网站后台管理系统html下载,专门做图片的网站,深圳网站建设制作开发,网站修改flashfxp上传多久生效《深度学习#xff1a;基础与概念》第一章 学习笔记与思考
作者#xff1a;Grey
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开篇的感…《深度学习基础与概念》第一章 学习笔记与思考
作者Grey
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开篇的感悟关于“啃硬书”与新的学习伙伴
有些书的名字真的会让人误会以为读起来会比较“轻松”比如《算法导论》。印象中“导论”不会很复杂吧结果这本书真的不是想象中那么简单。这本《深度学习基础与概念》也是类似书中涉及到很多数学公式和专业名词有些可能了解一些有些则完全懵逼。读这类书需要极大的耐心和恒心很容易半途而废甚至没有到半途就废了。
原先读这类书要通过各种渠道例如问老师、用搜索引擎。但有时候由于自己的前置知识不够扎实可能也得不到一个真正能解惑的回答。现在人工智能的发展带来了一种新的可能AI可以作为自己的辅助学习伴侣来随时解决阅读过程中的疑问。
我个人最常使用的是Google的 Google AI Studio它基本能满足我日常的各类需求无论是理解文档、辅助编程还是翻译和规划。虽然现在很多“AI智能体”可以把一份完整的章节内容总结为思维导图但我很少这么用。我坚持阅读原文仅针对自己不熟悉的内容和疑问和AI进行沟通和交流。这样AI助手对我来说才是一个有针对性的老师和助教。如果由大模型直接生成某个章节的概览往往生成完就不想看了会有一种自己已经理解了的错觉这其实非常危险。
一、我的学习范式与AI结伴进行“手术刀”式的学习
在这次学习第一章的过程中我最大的感受是AI学习伴侣能够非常出色地针对我的具体疑惑给出通俗易懂的例子。从“开披萨店”理解模型复杂度到“公司追责大会”理解反向传播这些比喻让原本枯燥的数学原理变得生动起来。
这验证了我一直坚持的观点有针对性地提问远比让AI生成一份大而全的总结要有效得多。 在不断的互动过程中AI似乎也逐渐熟悉了我的知识背景和理解能力给出的解释也越来越贴合我的程度。这是一种真正的、个性化的“教与学”的过程而不是单向的信息灌输。 附上本次我与AI学习伙伴沟通第一章内容的完整对话记录它完整地展现了这种“探究式”学习的全貌第一章学习完整对话 二、核心概念重温那些生动的比喻背后
分类与回归监督学习的两大基石。一个是做“选择题”判断是猫是狗一个是做“填空题”预测房价多少。神经元的工作两步走。第一步是“汇总所有证据”输入的线性组合第二步是“做出最终裁决”通过非线性的激活函数。我们用“猫咪识别委员会的尼奥”这个比喻清晰地拆解了这一过程。模型训练闭环最生动的莫过于“公司追责大会”的比喻了。 正向传播是“项目执行与发布”得出预测结果。计算误差是“糟糕的市场反馈”发现预测与现实的差距。反向传播是“从上到下的追责大会”利用链式法则面包价格的连锁反应将责任从CEO一直分配到底层员工。参数更新是“制定绩效改进计划”根据责任大小调整每个人的权重。 深度学习的“深”与“痛” 表示学习“从食材到佳肴的蜕变”。每一层网络都像一个更专业的厨师把原始输入食材加工成更高级、更有意义的“表示”半成品让下一层的工作更简单。梯度消失“追责大会”的信号在层层传递中衰减了。这让我们理解了为什么早期的深层网络难以训练。残差连接“给信息修一条高速公路”。它确保了无论是正向的数据还是反向的“责任信号”都能在深层网络中无损传递。 惨痛的教训The Bitter Lesson与其依赖人类工程师的“精巧设计”架构创新不如相信“暴力美学”——用海量的算力去消化海量的数据。我们用“聪明的工程师”和“野蛮的实干家”两家造车公司的比喻理解了为什么通用的大模型最终能胜过为特定任务设计的专业模型。
三、感悟延伸AI不仅是学习伙伴更是创造力工具
学习这些理论最终是为了实践。在AI辅助学习之前AI辅助创造就已经让我倍感震撼。
记得在2023年GPT-4刚发布时为了满足业务部门做PPT和驾驶舱展示的需求我用它做了一个小工具在地图上根据各省的数值来渲染不同深浅的颜色并能导出图片。作为一个程序员我当时刻意扮演了一个“非程序员”的角色完全依赖与GPT-4的对话来完成需求包括功能的增加和Bug的修复自己没有手写一行代码。我被它强大的代码生成和理解能力所震撼。
如今Claude、Gemini等模型的编程能力已经炉火纯青完成这类简单需求可能一份精心设计的提示词十分钟就能搞定。这个经历让我深刻体会到AI不仅能当老师更能成为我们手中强大的创造工具将我们的想法快速变为现实。 附上当时的部分项目与对话记录 项目GitHub地址前端小伙伴后面也做了很多修改data-gen-map与GPT-4的部分对话记录1对话记录一与GPT-4的部分对话记录2对话记录二 四、时代之思工具的变迁与淡淡的忧伤
有了Cursor这样的AI原生代码编辑器后曾经钟情的Jetbrains IDEA、Eclipse已经在电脑上很久都没有打开过了。技术的浪潮滚滚向前总有一些熟悉的工具会被更高效的新工具所替代。这其中有拥抱新时代的兴奋也夹杂着一丝对过往习惯的、淡淡的忧伤。或许这就是进步的代价也是我们作为学习者和创造者必须不断适应的常态。
