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文笔很烂,时间有限,无话可说,总是能够找出很多不去码字的借口,真的太久没有写过东西了,上一次码长文应该还是大学毕业,这次的总结也是迫于班主任妹妹的血腥压迫,不曾想自己也会有这么一天,哎。。。
好了,言归正传,如题,过去的一年,因为某些原因,购买了51CTO的微职位课程,以前的自己,虽说有编程基础,做过一些小的项目,但在python方面就是一个小白,何谈机器学习,深度学习,那是不曾接触过的新领域,相信很多新入坑的战友和我有相似的经历,but这个是问题吗,显然不是,编程语言只是工具,去往罗马的道路何止千万,万变不离其宗,只要拎清楚里面的逻辑,补上python基础即可,所以不用担心,而机器学习,深度学习不会,那是很正常的,会了就不会报班学习了,所以非常感谢51CTO学院和唐老师,带领我们走进这个领域。
任何有价值的技术都不会轻易就掌握其本质,机器学习亦是如此,缘何人工智能就业前景乐观,薪资待遇丰厚,皆因机器学习本身难度较大,该领域人才稀缺,恰逢我们有机会能够加入其中,从基础的算法开始,唐老师一步一步引领我们前进,理论知识的讲解生动全面,实战项目的演练步步详实,课后的答疑解惑也是耐心细致,为我们以后在人工智能领域的前行打下了坚实的基础。
虽然开班没多久,人数不多,但是依然遇到了一群志同道合的战友,我们一起学习课程,探讨问题,参加比赛,着实收获颇丰,在此特别谢谢各位战友,谢谢你们给我机会,让一个小白参与这场logo识别的竞赛,在比赛过程中的悉心指导,项目流程的讲解,远程演示解决bug,都让我有了长足的进步,对课程所学的知识有了更深的理解,就不一一点名了,你们懂的。
再说说课程的收获吧,首先肯定是python数据分析,熟练使用numpy,pandas和matplot等库,从流程上掌握了如何进行数据分析的每一步,其次是机器学习经典算法的原理和应用,比如线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,支持向量机算法等,每个算法后面都会有与之对应的实战演练,泰坦尼克号项目,鸢尾花数据集,验证码识别,手写字体识别,股票预测,文本分析等项目,进阶之后就是神经网络,卷积神经网络的 讲解,深度学习流行框架的使用,例如caffe,tensorflow等,跟着课程跑通人脸识别项目,图片风格转换,关键点定位等项目,最怕突然的回首,原来这几个月我的大脑吸收了这么的知识。
对于即将来临的2018,我将更加努力,努力,不是为了证明自己有多优秀,而是为了脱离自己厌倦的圈子,同时给家人更好的生活,路漫漫其修远兮,吾将上下而求索,与君共勉。。。
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