 3rd的区别?
nanodegree关注基础知识,那本书更加激进都是新东西一直在更新。 - MOOC替代university?
不会。mooc是在填补空白,超过大学年龄的人,当地没有好的学校的。
电视机没有取代radio,但是使用者总人数加大了。 - edx coursera udacity比较?
udacity特殊,和企业合作,企业还会提供就业机会。 - 你的回答是AI产生的吗?
你说的可能是对的。倒是有个AI一直在观察我,它预测我说话的准确率在90%以上,因为我经常说一样的话吧。
我的小结
- 主要是未入行者的简单问题和关于udacity学城的问题。只可惜我付费时间太晚,没有机会问问:udacity中国版视频速度那么慢,怎么解决?
- 结束时显示一共是14843个人参与,估计大部分人和我一样没有机会提问。互动者甚至可能没有100个。
- 此次live付费1.99元,不贵,但是观看加笔记花费一个半小时,没也有学到什么新东西。
- 不知道知乎会不会给出详细的live记录。
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