在结束不久的百度AI开发者大会上,除了无人车之外,还有一位12岁的小程序员袁翊闳,四年级开始接触计算机,初一开始自学编程,掌握了BASIC、Python等语言。
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在百度推出的对话式人工智能操作系统DuerOS上,他已经开发了3个技能。作为大会年龄最小的开发者,他的技术水平和很多成年人不相上下。
提到袁翊闳,不是为了贩卖焦虑,是来送碗鸡汤,真正感兴趣并付出努力的东西,总会有结果。很多人想要入门AI,会有很多顾虑,零基础,跨专业等等。如果你往前的意愿足够强烈,所有人都会为你让道,这个道理放在哪都是一样。
李彦宏说”Everyone can AI”,这句话足够让AI热爱者们热血沸腾。百度的AI生态已经逐渐清晰,昆仑芯片、百度大脑3.0、DuerOS3.0、量产的Apollo,百度已经有了芯片、深度学习框架、平台,以及应用生态的完整布局。
AI开发者大会展示了AI在地板检测、援藏医疗的应用案例,AI有着广阔的应用前景,未来各行各业都会有AI的渗透,交通、物流、汽车、技术公司处在AI采用的前沿。
问题是,AI相关的人才从哪里来?不说未来几年,目前人工智能相关的人才都是各企业争相争抢的对象,月薪20k只能算是市场行情价,高的能给到50k。
信息来自拉勾网
让AI选择你(机器学习笔试题)
高薪资和良好的应用前景摆在面前,AI这股大风里,抓住机遇才是关键。但想要入行,自身也需要有扎实的基础。
在应聘机器学习相关工作岗位时,常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,能够更好地应对机器学习笔试包括面试。下面是一些机器学习笔试题,希望能够对大家有所帮助:
Q1. 在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?
A. 多项式阶数
B. 更新权重 w 时,使用的是矩阵求逆还是梯度下降
C. 使用常数项
答案:A
解析:选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大,模型就会更加复杂,容易发生过拟合;如果阶数较小,模型就会过于简单,容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的,见下图所示:
Q2. 下列关于极大似然估计(MaximumLikelihood Estimate,MLE),说法正确的是(多选)?
A. MLE 可能并不存在
B. MLE 总是存在
C. 如果 MLE 存在,那么它的解可能不是唯一的
D. 如果 MLE 存在,那么它的解一定是唯一的
答案:AC
解析:如果极大似然函数 L(θ) 在极大值处不连续,一阶导数不存在,则 MLE 不存在,如下图所示:
另一种情况是 MLE 并不唯一,极大值对应两个 θ。如下图所示:
Q3. 如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面哪个说法是正确的?
A. 测试样本误差始终为零
B. 测试样本误差不可能为零
C. 以上答案都不对
答案:C
解析:根据训练样本误差为零,无法推断测试样本误差是否为零。值得一提是,如果测试样本样本很大,则很可能发生过拟合,模型不具备很好的泛化能力!
以上笔试题来自@红色石头,公众号AI有道
如果上述题目对你来说非常简单,那么恭喜你,如果你看到题处于两眼一黑啥都不懂,但又想对人工智能有所了解。那么推荐网易云课堂推出的《网易人工智能零基础入门》体验营,这系列课程可以帮助你对人工智能有初步且全面的了解,并且这是免费的。
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