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說實(shí)話，前面兩章聽的很崩潰，因?yàn)闆]有接觸過pytorch框架，而且也沒太明白感知機(jī)的原理，一度讓我準(zhǔn)備棄了。后來自學(xué)了一些感知機(jī)的內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)逐漸能聽懂了，老師講的也沒毛病，而且工程性很實(shí)用，先贊一個(gè)，學(xué)完了再評論

感謝老師的分享，受益很多

內(nèi)容很好，很適合零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。老師很專業(yè)，內(nèi)容講解由淺入深，學(xué)到了！

挺好的，我也學(xué)了好幾門相關(guān)課程里。適合學(xué)了一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)知識的學(xué)生來進(jìn)階，很多知識是別的機(jī)器學(xué)習(xí)課程里沒有的，聽著有點(diǎn)茅塞頓開的感覺，學(xué)著學(xué)著就忍不住去查點(diǎn)文獻(xiàn)。老師很專業(yè)，跟著學(xué)到了不少機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的思路和方法，包括看文獻(xiàn)的方法等。我是研究別的學(xué)科的研究生，雖然對機(jī)器學(xué)習(xí)很感興趣，但總覺得跨了領(lǐng)域，同專業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究人員之間存在一個(gè)很厚的壁，就算學(xué)會了使用機(jī)器學(xué)習(xí)，最多也不過是用簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來處理我們學(xué)科的研究任務(wù)，沒辦法同真正的機(jī)器學(xué)習(xí)研究相比。目前學(xué)到第三章，感覺似乎墻壁被打通了一點(diǎn)，好像摸到了一點(diǎn)門道，學(xué)完之后或許會有勇氣去更專業(yè)的道路上探索。謝謝老師。

能不能加入些BERT，預(yù)訓(xùn)練大模型一些的內(nèi)容??？

還行，很多項(xiàng)目，還是比較實(shí)用的。我是零基礎(chǔ)，剛開始完全不懂。分享下經(jīng)驗(yàn)，我是看了兩本魚書，然后看了pytorch官方快速入門指南再來看的，目前還沒看完，不過感覺學(xué)起來容易多了……

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這人工智能很有意思，這課也好

說實(shí)話，前面兩章聽的很崩潰，因?yàn)闆]有接觸過pytorch框架，而且也沒太明白感知機(jī)的原理，一度讓我準(zhǔn)備棄了。后來自學(xué)了一些感知機(jī)的內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)逐漸能聽懂了，老師講的也沒毛病，而且工程性很實(shí)用，先贊一個(gè)，學(xué)完了再評論

如果前面有介紹一些環(huán)境搭建就好了

需要點(diǎn)基礎(chǔ) py語言和torch框架 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

老師深入淺出通俗易懂地帶領(lǐng)入門深度學(xué)習(xí)的世界，非常好的課！

之前自學(xué)過一些，感覺不是太扎實(shí)，買這個(gè)課主要是想充電補(bǔ)充一下。目前學(xué)習(xí)下來感覺還不錯的，我能明顯感覺到自己的提升，同事聊項(xiàng)目我也能參與并提出意見了，群里的學(xué)習(xí)氛圍也是不錯的，看別人提問,答疑自己也能有收獲，當(dāng)然也得多動手，才能更扎實(shí)，一起加加油

看過很多DL的課程，這個(gè)更符合我的學(xué)習(xí)習(xí)慣，這個(gè)課程的知識架構(gòu)搭建的很清晰，也側(cè)面體現(xiàn)了當(dāng)前DL的研究慢慢系統(tǒng)化。總之很感謝老師！希望老師再多出課程，支持支持??！

這是第一次在網(wǎng)上買課，很驚喜呀！內(nèi)容很豐富，老師講的也很清晰，手手教代碼，比自己摸索高質(zhì)高效多了。請教問題得時(shí)候，一點(diǎn)都不敷衍，就這點(diǎn)就很值回票了??！

人工智能越來越火了，這個(gè)課來得好，