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9月2号学习交流会

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2024年9月2日修改

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会议主题：深度学习入门班-李宏毅深度学习怎么学：机器学习基础（卷积神经网络）​

会议时间：学习交流会第二场9月2号晚19：00

会议地点：腾讯会议+直播间

会议录制：

Part 1: AI辅助学习体验

Part 2: 分享学习故事：简单的自我介绍

1. when：什么时候开始学？

2. Why：当时因为什么契机开始学李宏毅深度学习？

3. Where：在哪里学的？线上or线下？为什么？

     4. What：用了什么样的学习材料？为什么用这个材料，为什么好？​

     5. how：有什么学习心得和经验可以分享？遇到了什么学习卡点，怎么解决的？​

6. 对《深度学习详解》这本书哪些知识点印象深刻

三水的分享：

1.
参加datawhale夏令营的原因​

•
三水表示，datawhale的夏令营活动安排很适合他，因为他在自学过程中可能会遇到一些困难，而夏令营里有助教和老师帮助解答问题。​

2.
学习氛围和学习方式​

•
三水认为，夏令营的学习氛围很棒，有助教老师每天在群里喊打卡，还有很多学习人一起在里面讨论。此外，他还买了一本书，方便线下学习​

徐虎谈论的主要内容如下：

1.
学习经历​

    徐虎提到他最早接触记忆学习或深度学习是在2019年，当时他的本科毕业设计需要做一个情感分析任务，涉及到自然语言处理。​

2.
学习路线与方法​

    徐虎分享了他在机器学习阶段的学习路线，先是跟着吴恩达老师的线上课程学习，然后在参加竞赛的过程中详细理解每个公式的推导。对于深度学习，他主要跟着李宏毅老师和李沐老师的视频课和书籍学习。​

3.
学习心得与建议​

    徐虎认为，学习机器学习时，首先要掌握基本概念和代码调用，然后通过参加竞赛来加深对公式的理解。对于深度学习，他建议学习时要有口语化的语言和生动的例子，以便更好地理解知识点。​

4.
推荐学习资源​

徐虎推荐了李红玉老师的课程和李木老师的动手学习深度学习书籍，认为这些资源能够帮助大家更好地入门深度学习。​

王淇分享内容：

1.
学习经历​

王淇表示，她从5月份开始接触深度学习，最初学习数据可视化、机器学习和深度学习。她在学习过程中接触到李弘毅老师的课程，并被其讲解所吸引，于是跟随学习。​

2.
学习材料​

王淇提到，她主要使用《深度学习详解》这本书进行学习，同时还参考了花书（Goodfellow）的《深度学习》以及周志华老师的教材。​

3.
学习方法​

王淇分享了一些学习方法，如借助大模型提问、上知乎和红书等社交平台提问，以及阅读教材。她还表示，李弘毅老师的讲解方式让她对知识点有了更深入的理解和记忆。​

zzm分享内容：

1.
使用AI大模型解决基础问题​

张哲铭提到，可以使用AI大模型来解决在学习过程中遇到的问题，如看书时遇到的问题，或者让AI来考考自己。​

2.
结合prompt进行提问​

张哲铭建议，结合之前讨论中同学们给出的更好的prompt提问，以便更好地理解模型的回答。​

3.
卷积神经网络的主要组成和作用​

张哲铭询问了卷积神经网络的主要组成和作用，并让模型给出了一个详细的解释。​

4.
激活函数和池化层的作用​

张哲铭同样询问了激活函数和池化层的作用，并让模型给出了相应的解释。​