看到一段舞蹈室里拍的“秒拍”，想知道这个地方在哪里？_百度知道
看到一段舞蹈室里拍的“秒拍”，想知道这个地方在哪里？
如链接所示
http://www.budejie.com/pc/land/?pid=&lai=baiduweb&utm_source=baidu&utm_medium=pcweb&utm_campaign=baiduweb_card
三小段舞蹈秒拍都拍摄于同一处舞蹈室，想知道这个地方在哪里（具体到城市或者舞蹈室名称），有知道的朋友么可以帮忙...
在秒拍上找到是 IM国际 urban dancel联盟。但是仍然不知道视频中是否就是在北京的那个舞蹈室。而且在网上也查不到招收学员的信息。还望知情的朋友能帮忙告知一二
我有更好的答案
这个我也在找，你找到了吗
后来自己查了，是韩国的1 Million（不是I Million）要是人在韩国的话倒是可以过去学，那边是一个开放的舞蹈工作室，教学生的。我最喜欢里面的Lia Kim老师。
采纳率：42%
现在手机的直播软件越来越多了竞争也会越来越激烈不过对于我们用户来说都是好现象货比三家之后我觉得易直播最好用手机直播无非在乎流量，卡顿和内存这几个问题易直播是我用的消耗流量最少的我用的是3G都不会卡顿 非常流畅而且易直播可以即看即焚 一点都不会占用手机内存易直播是手机直播软件的首选软件
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有趣从来都不是评判一个人最重要的标准
这年头，盛行对一个人最高的评价：你是一个有趣的人。这似乎成为一种政治正确，比美丽更有内涵，比学术更多风趣。我也一度想成为一个有趣的人。为此，我尝试去上了瑜伽课，去体验烘焙，去练习摄影，去走了很多的国家。照片发在朋友圈里，似乎终于获得想要的中肯：你好有趣啊。前段时间，公司出于高品质考虑，聘请了一位英国顶尖豪宅设计大师Matthew。两周前来上海考察项目，出于工作需要，我兼任了他的贴身翻译。于是在工作闲暇时，我便闲聊起Matthew的日常。“你平时不工作的时候，会做哪些事情呢？”我特别好奇大师的成长历程。Matthew想了一下：“也没有什么特别的，不工作的时候可能陪家人多一些。”“会去尝试一下旅行？或者健身？”大师生活怎么可能这么单调，我不甘心的追问。“比较少，去其他国家往往主要也是工作需要。”Matthew的回答让我很意外。一来二往中我发现，在他的生活当中似乎除了工作便是家人，既没有走出世界去看看，也没有探索过多生活中的乐趣。这，这不是个无趣的人吗？而“有趣”不是对一个人最高的评价吗？我有点犹疑，因为内心当中依然愿意将我个人最高的评价给予他。并不因为他是享誉世界的大师，而是他对于专业无限的投入，是他对于细节的一丝不苟，更是他对每个人的礼貌谦逊。内心不禁产生一个巨大的问号：做个“有趣”的人真的那么重要吗？1.有趣从来都不是评判一个人最重要的标准王小波曾经在《三十而立》写过母女间这样一句话：“人生是一条寂寞的路，要有一本有趣的书来消磨旅途。我爸爸这本书无聊之极，叫她懊悔当初怎么挑了这么一本书看。”而这句话，后来被演变成为传遍朋友圈的语录：一辈子那么长，要和有趣的人在一起。就是这句话使得千万少男少女心目中的“有趣”二字，无比崇高。朋友Lydia曾经激动告诉我，她在参加一次行业领袖论坛时候，遇上了心目中的“男神”。这个男生可算谈得上有趣：不仅开口能跟你谈得了艺术政治，还能定期跑个马拉松，去过的国家更是不少。Lydia一度认为自己找到了人生的真爱：这么有趣的人，两个人在一起生活一定会很精彩。这样的美好，确实持续了一段时间，常会在社交网络上看到他们最近又到哪里去旅行。可惜好景不长，半年之后，Lydia便抱怨起来：宁愿瘫在办公室的座位上休息，也不想回家见“男神”。不用一辈子那么长，一年都觉得我们两个“有趣”的人在一起都已经腻烦。有趣的两个人都失去了新鲜感后，暴露出来更多的是人本性的无聊和缺点。毕竟，再怎么有趣的人，都是有额度的。依靠“有趣”，的确可以迅速吸引到别人的注意力，然而这种吸引更多的是一时的新鲜感。新鲜感永远只是短暂的，相处到最后会发现人和人其实相差无几。使得两个人长远走下去的,从来都不是“有趣”二字能做到的。意外的惊喜固然可以产生瞬间的荷尔蒙爆发，但是一个人的认真、有责任感等等品质不更比“有趣”重要的多吗？有趣从来都不是评判一个人最重要的标准。2.警惕“伪有趣”，真正的有趣都是有所沉淀使得“有趣”成为绊脚石的，并不仅因为它成为一种评判标准，更是由于太多人患了一种“伪有趣症”。眼看着“有趣”，在继“文艺青年”“情商高”等之后，成为下一个被玩坏的词语。社交网络中时常见到，身边有太多的人已经将“成为一个有趣的人”作为自己的签名。在有这些签名档的人中，不乏今天这个朋友圈健个身做了不怎么标准的二十个深蹲，明天那个体验做咖啡拉了什么都看不清的图案，后天买了乌克丽丽，幻想秒拍中自己美丽的自弹自唱。满满都是对自己已然成为“有趣”的人自信感。你所谓的有趣不是一种丰富，仅仅是一种热闹罢了。空有一副看似有趣的皮囊，没有撑得住的大梁。“伪有趣”就像是为了面子，多交些钱出国混上个留学生的名号，回国以后发现该没有的能力一样没有。面子上的好看永远是器物表面最薄的那层金子，徒落了个装饰的虚名。“伪有趣”的人做的不是自己真正热爱的事情，表达的不是自己内心的情感。总有山穷水尽的时候，“有趣”就变成了劣势。《飘》当中有两段瑞特船长对于斯佳丽有趣的定义：“我喜欢你就喜欢在这等地方！我平生见过的女人，唯有你心眼儿直，看事情讲实际，不会装腔作势，满嘴的罪恶啦、道德啦，把问题全搞混了。换了别的女人的话，准是一听先晕过去，回过神来叫我滚蛋。”“你是这样漂亮，没用的本事样样精。可惜漂漂亮亮、多才多艺，又都是像你一样百无一用的女士，这世上也是再多的是。对，我是不爱你。但是我又非常非常喜欢你——因为你的良心富于弹性，你自私而又不屑加以掩盖，你为人精明而有讲究实惠。”瑞特船长指出的不仅仅是斯佳丽发自内心的有趣之处，也同样指出了“伪有趣症”的问题所在。太多人眼中的“有趣”不过是贴上了一些标签，然而那些标签更多的是装腔作势，不讲实际。木心老先生近些年很受到读者们的追捧，他可是真的可以称之为“有趣的人”：写个文章便出版了16本小说、散文和诗集，并被收入《美国文学史教程》；画了个画，便成为大英博物馆收藏的20世纪第一位中国画家的画作。这种有趣是怎么换来的呢？1971年，木心先生在“文革”期间被捕入狱，囚禁18个月，所有作品皆被烧毁，三根手指惨遭折断。狱中，木心先生用写“坦白书”的纸笔写出了洋洋65万言的《The Prison Notes》，手绘钢琴的黑白琴键无声地“弹奏”莫扎特与巴赫。有趣从来都不是一味的填满。真正的有趣，都是生活和时间大浪淘沙后所沉淀下来的，它不是对潮流的一味追捧和贴标签。祝你我都不要被一时的“有趣”所蒙蔽。原创by 任小酒。wechat公众号：酒酒没有八十一（jiujiujiu81）一枚认真思考，不认真喝酒的写字姐。有时很丧有时也很正能量，她有故事也有酒。
香港中文大学小硕。
一枚严肃思考，不认真喝酒的「任小酒」。
公粽号找我玩呀：
任小酒（jiujiujiu81）
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data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2bfefc6cb8c50bc82fbc2_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&我的背景&/strong&&/p&&p&转行之前，我的专业背景是&strong&计算机芯片设计&/strong&。我在密歇根大学完成了我的“传统”教育，获得了计算机工程本科学位，并在 2009 年获得了电子工程硕士学位。毕业之后，我在 &strong&AMD* &/strong&的波士顿办公室找到了一份工作，负责计算机芯片的设计和验证工作。前几年，这份工作的收获很大，我学到了行业最佳做法，参与到有数百万人使用的产品的研发中。我觉得我取得了很不错的职业发展。&/p&&p&（*注：AMD为美国超微半导体公司 Advanced Micro Devices 的简写）&/p&&br&&p&&strong&谋求改变&/strong&&/p&&p&但是，在 2014 年底，我开始觉得半导体行业停滞不前，总是听到一些企业兼并的消息。我希望进入具有快速发展潜力的行业，所以我觉得我不能驻足不前。幸运的是，在这段时间，大规模开放式在线课程 (MOOC) 变得越来越流行，所以我通过 MOOC 学习了 Web 开发、Android 开发、机器学习和人工智能知识。我觉得&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&是最有意思的领域，很有发展潜力，所以我决定专攻这一领域。&/p&&p&我在 2015 年的目标，是掌握机器学习专业技能。下班之后以及周末，我就会学Coursera 上的 Andrew Ng 的机器学习课程，并阅读机器学习在线教程（例如 Andrej Karpathy 的博文）。2015 年 11 月，&strong&优达学城（Udacity）&/strong&宣布推出&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&纳米学位课程（MLND），我立即报名参加了。遗憾的是，我发现全职工作时，我的学习进度很慢，主要原因是我的&strong&自律性太差&/strong&。晚上下班之后，我总觉得大脑太疲乏，根本没法完成任何需要用脑的任务，例如学习。大部分时候，我都是在周末才能赶学习进度。&/p&&p&知道技术发展速度太快，我真的很希望立即加入到人工智能的变革中。保持现状的机会成本太高。我已经有了一笔积蓄，足够我生活 2 到 3 年，所以完全可以辞掉工作，全心全意地学习新知识。我也考虑过进入传统大学并获得计算机科学硕士学位。但是我毕业于大萧条时期，亲眼见证了知名学府的学位证书并不能保证找到工作，所以成本与预期价值主张对我来说吸引力并不大。在大学时期，我逃了很多节课，很少参加教授辅导活动，所以我觉得在线教育很适合我。&/p&&p&在 2015 年，我听说乔治亚理工大学推出了一个新的线上项目，叫做 OMSCS。从资金成本的角度考虑，这门课程似乎是个不错的选择（当然如果我被录取的话）。但是，优达学城推出了 MLND，这是一门侧重于行业知识的课程，课程周期比 OMSCS 短了很多。因为 MLND 的费用相对更低，学习周期更短，并且课程侧重的是行业知识，我认为这很适合我。&strong&我计划在 5 到 6 个月的时间内学完 MLND，完成一些个人补充项目，并在 2016 年第四季度进入&/strong&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&&strong&，从而进入人工智能行业。&/strong&&/p&&br&&p&在 2015 年底计划好总体计划，获得了亲朋好友的支持后，我就开始准备行动了。在 2016 年 1 月，我向我的经理提交了辞呈，结束了在 AMD 的 6 年时光。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-daf858fbb539ec34a473df14002bdbd9_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&596& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-daf858fbb539ec34a473df14002bdbd9_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&重返校园&/strong&&br&&/p&&p&当然，事情并不总是按计划发展。下面是我在 2016 年的经历：&/p&&ul&&li&&p&1 月：辞掉工作，休息了几个星期&/p&&/li&&li&&p&2 月：学习 MLND，以及优达学城（Udacity）的&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI0NzE3NTAzOA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dd868b5da81ff6940df24fac2f3ead61b%26chksm%3Dfdd8ba6de3444dda5d9a75b%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&前端开发工程师纳米学位（FEND）&/a&，因为我对网络开发很感兴趣&/p&&/li&&li&&p&3 月：在泰国与父母一起度过一个月的假期&/p&&/li&&li&&p&4 月：在日本待了一个星期（因为要在日本转机到波士顿），&strong&学完了 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noreferrer&&机器学习&/a& 纳米学位（MLND）&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI0NzE3NTAzOA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dbee955c65e1%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&mp.weixin.qq.com/s?&/span&&span class=&invisible&&__biz=MzI0NzE3NTAzOA==&mid=&idx=1&sn=bee955c65e1&scene=21#wechat_redirect&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&看到 SDCND 开放申请，马上报名了&/p&&/li&&li&&p&10 月：被 SDCND 的10 月班次录取了！开始学习 SDCND&/p&&/li&&li&&p&11 月到 12 月：学习 SDCND&/p&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-84cfece6a918e6f68f65e8e2a66d28ee_b.jpg& data-rawwidth=&810& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&810& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-84cfece6a918e6f68f65e8e2a66d28ee_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&准备寻找工作&/strong&&/p&&p&到了 2016 年 12 月中旬，我已经完成前 3 个 SDCND 项目*：基本道路检测、路标分类以及行为克隆。优达学城让我的简历作品集有了很高的起点，但是在应聘工作之前，我想为我的简历增加一些吸引人的经历。我总是觉得物体检测演示看起来很酷，所以我决定完成一个基于深度学习的物体检测项目（SDCND 的第 5 个项目实际上是车辆检测，但是没有用到深度学习）。最终，我花了 4 周的时间创建了一个路标检测项目，在 TensorFlow 中从头实现了热门的“SSD” 算法。&/p&&p&与此同时，我还在完成优达学城的&strong&职业发展项目&/strong&，主要是完善我的简历、LinkedIn 资料和 GitHub 资料。在整个过程中，优达学城的审核人员提供了宝贵的建议和鼓励的话语。对于我的简历和 LinkedIn 资料来说，我的主要任务是写一段简洁明了，但是又充满吸引力的总结话语，因为我肯定不是一名常规的应聘者。在反复琢磨，并得到优达学城职业服务的宝贵反馈之后，我写出了下面这段总结：&/p&&p&&strong&我之前在 AMD 负责微处理器设计和验证工作，目前正转行到人工智能领域，尤其是&/strong&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&&strong&。拥有成功地执行影响到全球数百万用户的大规模计算机工程项目的经验和能力。&/strong&&/p&&br&&p&（注：本文作者现在已经申请成为 Udacity无人车纳米学位课程的导师，帮助其他学员解决学习问题。）&br&&/p&&p&之后，我得到了另一个重要的机会。我在 SDCND 认识的同学 Patrick Poon 创建了波士顿无人驾驶汽车小组。该小组一开始侧重于优达学城的 SDCND，因为我是第一批 SDCND 学员，所以我在 12 月中旬主动通过非正式演讲分享了我的学习经验。Patrick 建议我们将演讲录制下来并上传到 YouTube 上，这个建议很不错，因为提升了我和小组在网上的形象。在接下来的几个月内，我通过这个小组得到了几个工作机会。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-bb2f18ff3e0c931dedbe5eab_b.jpg& data-rawwidth=&557& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&557& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-bb2f18ff3e0c931dedbe5eab_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&寻找工作&/strong&&/p&&p&&strong&应聘&/strong&&br&&/p&&p&在 2017 年 1 月底之前，我已经准备好应聘工作了。我关注的是深度学习和计算机视觉方面的职位，并&strong&首选无人驾驶汽车方面&/strong&的岗位。我还申请了人工智能芯片设计方面的职位（没有获得任何面试机会），以及&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&职位。我使用的应聘渠道是 LinkedIn Jobs、AngelList、直接在企业网站上投递简历、波士顿当地的猎头公司，以及优达学城的职业服务。我主动应聘了大概 90 个工作岗位。&/p&&p&&strong&面试问题&/strong&&/p&&p&概括来说，我面试了以下两种类型的工作：&/p&&p&(1) 机器学习和计算机视觉工程师&/p&&p&(2) 实现机器学习算法的软件工程师&/p&&p&对于第 (1) 种类型，面试问题围绕的是 &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&概念，机器学习如何应用到计算机视觉上，以及“传统的”计算机视觉概念（透视变换、边缘检测、线条检测等）。此外，还有很多关于如何寻找车道线，如何改善车道线检测算法的问题。面试的大部分时间还用来讨论我在机器学习和计算机视觉方面完成的项目——我的动机、我经历的流程，我可以如何改善项目。经常会遇到的一个问题是“你是如何超出课程要求的？”，或者类似的问题“你的哪个项目不是课程要求的项目？”。面试官很关心的一个问题是对某个领域是否感兴趣，是否超出项目要求，并自己创建有趣的项目。&/p&&p&对于第 (2) 类问题，面试官会评估我对机器学习的一般兴趣，然后提出一些编程问题，例如 Cracking the Coding Interview 或 LeetCode 中列出的问题。在这些面试中，我表现的并不优秀，因为我仅在几周前才开始研究 CTCI/LeetCode 中的问题。&/p&&p&&strong&面试和 offer 的具体数据&/strong&&/p&&p&最终（3 月中旬），在投递了大约 90 份简历后，我获得了 9 次面试机会，也就是大概 10% 的申请获得了面试机会。对我来说，这个比例已经很不错了。在这 9 此面试机会中，有 4 个进入了最后一轮面试：2 个最后一轮面试是全职工作，2 个是实习机会。这 4 个面试表现都很不错，因为都拿到了 Offer。在找了 2 个月的工作之后，我拿到了 2 个全职 offer，1 个无人驾驶汽车感知职位实习 offer，以及 1 个自然语言理解岗位实习机会（运用 NLU/AI 理解病例）。&strong&最终，我决定接受 BMW 的全职 offer。&/strong&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d4ad9c0e6b7d0a6306101_b.jpg& data-rawwidth=&950& data-rawheight=&580& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&950& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d4ad9c0e6b7d0a6306101_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&如何打入BMW内部&/strong&&/p&&p&&strong&应聘&/strong&&/p&&p&我回忆下我的 BMW 应聘和面试流程。在 2 月初，优达学城通知我们 BMW 的多个岗位正在招聘。我看了看他们的招聘岗位，对他们的&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//cn.udacity.com/mlnd/%3Futm_source%3DOA%26utm_medium%3Dwechat%26utm_campaign%3DMLND03& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI0NzE3NTAzOA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D4e7092fbcc2b54abf42604fdcdchksm%3Dfd1f05ed1d629cc225efbc448bec8221a80aeea08c63%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&软件工程师&/a&一职很感兴趣。这一职位侧重于将机器学习应用到 BMW 的无人驾驶汽车项目上，涉及技术搜索和评估、原型设计以及将技术转换为产品。听起来是研究与工程的完美结合。此外，作为铁杆宝马粉，能够加入他们的无人驾驶汽车团队简直太酷了。我马上应聘了该职位。&/p&&p&&strong&面试&/strong&&/p&&p&一到两周之后，BMW 通知我他们希望面试我。总体来说，我的面试流程是一开始的电话面试，然后是现场面试。两次面试都涉及了关于&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzI0NzE3NTAzOA%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dbee955c65e1%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习&/a&和计算机视觉的技术问题，以及在无人驾驶汽车方面的应用。对于现场面试，他们要求我做个关于数据和机器学习的演讲及问答环节，他们提前告诉了我具体的主题。我觉得主题很有趣，准备的过程很有趣，顺利完成演讲和问答环节。当然，两次面试使我有机会提出问题，并更好地了解这一岗位和团队状况。&br&&/p&&p&&strong&拿下 offer&/strong&&/p&&p&我在 BMW 的现场面试体验很棒。我要加入的团队似乎很不错，我的职位很有趣，并且有巨大的发展潜力。这时候，我已经拿下了其他几个 SDC offer，但是我很希望得到 BWM 的回复，因为是我的首选职位。之后的一周，我每隔几分钟就查看邮件，最后终于收到了 BMW 人力部门的电子邮件，他们要给我发正式 Offer 了！我们安排了一次电话会议，并对细节问题达成一致意见。准备搬到美国的另一端，开始新的职业了 。&/p&&p&&strong&现状&/strong&&/p&&p&从我正式加入 BMW ，已经过去三个多星期了，一切都很顺利。我周围都是一些杰出的同事，并且可以接触到很多高科技技术。我对未来充满期待！&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-652bf540d000d100c9cccb744ac8ec16_b.jpg& data-rawwidth=&1754& data-rawheight=&1076& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1754& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-652bf540d000d100c9cccb744ac8ec16_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&结语 + 寄语&/strong&&/p&&p&一年前，我一头扎进了未知领域，辞掉计算机芯片设计全职工作，开始通过优达学城平台学习&strong&机器学习&/strong&知识。有些人可能会觉得我的决定很奇怪，但是我相信（或许还有点天真）我做出了正确的选择，未来一切都会顺利发展。快速回到现在，我已经成功地转行到机器学习领域，将&strong&机器学习&/strong&知识应用到 BMW 的无人驾驶汽车项目。对于那些和我处在相同境遇的人，希望我的故事能够为你带来有用的信息和一些激励作用。对于所有人，希望我的故事都能带来启发，感谢阅读！&/p&&p&原文作者：优达学员 George Sung&/p&&p&原文标题：我如何成为一名无人驾驶车工程师和机器学习工程师&/p&&p&本文翻译：小咪&/p&&p&本文编辑：蛋饼&/p&
过去一年对我来说，是收获颇丰的一年。一年前，我放弃了计算机芯片设计的全职工作，“重新回到校园”，希望转行到机器学习领域。但是，我没有回到传统意义上的校园，而是决定在优达学城（Udacity）平台上接受在线教育。经过一年的在线学习，和两个月的求职…
（1）我个人认为，首先必须要有扎实的算法基础：最好是先机器学习、数据挖掘、NLP等类似的基础，这样入门比较容易，同时需要一定的概率统计的基础，因为深度学习基础 只是涉及挺多的。&/p&&p&
（2）系统学习下深度学习的相关知识，最好是找些视频教程来看：这里推荐Yoshua Bengio和Ian Goodfellow合著的《Deep Learning》教程&/p&&p&
（3）选择一个细分方向，成为某个领域内比较懂行的人：深度学习在NLP、图像、语音等很多方向都有很多应用，很多模型：CNN、RNN、DRL 、GAN等，可以选择自己感兴趣的方向或模型深入钻研一下。&/p&&p&
（4）多看一些前沿的论文，吸收和借鉴别人的想法和经验，能走在技术的前沿。 3、有机会最好找个对口的岗位实习，建议实习一定要坚持半年以上，时间越长越好，抱着学习的心态，只有时间保证才能学到真的东西。切忌浮躁。 &/p&&p&最后，加油，相信自己一定可以的。 &/p&&p&可以扫描我的头像二维码关注微信公众号“深度学习与NLP”，可以获得关于Deep Learning、GAN、DRL等免费视频教程，以及很多模型算法资料&/p&
（1）我个人认为，首先必须要有扎实的算法基础：最好是先机器学习、数据挖掘、NLP等类似的基础，这样入门比较容易，同时需要一定的概率统计的基础，因为深度学习基础 只是涉及挺多的。 （2）系统学习下深度学习的相关知识，最好是找些视频教程来看：这里推…
&p&今天给大家推荐一本入门&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//lib.csdn.net/base/deeplearning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习&/a&必读的权威教材，由深度学习权威Yoshua Bengio和GAN之父Ian Goodfellow等人合著的DeepLearning经典教程《Deep Learning》。&/p&&p&废话不多说，直接上链接。&/p&&p&中文版pdf下载地址：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pan.baidu.com/s/1hr8qadY& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&pan.baidu.com/s/1hr8qad&/span&&span class=&invisible&&Y&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&中文版github地址：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/exacity/deeplearningbook-chinese& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&exacity/deeplearningbook-chinese&/a&&/p&&p&英文版pdf下载地址：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pan.baidu.com/s/1qYc1PkK& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&pan.baidu.com/s/1qYc1Pk&/span&&span class=&invisible&&K&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&英文版github地址：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/HFTrader/DeepLearningBook& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&HFTrader/DeepLearningBook&/a&&/p&
今天给大家推荐一本入门必读的权威教材，由深度学习权威Yoshua Bengio和GAN之父Ian Goodfellow等人合著的DeepLearning经典教程《Deep Learning》。废话不多说，直接上链接。中文版pdf下载地址：中文版github地址：
&p&日（星期一）晚上8点，阿里云机器学习将在斗鱼直播上分享《阿里云PAI之图像识别技术分享》的技术实现，直播地址：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.douyu.com/F_r%3D0.4996& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&阿里云PAI图像识别技术分享-斗鱼 - 每个人的直播平台&/a& 欢迎大家提前关注斗鱼账号。&/p&&p&PS：感兴趣的同学可以提前了解下“深度学习-TensorFlow实践”的小教程，方便观看直播的时候更容易理解！视频地址：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//edu.csdn.net/course/detail/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习业务实践之路 - CSDN学院 - CSDN&/a&&/p&&p&想了解我们的产品，还可以参见如下分享链接：&/p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.jiqizhixin.com/article/2562& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&阿里云推出机器学习平台PAI 2.0，降低人工智能门槛与开发成本&/a&&br&&br&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//strata.oreilly.com.cn/hadoop-big-data-cn/public/schedule/detail/51695%3Flocale%3Den& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Strata Data Conference, 北京, 中国&/a&&br&&br&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//gputechconf2017.smarteventscloud.com/connect/search.ww%23loadSearch-searchPhrase%3DPluto%26searchType%3Dsession%26tc%3D0%26sortBy%3DtitleSort%26p%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NVIDIA GTC San Jose 2017&/a&
日（星期一）晚上8点，阿里云机器学习将在斗鱼直播上分享《阿里云PAI之图像识别技术分享》的技术实现，直播地址： 欢迎大家提前关注斗鱼账号。PS：感兴趣的同学可以提前了解下“深度学习-Tens…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6b621d64b89b58f120bc8_b.jpg& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6b621d64b89b58f120bc8_r.jpg&&&/figure&&i&摘要： 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。&/i&&br&&h2&&b&楔子：&/b&&/h2&&p&
机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比（来自Google trend，纵轴表示搜索热度）：&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-731cec5c79ffb16c8acfea_b.png& data-rawwidth=&1137& data-rawheight=&347& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1137& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-731cec5c79ffb16c8acfea_r.png&&&/figure&&p&
本文将会以简单易懂的语言及示例为大家详细解释深度学习和机器学习的区别，并介绍相关用途。&/p&&h1&机器学习和深度学习简介&/h1&&h2&机器学习&/h2&&p&
Tom Mitchell 关于机器学习的定义被广泛引用，如下所示：&/p&&p&&b&对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而不断自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。&/b&&/p&&p&&i&“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E ”&/i&&/p&&p&
上面的抽象定义可能使你感到困惑，相信下面几个简单的示例会让你恍然大悟。&/p&&p&【例1 根据身高预测体重】&/p&&p&假设你要创建一个根据人的身高预测体重的系统。第一步是收集数据，收集完之后画出数据分布图如下所示。图中的每个点都代表一条数据，横坐标表示身高，纵坐标表示体重。&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-2b37cdadaf4ac2b0c3879fb_b.jpg& data-rawwidth=&528& data-rawheight=&351& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&528& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-2b37cdadaf4ac2b0c3879fb_r.jpg&&&/figure&&p&我们可以画一条简单的直线来根据身高预测体重，比如：&/p&&p&Weight (in kg) = Height (in cm) - 100&/p&&p&如果这条直线预测身高很准确，那怎样来衡量它的性能呢？比如以预测值和真实值之间的差值来衡量预测模型的性能。当然，源数据越多，模型效果就越好。如果效果不好，那么可以使用其他方法来提升模型性能，如增加变量（如性别）或者改变预测直线。&/p&&p&【例2 风暴预测系统】&/p&&p&
假定要构建一个风暴预测系统，你手头上有过去发生的风暴数据以及这些风暴发生前三个月的天气数据。那么怎样构建一个风暴预测系统呢？&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5f326cced3f_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&436& data-thumbnail=&http://pic4.zhimg.com/v2-5f326cced3f_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-5f326cced3f_r.gif&&&/figure&&p&首先要做的是清洗数据并找到数据中的隐藏模式，比如导致风暴产生的条件。我们可以对一些条件建模，比如温度是否大于40摄氏度，湿度是否介于80到100之间，然后将这些特征输入模型。&/p&&p&你要做的就是充分利用历史数据，然后预测是否会产生风暴。在这个例子中，评价的指标是正确预测风暴发生的次数。我们可以重复预测过程多次，然后将性能结果返回系统。&/p&&p&
回到最初机器学习的定义，我们将风暴预测系统定义如下：任务T是找到造成风暴的大气条件，性能P是在模型参数学习好之后，正确预测的次数，经验E是系统的迭代过程。&br&&/p&&h2&深度学习&/h2&&p&深度学习其实很早之前就出现了，随着近几年的炒作，又逐渐火起来了。&/p&&p&&b&深度学习是一种特殊的机器学习，它将现实世界表示为嵌套的层次概念体系（由较简单概念间的联系定义复杂概念，从一般抽象概括到高级抽象表示），从而获得强大的性能与灵活性。&/b&&/p&&p&&i&Deep learning is a particular kind of machine learning that achieves great power and flexibility by learning to represent the world as nested hierarchy of concepts, with each concept defined in relation to simpler concepts, and more abstract representations computed in terms of less abstract ones.&/i&&/p&&p&【例1 图形检测】&/p&&p&
假设我们要将矩形和其他图形区别开。人眼首先是检测这个图形是否有4条边（简单概念）。如果有4条边，在检测它们是否相连，闭合且垂直，以及是否相等（嵌套层次概念）。事实上，我们将一个复杂的任务（矩形识别）分解成一些简单低抽象层次的任务。深度学习本质上是在更大的范围内做这件事。&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-bec445c1523_b.jpg& data-rawwidth=&432& data-rawheight=&288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&432& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-bec445c1523_r.jpg&&&/figure&&p&【例2 猫还是狗】&br&&/p&&p&这个案例是构建一个能够识别图片中动物是猫或者狗的系统。&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-446dd946deaa19d524ee1e_b.png& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&433& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-446dd946deaa19d524ee1e_r.png&&&/figure&&p&如果使用机器学习解决这个问题，首先要定义一些特征，比如该动物是否有胡须、耳朵；如果有耳朵，那么耳朵是否是尖的。简单地说，我们要定义面部特征，然后让系统识别出在动物分类中哪些是重要特征。而深度学习会一次性完成这些任务，深度学习会自动找到对分类任务重要的特征，而机器学习不得不人工指定。&/p&&p&深入学习工作流程如下：&/p&&p&1. 首先在图片中找到和猫或者狗最相关的边界；&/p&&p&2. 然后找到形状和边界的组合，如是否能找到胡须和耳朵；&/p&&p&3. 在复杂概念的连续分层识别后，就能够确定哪些特征对识别猫狗起重要作用。&/p&&h1&机器学习和深度学习的对比&/h1&&h2&数据依赖&/h2&&p&
深度学习和传统机器学习最重要的区别是它的性能随着数据量的增加而增强。如果数据很少，深度学习算法性能并不好，这是因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。这种情况下，使用人工指定规则的传统机器学习占据上风。如下图所示：&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-3de02efb8ce567d67765f_b.png& data-rawwidth=&1218& data-rawheight=&869& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1218& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-3de02efb8ce567d67765f_r.png&&&/figure&&h2&硬件支持&/h2&&p&深度学习算法严重依赖于高端机，而传统机器学习在低端机上就可以运行。因为深度学习需要进行大量矩阵乘法操作，而GPU可以有效优化这些操作，所以GPU成为其中必不可少的一部分。&/p&&h2&特征工程&/h2&&p&特征工程将领域知识输入特征提取器，降低数据复杂度，使数据中的模式对学习算法更加明显，得到更优秀的结果。从时间和专业性方面讲，这个过程开销很高。机器学习中，大部分使用的特征都是由专家指定或根据先验知识确定每个数据域和数据类型。比如，特征可以是像素值，形状，纹理，位置，方向。大多数机器学习方法的性能依赖于识别和抽取这些特征的准确度。&/p&&p&深度学习算法试图从数据中学习高层特征，这是深度学习与众不同的一部分，同时也是超越传统机器学习的重要一步。深度学习将每个问题归结为开发新特征提取器，如卷积神经网络在底层学习如边和直线种种低层特征，然后是面部部分特征，最后是人脸的高层特征。&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-eb16a96f5d54af_b.png& data-rawwidth=&951& data-rawheight=&268& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&951& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-eb16a96f5d54af_r.png&&&/figure&&h2&问题解决方案&/h2&&p&当使用传统机器学习方法解决问题时，经常采取化整为零，分别解决，再合并结果求解的策略。而深度学习主张end-to-end模型，输入训练数据，直接输出最终结果，让网络自己学习如何提取关键特征。&/p&&p&比如说你要进行目标检测，需要识别出目标的类别并指出在图中的位置。&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-ed4f95afba20a71deaf91fd_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-ed4f95afba20a71deaf91fd_r.png&&&/figure&&p&典型机器学习方法将这个问题分为两步：目标检测与目标识别。首先，使用边框检测技术，如grabcut，扫描全图找到所有可能的对象，对这些对象使用目标识别算法，如HOG/SVM，识别出相关物体。&/p&&p&深度学习方法按照end-to-end方式处理这个问题，比如YOLO net通过卷积神经网络，就能够实现目标的定位与识别。也就是原始图像输入到卷积神经网络中，直接输出图像中目标的位置和类别。&/p&&h2&执行时间&/h2&&p&通常，深度学习需要很长时间训练，因为深度学习中很多参数都需要远超正常水平的时间训练。ResNet大概需要两周时间从零开始完成训练，而机器学习只需要从几秒到几小时不等的训练时间。测试所需要的时间就完全相反，深度学习算法运行需要很少的时间。然而，和KNN（K近邻，一种机器学习算法）相比，测试时间会随着测试数据量的增加而增加。不过并非所有的机器学习算法都需要很长时间，某些也只需要很少的测试时间。&/p&&h2&可解释性&/h2&&p&假定使用深度学习给文章自动评分，你会发现性能会很不错，并且接近人类评分水准。但它不能解释为什么给出这样的分数。在运行过程中，你可以发现深度神经网络的哪些节点被激活，但你不知道这些神经元是对什么进行建模以及这每层在干什么，所以无法解释结果。&/p&&p&另一方面，机器学习算法如决策树按照规则明确解释每一步做出选择的原因，因此像决策树和线性/逻辑斯蒂回归这类算法由于可解释性良好，在工业界应用很广泛。&/p&&h1&机器学习和深度学习应用场景&/h1&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning%23Applications& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wiki&/a&上面介绍了一些机器学习的应用领域：&/p&&p&1. &b&计算机视觉：&/b&如车牌号识别，人脸识别；&/p&&p&2. &b&信息检索：&/b&如搜索引擎，文本检索，图像检索；&/p&&p&3. &b&营销：&/b&自动邮件营销，目标识别；&/p&&p&4. &b&医疗诊断：&/b&癌症诊断，异常检测；&/p&&p&5.&b& 自然语言处理：&/b&语义分析，照片标记；&/p&&p&6. &b&在线广告&/b&&b&，&/b&等等。&/p&&p&下图总结了机器学习的应用领域，总的来说应用范围十分广泛。&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-6b621d64b89b58f120bc8_b.jpg& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-6b621d64b89b58f120bc8_r.jpg&&&/figure&&p&谷歌是业内有名的使用机器学习/深度学习的公司，如下图所示，谷歌将深度学习应用到不同的产品。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-855a5d7ae2a5fdda5b1ca_b.jpg& data-rawwidth=&638& data-rawheight=&359& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&638& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-855a5d7ae2a5fdda5b1ca_r.jpg&&&/figure&即时测试&/p&&p&为了评估你是否真正理解了机器学习和深度学习的区别，这里将会有一个快速测试，可以在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//discuss.analyticsvidhya.com/t/discussion-for-pop-quiz/17271%3Fu%3Djalfaizy& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&提交答案。你要做的就是分别使用机器学习和深度学习解决下面的问题，并决定哪个方法更好。&/p&&p&【场景1】 假设你要开发一个无人驾驶汽车系统，该系统以相机拍摄的原始数据作为输入，然后预测方向盘转动的方向及角度。&/p&&p&【场景2】给定一个人的信用凭证和背景信息，评估是否可以给他发放贷款。&/p&&p&【场景3】创建一个将俄语文本翻译为印度语的系统。&/p&&h1&未来趋势&/h1&&p&
前面总结了机器学习和深度学习的区别，本节对二者未来趋势：&/p&&p&
1. 鉴于工业界使用数据科学和机器学习呈增加的趋势，在业务中使用机器学习对那些想要生存下来的公司变得越发重要。同时，了解更多的基础知识也十分有必要。&/p&&p&
2. 深度学习给人越来越多的惊喜，将来也会一直是这样。深度学习被证明是已有技术中最先进的最好的技术之一。&/p&&p&
3. 深度学习和机器学习和研究还在继续，不像以前那样在学术界发展受限。目前机器学习和深度学习在工业界和学术界呈爆炸式发展。并且受到比以前更多的基金支持，很有可能成为人类发展的关键点之一。&/p&&h1&尾声&/h1&&p&本文将深度学习和机器学习进行了详细对比，希望能够激励大家去学到更多知识。请参考&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习路线图&/a&和&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习路线图&/a&。&/p&&p&【作者简介】&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-cffb7c548ccc_b.jpg& data-rawwidth=&200& data-rawheight=&200& class=&content_image& width=&200&&&/figure&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/blog/author/jalfaizy/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Faizan Shaikh&/a&, 数据科学爱好者，深度学习，醉心于人工智能。&/p&&p&以上为译文&br&&/p&&p&本文由北邮&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//weibo.com/fly51fly%3Fspm%3D.blogcont68901.17.sGsq0A& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&@爱可可-爱生活&/a& 老师推荐，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//weibo.com/taobaodeveloperclub%3Fspm%3D.blogcont68901.18.sGsq0A& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&阿里云云栖社区&/a&组织翻译。&br&文章原标题《Deep Learning vs. Machine Learning – the essential differences you need to know!》，作者：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/blog/author/jalfaizy/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Faizan Shaikh&/a&，译者：李烽，审校：段志成-海棠&/p&&p&文章为简译，更为详细的内容，请查看&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/comparison-between-deep-learning-machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&原文&/a&&/p&&br&&b&英文原文支持下载附件查看：&/b& &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//click.aliyun.com/m/19820/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Comparis...[【方向】]..pdf&/a&
摘要： 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。 楔子： 机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6cca48bf5e0cf0e7d741a1b47a3216bb_b.jpg& data-rawwidth=&1803& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1803& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6cca48bf5e0cf0e7d741a1b47a3216bb_r.jpg&&&/figure&&p&原文：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&45 Questions to test a data scientist on basics of Deep Learning (along with solution)&/a&&/p&&p&作者：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/blog/author/jalfaizy& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Faizan Shaikh&/a&&/p&&p&翻译：&a href=&http://www.zhihu.com/people/59fcae6ff171& data-hash=&59fcae6ff171& class=&member_mention& data-title=&@Kaiser& data-editable=&true& data-hovercard=&p$b$59fcae6ff171&&@Kaiser&/a& ， &a href=&http://www.zhihu.com/people/09acb0caf60d7f28f443a5b& data-hash=&09acb0caf60d7f28f443a5b& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@杨哲宁& data-hovercard=&p$b$09acb0caf60d7f28f443a5b&&@杨哲宁&/a&
&/p&&br&&br&&h2&前言&/h2&&blockquote&来自数据分析社区Analytic Vidhya的一次活动，这45个都是关于深度学习概念的问题，没有具体的代码实现。&br&&br&为了节省对照答案的时间，我们将原文制成了在线题目，读者可以直接在 -& &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//jizhi.im/blog/post/45_questions_deep_learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&45个问题测出你的深度基本功 - 集智专栏&/a& 中做题。目前功能还比较简单，下一个版本会加入计时器和正确率统计，以及通关解锁模式。&/blockquote&&br&&p&迟至2009年，深度学习还是一片有待拓荒的处女地，只有极少数人发现其中蕴藏的巨大潜力。而如今，深度学习已经广泛用于解决那些，曾经被认为不可能的任务。&br&&/p&&p&语音识别，图像识别；数据集里找模式，照片当中寻分类；文能生成字符串，武可自动开汽车。所以有必要熟悉一些深度学习的基础概念。我们在社区(注：指&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.analyticsvidhya.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Analytic Vidhya&/a&社区)中测试了深度学习的基础概念，共有1070人参与。&/p&&br&&br&&br&&br&&h2&成绩分布（基于Analytic Vidhya统计结果）&/h2&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-7cc26fff5a2f75b4c694a98cbe9265b7_b.png& data-rawwidth=&1352& data-rawheight=&729& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1352& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-7cc26fff5a2f75b4c694a98cbe9265b7_r.png&&&/figure&&p&平均分：16.45&/p&&p&中位数：20&/p&&br&&br&&br&&br&&h2&如何做题&/h2&&p&1. 访问 -& &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//jizhi.im/blog/post/45_questions_deep_learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&45个问题测出你的深度基本功 - 集智专栏&/a&&/p&&p&2. 在页面中的题目框中进行选择，比如第1题：&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-4ec0ca1cf2ee7_b.jpg& data-rawwidth=&532& data-rawheight=&755& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&532& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-4ec0ca1cf2ee7_r.jpg&&&/figure&&p&（注：多选题必须完全选对才会提示通过。）&/p&&br&&br&&p&现在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//jizhi.im/blog& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&集智专栏&/a&的答题系统还没有加入统计功能，大家可以分享一下自己第一遍做完的得分，如：&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-3e795dd758aaa567b5e5f78ca1ce620f_b.jpg& data-rawwidth=&730& data-rawheight=&256& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&730& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-3e795dd758aaa567b5e5f78ca1ce620f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&如对题目有任何疑问，欢迎交流探讨，QQ群：&b&&/b&&/p&
原文：作者：翻译： ，
前言来自数据分析社区Analytic Vidhya的一次活动，这45个都是关于深度学习概念的问题，没有具体的代码实现。 …
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dcfffbfd9e5246_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dcfffbfd9e5246_r.jpg&&&/figure&&p&&u&唐旭 发自 RUC&br&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&/u&&/p&&p&从计算机视觉到自然语言处理，在过去的几年里，深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中。诸多案例也已经证明，深度学习能让工作比之前做得更好。&/p&&p&今天，量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然，这份榜单可能并不详尽，但相信看过之后，你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识。&/p&&p&针对每个应用，我们还尽量收集了相关的Demo、Paper和Code等信息。&/p&&h1&1、Face2Face：扮演特朗普&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-52d5fddee33edaea3ea8e6_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-52d5fddee33edaea3ea8e6_r.jpg&&&/figure&斯坦福大学的一个小组做了一款名为Face2Face的应用，这套系统能够利用人脸捕捉，让你在视频里实时扮演另一个人，简单来讲，就是可以把你的面部表情实时移植到视频里正在发表演讲的美国总统身上。&/p&&p&同样的原理也可以用于对视频里场景的3D重建、电影特效也可以这么干。&/p&&p&这个应用的实际效果是这样的：&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-c5ec79d8e2e0dc0154bc3_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&360& data-thumbnail=&http://pic4.zhimg.com/v2-c5ec79d8e2e0dc0154bc3_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-c5ec79d8e2e0dc0154bc3_r.gif&&&/figure&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.graphics.stanford.edu/%7Eniessner/papers/2016/1facetoface/thies2016face.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&graphics.stanford.edu/~&/span&&span class=&invisible&&niessner/papers/2016/1facetoface/thies2016face.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&2、Let there be color！：给黑白照片/视频自动上色&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-ee6f46f611c3da952f8591_b.jpg& data-rawwidth=&927& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&927& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-ee6f46f611c3da952f8591_r.jpg&&&/figure&左图是拍摄于1937年的一幅矿工的照片，右图是用Let there be color！重新自动上色后的效果。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-20cd8e10f06f89b703051bcf5b4fef85_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-20cd8e10f06f89b703051bcf5b4fef85_r.jpg&&&/figure&上图是拍摄于1909年的一张保龄球馆的照片，下图是用Let there be color！重新上色后的效果。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-dab6ce7f6e9ca8b73b935ae_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-dab6ce7f6e9ca8b73b935ae_r.jpg&&&/figure&实际上，这是运用深度学习网络学习自然存在于照片中的某些模式——比如，天通常是蓝的，云是白的或者灰的，草是绿的。通过这类规则，Let there be color！不需要人类的介入就能对照片进行重新上色。虽然有时它也会犯错，但这种错误很难被发现。&/p&&p&同样地，Let there be color！也可以把黑白视频变成彩色的。&/p&&p&Demo：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//hi.cs.waseda.ac.jp%3A8082/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Automatic Image Colorization?白黒画像の自動色付け&/a&&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//hi.cs.waseda.ac.jp/%7Eiizuka/projects/colorization/data/colorization_sig2016.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&hi.cs.waseda.ac.jp/~iiz&/span&&span class=&invisible&&uka/projects/colorization/data/colorization_sig2016.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&Code：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/satoshiiizuka/siggraph2016_colorization& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&satoshiiizuka/siggraph2016_colorization&/a&&/p&&h1&3、Pixel Recursive Super Resolution：告别马赛克&/h1&&p&我为什么不看美剧CSI？原因很简单：太假了。里面的主角动不动就把一段视频拉近、放大——然后他们就得到了一幅分辨率远超真实情况的影像。这根本不现实……&/p&&p&直到深度学习出现。今年早些时候，谷歌大脑的研究者们训练了一个深度学习网络，他们让后者根据一些分辨率极低的人脸图像来预测这些面孔真实的样子。如下图：&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-aaef9a5cb15ce27a9e163_b.jpg& data-rawwidth=&375& data-rawheight=&400& class=&content_image& width=&375&&&/figure&最左边是输入的8×8像素的原始影像，最右一列是被拍摄的人脸在照片中的真实效果，中间则是电脑的猜测。&/p&&p&可以看到，虽然并不完美，但电脑预估出的结果已经与实际情况十分接近。Google的研究者将这种方法命名为 Pixel Recursive Super Resolution（像素递归超分辨率），用这种方法能显著提升图像的质量。&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[] Pixel Recursive Super Resolution&/a&&/p&&h1&4、实时多人动作预估&/h1&&p&深度学习网络已经能在预估动作方面帮动画师很大的忙，如今，我们甚至能做到实时预估。康奈尔大学Zhe Cao等人教会了一个神经网络估算人类骨架位置的变化。&/p&&p&在如下的gif中，你可以看到一群人在街头跳舞，而通过这种神经网络，我们能知道他们在哪、如何做动作。&/p&&p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/x/page/r0393pmzsgn.html& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&& data-name=&深度学习实时预估多人动作_腾讯视频& data-poster=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/r0393pmzsgn_228_128/0& data-lens-id=&&&
&img class=&thumbnail& src=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/r0393pmzsgn_228_128/0&&&span class=&content&&
&span class=&title&&深度学习实时预估多人动作_腾讯视频&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://v.qq.com/x/page/r0393pmzsgn.html&/span&
&br&&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/abs/&/span&&span class=&invisible&&0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&5、Neural Talk：描述照片&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-44eee2cee8ec94e777bfa_b.jpg& data-rawwidth=&1140& data-rawheight=&297& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1140& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-44eee2cee8ec94e777bfa_r.jpg&&&/figure&用电脑来对照片进行自动分类已经很常见了。比如，Facebook能在分享的照片里标记出你的好友，Google可以为你的照片打上标签以便更有效率地进行搜索。&/p&&p&而如今，深度学习已经可以对照片中的各种元素进行描述。在Andrej Karpathy和李飞飞所做的一项工作中，他们训练了一个能对照片中不同区域内元素进行识别，并用一句话来描述照片的深度学习系统。&/p&&p&Demo：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/generationdemo/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Image Annotation Viewer&/a&&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Karpathy_Deep_Visual-Semantic_Alignments_2015_CVPR_paper.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&cv-foundation.org/opena&/span&&span class=&invisible&&ccess/content_cvpr_2015/papers/Karpathy_Deep_Visual-Semantic_Alignments_2015_CVPR_paper.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&6、DeepWarp：你瞅啥？再瞅把你做成表情包！&/h1&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcb9b3ce061de05cdd16cddf423ab828_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& data-thumbnail=&http://pic1.zhimg.com/v2-fcb9b3ce061de05cdd16cddf423ab828_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-fcb9b3ce061de05cdd16cddf423ab828_r.gif&&&/figure&这个应用有点恶搞的意思。现在，不管你手里拿到了谁的照片，用Ganin等人开发的这个深度学习网络过一下，你就可以让他的眼睛动起来：你可以让他上下看、左右看，甚至绕着圈看……好吧，除了生产表情包，其实也不知道它还能干什么用……&/p&&p&这是一些例子，里面有伊丽莎白女王、奥巴马、莎拉波娃……等等：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//sites.skoltech.ru/compvision/projects/deepwarp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepWarp Project Page&/a&&/p&&p&Demo：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//163.172.78.19/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepWarp Demo Page&/a&&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//sites.skoltech.ru/compvision/projects/deepwarp/files/deepwarp_eccv2016.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&sites.skoltech.ru/compv&/span&&span class=&invisible&&ision/projects/deepwarp/files/deepwarp_eccv2016.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&7、生成新照片&/h1&&p&来自怀俄明州立大学的Anh Nguyen以及其他几位研究者开发了一套能用迭代的方式从已有照片中合成全新照片的深度学习网络。以下是一些电脑合成的样片，结果令人惊艳：&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-e602a30151f18cfef691d_b.jpg& data-rawwidth=&404& data-rawheight=&430& class=&content_image& width=&404&&&/figure&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/pdf/&/span&&span class=&invisible&&5.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&8、用卷积神经网络来拯救鲸鱼&/h1&&p&众所周知，卷积神经网络在图像识别分类领域有着非常好的前景。利用深度学习，我们可以将抓拍到的珍稀动物（比如鲸鱼）照片进行分类，从而更好地估算某种动物的存活数量。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-a0f2aadb6259dee3a58ac_b.jpg& data-rawwidth=&1339& data-rawheight=&753& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1339& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-a0f2aadb6259dee3a58ac_r.jpg&&&/figure&其他的例子包括浮游生物、植物等等。&/p&&p&分类浮游生物的介绍：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//benanne.github.io//plankton.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Classifying plankton with deep neural networks&/a&&/p&&p&Code：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/benanne/kaggle-ndsb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&benanne/kaggle-ndsb&/a&&/p&&h1&9、Pix2Pix：灵魂画师&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-4eb7c3ea7caab22a4678536_b.jpg& data-rawwidth=&990& data-rawheight=&370& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&990& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-4eb7c3ea7caab22a4678536_r.jpg&&&/figure&这个点子与之前提到的Let there be color！有点类似，不过要更有创造力一点。你可以往电脑中输入一幅简笔画，甚至一些色块，然后让电脑发挥自己的创造力输出新的图片。类似地，你也可以把衣服航拍照片变成一幅地图，将白天的场景变成夜晚。&/p&&p&前段时间特别火的信手画猫(传送门：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s/HcdYqdit-3oP0dDK85WkAw& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&人工智能拯救渣画手，我分分钟画只猫给你看&/a&)，也是基于这个技术。&/p&
&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/v1.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/pdf/&/span&&span class=&invisible&&4v1.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&Code：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/phillipi/pix2pix& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&phillipi/pix2pix&/a&&/p&&h1&10、Reading text in the Wild：用图片找文字&/h1&&p&牛津视觉几何小组运用深度学习技术开发了一项应用，它可以读出视频中的文字，输入文字，就可以直接搜出图像中包含这些文字的BBC新闻视频。比如，这是对“London”的一部分搜索结果：&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-7d063c0620703dbe15ef6b004c50a95a_b.jpg& data-rawwidth=&994& data-rawheight=&416& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&994& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-7d063c0620703dbe15ef6b004c50a95a_r.jpg&&&/figure&Demo：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Evgg/research/text/%23sec-demo& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Visual Geometry Group Home Page&/a&&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//arxiv.org/abs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[] Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks&/a&&/p&&h1&11、Google Sunroof：看你家房顶能收到多少太阳能&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-36f2888ceafdfc63e7864e_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&299& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-36f2888ceafdfc63e7864e_r.jpg&&&/figure&Google Sunroof首先会根据Google地球的航拍地图为你家的屋顶创建一个3D模型，然后再用深度学习将屋顶和周围的数目区分开，接着根据太阳运行轨迹以及天气状况，就可以估算出安装了太阳能电池板的房顶能收集到多少太阳能。&/p&&p&项目首页：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.google.com/get/sunroof%23p%3D0& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&google.com/get/sunroof#&/span&&span class=&invisible&&p=0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&12、AI制霸打砖块&/h1&&p&Google的Deepmind团队用深度强化技术教会了AI玩《打砖块》（Breakout，基本大家都玩过，具体是什么请看下图）。&/p&&p&测试过程中，电脑并没有依据任何游戏规则被进行特殊的编成，他们只是将键盘的控制权交给AI，然后对它进行不断地训练。起初，AI玩得十分糟糕；但经过两个小时的训练之后，画风就变成了这个样子的：&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-166fde08b9ebcf_b.jpg& data-rawwidth=&292& data-rawheight=&360& data-thumbnail=&http://pic4.zhimg.com/v2-166fde08b9ebcf_b.jpg& class=&content_image& width=&292&&&/figure&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.cs.toronto.edu/%7Evmnih/docs/dqn.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&cs.toronto.edu/~vmnih/d&/span&&span class=&invisible&&ocs/dqn.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&Code：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//sites.google.com/a/deepmind.com/dqn/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&sites.google.com/a/deep&/span&&span class=&invisible&&mind.com/dqn/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&13、制霸全场~&/h1&&p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-9df880f201d577f0b9ced93716cdd271_b.jpg& data-rawwidth=&1036& data-rawheight=&1278& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1036& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-9df880f201d577f0b9ced93716cdd271_r.jpg&&&/figure&打砖块还不够？深度学习技术还被用来在更多游戏领域训练AI，包括：《小蜜蜂》、《毁灭公爵》、《乒乓》等几十种游戏。在大多数的游戏里，深度学习网络已经玩的比有经验的玩家更好，同样所有的玩法都是AI自己摸索的。&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.davidqiu.com%3A8888/research/nature14236.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&davidqiu.com:8888/resea&/span&&span class=&invisible&&rch/nature14236.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h1&14、LipNet：让AI读唇语&/h1&&p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//v.qq.com/x/page/ky.html& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&& data-name=&AI识别唇语_腾讯视频& data-poster=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/ky_228_128/0& data-lens-id=&&&
&img class=&thumbnail& src=&https://puui.qpic.cn/qqvideo_ori/0/ky_228_128/0&&&span class=&content&&
&span class=&title&&AI识别唇语_腾讯视频&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://v.qq.com/x/page/ky.html&/span&
&br&&/p&&p&来自牛津大学和Deepmind的科学家共同完成了这一项目。LipNet在读唇的准确率方面达到了惊人93%，远超人类读唇者52%的平均水平。&/p&&p&Paper：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/pdf/&/span&&span class=&invisible&&9.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&Code：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/bshillingford/LipNet& class=& wrap external& t