cs231n 学习 -- 前言

吐槽:我为啥学这个

    做了一段时间Android,从uboot,kernel到hal,jni,frameworks,app,发现就那么回事,可能大部分企业的需求也只是增删改,实在无聊,工资也就那么点,继续在这上面整,是否在浪费时间呢,果断离职,准备换方向了。什么赚钱搞什么,市场选择,跟随时代潮流,弄AI呗。

    学这门课之前,到官网(要科学上网哦)查了下相关信息,有部分需求

Prerequisites

  • Proficiency in Python, high-level familiarity in C/C++
    All class assignments will be in Python (and use numpy) (we provide a tutorial here for those who aren't as familiar with Python), but some of the deep learning libraries we may look at later in the class are written in C++. If you have a lot of programming experience but in a different language (e.g. C/C++/Matlab/Javascript) you will probably be fine.
  • College Calculus, Linear Algebra (e.g. MATH 19 or 41, MATH 51)
    You should be comfortable taking derivatives and understanding matrix vector operations and notation.
  • Basic Probability and Statistics (e.g. CS 109 or other stats course)
    You should know basics of probabilities, gaussian distributions, mean, standard deviation, etc.
  • Equivalent knowledge of CS229 (Machine Learning)
    We will be formulating cost functions, taking derivatives and performing optimization with gradient descent.

要求1,得会 python 且熟悉 C/C++,其实我是不会 python 的,但语言只是一种工具,不该成为鸿沟,且这么流行的语言上手也不应该难吧(盲目自信一把)。要求2,微积分和线性代数,嗯,这个不是问题。要求3,概率统计,也不是问题。把大学的高等数学和线性代数看下就好了嘛。要求4,CS229课程(机器学习)的知识,这特么。。。,还真是个问题,转回去在网易云课堂上重新学习了该课程,做了下练习,对机器学习有了大致印象,话说做练习还是蛮重要的。好了,万事俱备,接下来就直接开始啦。

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