w*****r
发帖数: 197 | 1 单位一帮连Python都不会的人，整天到处说深学是连中学生都能上的低端工作...我该
怎么办啊？ |
g****t
发帖数: 31659 | 2 在公司不高兴的化。把代码写完。带着产品走呗。
高兴的话，就不用在意他们这样讲。越这样讲越眼高手低。进入dead lock。很快就
ignorable了。 |
m******r
发帖数: 1033 | |
w***g
发帖数: 5958 | 4 得搞深层次的AI了。我现在完全放弃了图像识别了。一波技术，也就赚了
两三年的钱，sigh。自己写了一堆框架工具啥的，现在屁用都没有了。
不但中学生都能上，你可能还玩不过中学生。之前kaggle一个挺大的比赛，
第一名就是一群中学生。码工电池化的潮流来得真快。
【在 w*****r 的大作中提到】
: 单位一帮连Python都不会的人，整天到处说深学是连中学生都能上的低端工作...我该
: 怎么办啊？
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g****t
发帖数: 31659 | 5 我們這學區好像去年有個中學生信息奧賽金牌了。mit今年就去了6个。
: 得搞深层次的AI了。我现在完全放弃了图像识别了。一波技术，也就赚了
: 两三年的钱，sigh。自己写了一堆框架工具啥的，现在屁用都没有了。
: 不但中学生都能上，你可能还玩不过中学生。之前kaggle一个挺大的比赛，
: 第一名就是一群中学生。码工电池化的潮流来得真快。
【在 w***g 的大作中提到】
: 得搞深层次的AI了。我现在完全放弃了图像识别了。一波技术，也就赚了
: 两三年的钱，sigh。自己写了一堆框架工具啥的，现在屁用都没有了。
: 不但中学生都能上，你可能还玩不过中学生。之前kaggle一个挺大的比赛，
: 第一名就是一群中学生。码工电池化的潮流来得真快。
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C*****l
发帖数: 1 | 6 请问哪些方向是深层次的AI？虽然一般应用AI不难，但是也不会低于写网页把
【在 w***g 的大作中提到】
: 得搞深层次的AI了。我现在完全放弃了图像识别了。一波技术，也就赚了
: 两三年的钱，sigh。自己写了一堆框架工具啥的，现在屁用都没有了。
: 不但中学生都能上，你可能还玩不过中学生。之前kaggle一个挺大的比赛，
: 第一名就是一群中学生。码工电池化的潮流来得真快。
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g****t
发帖数: 31659 | 7 找方向得一点一点来。分析和思考很花时间的。你看了老魏讲他那个开关的设计过程吗
？我估计让他写，他能写500页。不管考虑什么问题，落到实处。一小点结果。都是一
把辛酸泪。
而且显然没有适合每个人的结论。因为单个人的基础不一样，对利润率的要求也不一样
（说白了就是你要take 多少risk)。
總之人需要有自知之明。很多选择到最后都是个人的。
例如我90年代是智能控制方向的。那麼我的積累，就有把握可以在智能機電設備這個方
向上
發展IP和產品。在其他方面，自己玩玩是一回事。出产品的话，必然尊重主流专家，跟
著mainstream走。
: 请问哪些方向是深层次的AI？虽然一般应用AI不难，但是也不会低于写网
页把
【在 C*****l 的大作中提到】
: 请问哪些方向是深层次的AI？虽然一般应用AI不难，但是也不会低于写网页把
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r****t
发帖数: 10904 | 8 指的是 AGI? 从natural language 开始入手？
【在 w***g 的大作中提到】
: 得搞深层次的AI了。我现在完全放弃了图像识别了。一波技术，也就赚了
: 两三年的钱，sigh。自己写了一堆框架工具啥的，现在屁用都没有了。
: 不但中学生都能上，你可能还玩不过中学生。之前kaggle一个挺大的比赛，
: 第一名就是一群中学生。码工电池化的潮流来得真快。
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l*******m
发帖数: 1096 | 9 反正需要coding和math的领域更长久些。不要对end-to-end ML太执迷，再复杂的最后
都会keras化，即coding和math都不需要。
我现在在撸机器人，计划先做个python-based slam，然后A*，ilqr
【在 r****t 的大作中提到】
: 指的是 AGI? 从natural language 开始入手？
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g****t
发帖数: 31659 | 10 ML/AI机电设备早就有了。但是智能控制这个名字死了。有条件的扯旗rebrand吧。
: 反正需要coding和math的领域更长久些。不要对end-to-end ML太执迷，再复杂
的最后
: 都会keras化，即coding和math都不需要。
: 我现在在撸机器人，计划先做个python-based slam，然后A*，ilqr
【在 l*******m 的大作中提到】
: 反正需要coding和math的领域更长久些。不要对end-to-end ML太执迷，再复杂的最后
: 都会keras化，即coding和math都不需要。
: 我现在在撸机器人，计划先做个python-based slam，然后A*，ilqr
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r****t
发帖数: 10904 | 11 slam 为什么一定要用 python 做？现在有的开源方案没有可以用的？
做机器人的问题是低级竞争太过激烈。
【在 l*******m 的大作中提到】
: 反正需要coding和math的领域更长久些。不要对end-to-end ML太执迷，再复杂的最后
: 都会keras化，即coding和math都不需要。
: 我现在在撸机器人，计划先做个python-based slam，然后A*，ilqr
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l*******m
发帖数: 1096 | 12 我没做过SLAM，从头学着做还是用PYTHON帮助我理解主要的概念，也好今后集成深学。
其中odometry部分opencv就能搞定，mapping需要个optimization solver和visualizer
比较麻烦些
【在 r****t 的大作中提到】
: slam 为什么一定要用 python 做？现在有的开源方案没有可以用的？
: 做机器人的问题是低级竞争太过激烈。
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l*******m
发帖数: 1096 | 13 DL和control的优化部分有很大不同，DL的优化其实都是best effort，主要靠设计网络
来解决SGD的问题。control基本是constraint-based的优化。我主要是技术上感受一下
【在 g****t 的大作中提到】
: ML/AI机电设备早就有了。但是智能控制这个名字死了。有条件的扯旗rebrand吧。
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: 反正需要coding和math的领域更长久些。不要对end-to-end ML太执迷，再复杂
: 的最后
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: 都会keras化，即coding和math都不需要。
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: 我现在在撸机器人，计划先做个python-based slam，然后A*，ilqr
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c*******v
发帖数: 2599 | 14 那是传统的办法。神经网络预测控制系统以前就有。我硕士论文就做这个的。
历史的一段数据用来增量训练神经网络模型，这个模型推导对未来预测，优化预测的情
况得到
控制率。和Reinforcement learning一模一样。
智能控制的
要点是用神经网络代替本构方程，例如单摆的牛顿力学方程不需要，也可以控制倒立摆。
其实主要麻烦部分是模型部分。
下
【在 l*******m 的大作中提到】
: DL和control的优化部分有很大不同，DL的优化其实都是best effort，主要靠设计网络
: 来解决SGD的问题。control基本是constraint-based的优化。我主要是技术上感受一下
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C*****l
发帖数: 1 | 15 强化学习的思路是能plan很短几步就可以，后面根据变化再变化，这和人玩杂技的思路
差不多。
摆。
【在 c*******v 的大作中提到】
: 那是传统的办法。神经网络预测控制系统以前就有。我硕士论文就做这个的。
: 历史的一段数据用来增量训练神经网络模型，这个模型推导对未来预测，优化预测的情
: 况得到
: 控制率。和Reinforcement learning一模一样。
: 智能控制的
: 要点是用神经网络代替本构方程，例如单摆的牛顿力学方程不需要，也可以控制倒立摆。
: 其实主要麻烦部分是模型部分。
:
: 下
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c********1
发帖数: 5269 | 16 有个朋友,就是在硅谷,培训中学生,码AI,深学
【在 m******r 的大作中提到】
: 中学生也可以写爪哇
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