作為 AI 從業者，想必你和小編一樣都有過類似的經歷。
下定決心想要鑽研機器學習類的課程，不僅要搞定學術理論，還得應對英語所帶來的難題。
為了讓廣大 AI 青年們不再為英語所累，快速進入學習狀態，雷鋒網推出了深度學習大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列視頻課程。本次課程來源於 Hinton 2012 年在多倫多大學的授課實錄，適合於對 Machine Learning 有一定基礎的同學來進一步學習研究。
PS: 出於對 Hinton 知識成果的尊重以及版權的需要，AI 研習社已經獲得了 Hinton 教授的親自授權。
本套課程中，Hinton 重點介紹了人工神經網路在語音辨識和物體識別、圖像分割、建模語言和人類運動等過程中的應用，及其在機器學習中發揮的作用。與吳恩達的《Machine Learning》不同，這門課程更加深入地介紹了 Machine Learning 中神經網路具體操作方法。
目前Lecture 1 課程已經全部翻譯完畢了。
這一課主要介紹了機器學習和神經網路的一些基本概念和原理。
今天就做出一個第一課視頻的匯總，以方便大家學習~
1.1 為什麼我們需要機器學習
在課程開篇（1.1） Hinton 介紹了在我們瞭解神經網路學習演算法的細節之前，我們需要解決的一個基礎問題：我們為什麼需要機器學習？機器學習的用途廣泛，Hinton 結合不同場景為大家解釋了這個問題。
1.2 神經網路中的腦科學原理
本次視頻（1.2）中 Hinton 介紹了人的大腦中神經元網路的基礎知識，並解釋了演算法並非大腦實際工作方式，但確實受到大腦的啟發，以及大腦處理視覺、聽覺的輸入輸出與電腦神經網路的比對，為之後面向機器學習的神經元網路打好基礎。
1.3 簡單神經模型之線性神經元
神秘的神經元是如何傳輸信號的？什麼樣的數學公式可以類比如此複雜的系統？有哪些常用的神經元模型？線性激勵神經元 ReLU 和鼎鼎大名的 Sigmoid 又有何區別？這節課中，Hinton 將為你一一解答。
1.4 MINST 學習範例
本期課程以經典的手寫數位識別問題為例，詳細講解神經網路是如何從雜亂無章的圖像中學習到潛在特徵，並完美地區分不同數位的。主要步驟：設計簡單的雙層網路結構，資料準備，權值初始化，模型訓練及權值動態更新。
1.5 機器學習演算法的三大類
機器學習包含三大類別：有監督學習、無監督學習和增強學習，這三者各不相同，又相互補充。接下來你講瞭解到：這幾種方法有什麼區別，分別解決什麼樣的問題，適用於什麼情形？怎麼度量學習效果，聚類和稀疏編碼又是什麼？
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雷鋒字幕組
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