深度学习一直是一个令人兴奋的应用领域,我一直很想知道其他学习者到目前为止所经历的历程。

我是在今年4月左右主动开始的,当时我开始学习Udacity的ML和AI纳米学位。第一个做完了,第二个也快做完了。在此期间,我在一家初创公司实习,从无人机拍摄的航拍照片中提取信息。我没有硕士学位,也没有计算机科学背景。我是一个自学的人,我很高兴这个领域适合那些能够展示成果而不是获得大学学位的人。

非常兴奋能获得这个课程的现场访问。我有几个开头fast.ai但由于其他原因,它无法继续下去。fast.ai我很高兴我现在在这里。活着的大自然会确保我和别人一起完成它!

想在linkedin上连接。https://www.linkedin.com/in/anandsaha/

你的旅程怎么样?

阿南德

24岁的喜欢

嗨,大家好,

我开始Fast.ai在今年2月左右,完成了第1部分,然后在8月下旬完成了第2部分。我也有非计算机专业背景,但我抓住了机会,在5月份离开了我的工作。专注于动手学习,并在互联网上探索所有可能的解决方案。Fast.ai第一部分给了我必要的推动和自我学习的信念,在坐了4个月的时间和步行之后fast.ai部分并与所有的赠品试验,我最近提供了一份ML从亚马逊。所以非常感谢杰里米和Rachel!

顺便说一句,我听说了很多关于Udacity的自动驾驶汽车学位和deeplearning.ai证书,任何人都可以提供一个评论?请比较它呈现的学习曲线fast.ai

能上这门课我感到很幸运,我期待一些伟大的项目,让我们学习和探索前沿技术和论文。我想我的旅程才刚刚开始。

期待听到你的消息:slight_smile:

Pranjal

29岁的喜欢

@PranY

祝贺你获得亚马逊的优惠!这是一个大胆的退出举动。你的面试经历如何?

阿南德

2喜欢

把我的信收回来:

作为美国国际集团内部威胁项目的负责人,我正在创建一个防止我们的数据被盗的全球项目。大多数解决方案都涉及监控员工的不同数据和行为,以确定他们对公司的风险。供应商出售的许多解决方案都声称拥有人工智能、机器学习和其他流行词汇。然而,我决定获得一些实际的经验,以确保我可以向供应商提出明智的问题,以确保这些解决方案是有效的,不会造成对少数族裔的偏见,也不会听取不需要的员工私人信息(大多数太过吸引人)。

我发现了Fast.AIMOOC是我发展的最有用的教学模块。九个星期,我也跟着一节课的MOOC安排一个星期。我的Python是有点粗糙,所以我大概花了每周20小时,而不是推荐的10,但我挺过来了。过去两个星期达到了高潮在Kaggle竞争(网站流量)的尝试。我有一个在这里发布相关信息

虽然它已经超过了我最初的目标,但这门课也改变了我想做什么。内部的威胁是显而易见的,但是第14课讨论了数据科学家和PICU的儿科医生一起工作来创造更好的结果。我的妻子是一名儿科医生,我的岳父是一名病理学家,我一直在想如何将我所学到的知识应用到他们高度专业化的工作中去。12月,我计划开始与休斯敦大学德克萨斯医学中心合作,获取患者数据,以帮助诊断肾脏活检。

很快就要开始了,非常激动!

编辑:我希望把一些额外的说明,因为这个职位鸣叫出去,和一个同事问,如果我离开了公司。所以一些更多的信息,我宁愿留在私人论坛。

虽然我在一家保险公司工作,但我没有参与我们的保险产品(目前)。防止员工窃取公司机密和知识产权。我们对雇员使用公司电脑和资产做奇怪的事情进行取证。虽然这是完全合法的,而且所有员工都同意监控,但员工仍在继续从公司偷东西,这是一个很多公司都不愿意谈论的问题。

我一直试图通过评估第三方供应商使这个程序更好。第一轮MOOC帮助我更好地问了这些供应商关于他们如何使用机器学习的问题,并努力确保我们不会因为选择一个不道德地使用数据的解决方案而让自己承担责任。例如,设想使用种族作为检测犯罪行为的模型的可能特性。可怕的。但是,至少有一家供应商表示,他们在每个领域都使用了来自人力资源数据的无监督学习。

肾脏手术仍在进行中。我的岳父是一名病理学家,他有大约5年的病例幻灯片。这项研究不会取代我在AIG的工作,因为我需要这份工作来支持我的家庭。这是一个令人着迷的分类问题,我希望我的日常工作和医疗法规不要遇到太多障碍。

20个喜欢

你好,

我开始研究深度学习,并发现fast.ai课程今年6月开课。20年前,我开始有软件背景,尽管在过去的10年里,我妻子和我经营着一家山羊奶制品和奶酪制作公司。通常情况下,从1月到10月,当我们停止挤奶和做奶酪时,我们就会累得喘不过气来。所以,我真的很期待我们这个缓慢的冬季,通过这门课程和大量阅读来深入学习。

科里

25个喜欢

嘿,科里,我们的孩子很喜欢山羊奶:slight_smile:

6喜欢

亲爱的朋友,

很高兴能成为团队的一员!
我开始与DL大约半年前就合同项目的工作 - 使用Keras和TF。
有良好的sw背景——开发过很多电信系统(c++ /Java)
但屈服于所谓的新电力的警笛呼叫:slight_smile:
特别是我在合成数据的生成,甘斯和风格transfter很感兴趣。

海伦娜

7喜欢

大家好,

真激发成为组的一部分。我是从电子产品的背景。我作为一名设计经理与德州仪器合作在模拟电路设计。我还成立了食品技术的启动在2015年,我没有申请ML的位。我开始学习DL几个月前。我也是从udacity整理ML nanodegree的过程。期待提高我的DL知识低谷这个过程,最终,将利用它。

Rishubh

3喜欢

你蹒跚学步的孩子很有品位:slight_smile:

2喜欢

干杯!

我有计算机专业背景,并有近4年的开发经验。我想从事人工智能方面的工作。在浏览了许多博客之后,我找到了fast.ai。我还没有发现它真正的潜力。

我在Udacity完成了数据分析师纳米学位,并指导来自世界各地的学生获得同样的纳米学位。我做兼职指导(谋生),剩下的时间我继续学习。

我期待着在这里与你们每一个人一起工作。对于印度人来说,我们可以做一些有趣的项目,把我们在这里学到的东西带到下一个层次。我相信世界上有很多问题需要解决,特别是在印度。

LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/vikramriyer/

最好
Vikram

10喜欢

哈,很高兴听到!:slight_smile:

我们经常遇到一些人,他们要么对山羊的味道有强烈的心理偏见,要么明显对山羊的味道有强烈的反感;所以听到亲山羊人士的声音总是很高兴的!

1像

嗨。我的ML和后来的DL旅程是从Jeremy 2012年12月2日的文章开始的——专业知识是无用的,没有帮助的,当数据预测是一个游戏,专家输了:http://www.slate.com/articles/health_and_science/new_scientist/2012/12/kaggle_president_jeremy_howard_amateurs_beat_specialists_in_data_prediction.html。我读了这篇文章,辞职,开始编码。好吧,不是那样的,但是,是的,我开始考虑从战略和商业分析转向数据科学。
期待和你们一起学习。@PranY故事是惊人的 - 一切皆有可能在此生活。非CS,4个月的辛勤工作和...ただ!

10喜欢

你好!

我希望你们都过得很好。

我是来自印度班加罗尔和我三年前涉足数据科学和机器学习的某个时候(几年后描上软件工程在甲骨文)。我还记得用H2O建立在CPU和烤宽面条/ nolearn的GPU我的第一个神经网络。Keras是开放在这段时间采购。从那时起,时代已经变了这么多。深度学习真正实现了起飞和fast.ai让我们很多人都能接触到它在过去的两年里,我尝试了其他的在线课程,但都没有成功fast.ai在教学方法、材料和最重要的社区方面(forums.fast.ai& Twitter)。我参加了v1 MOOC,赢得了几个ML挑战(更多内容在这里:https://www.medium.com/@phanisrikanth33/)。与此同时,我在某些问题上也很纠结,因为我无法像我想的那样与社区协作和学习。关于v2课程的消息真的让我很兴奋,在这里我期待着尝试,失败,重复,在这个过程中学习,最重要的是在这个过程中得到很多乐趣。

欢呼,
Phani。

13个喜欢

我开始倒在七月初,有人在机器学习路径返回推荐fast.ai作为一个很好的地方,以获得快速启动和运行。我已经肯定学到了很多,我真的很喜欢杰里米来自一个创业背景,有对教学有很大的态度。有这么多的实际应用中,这可以被应用到,这就是让我兴奋的最机器学习。从异常检测的网络安全到推荐引擎亚马逊的一切,有一种算法,可以提供帮助。我希望,我将能够传递一些我学习到了公司,我目前的工作和希望降低我们的事故(交通运输)的知识。我也很期待从获取数据运用服务并对其进行分析,看是否存在,如果他们知道哪些部分是低效的可以改进的地方。我期待着你的所有学习,希望促进东西回来,以及如果我有证明是有用的任何信息。

5喜欢

大家好,

这感觉棒极了这门课程的一部分。我是一个非CS的学生(到目前为止)在我的电子领域工程本科的最后一年。我开始与一些基本的机器学习的东西大约一年后工作,并很快爱上了它。到目前为止,我已经完成了从coursera,udacity,udemy和NPTEL上ML多种课程和蟒蛇。现在,我想提高我的DL知识。
我希望这门课程将是一个极好的学习经验。
想获得连接在LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/dipjyoti-bisharad/

问候和良好祝愿
Dipjyoti

4喜欢

嗨,伙计们,

重申为最,很高兴能来到这里。我一直在为一对夫妇几年定量融资空间,因为我完成本科工作。在工作中,我想我真的很喜欢编程,并尝试不断拿起计算机科学概念至今。

看到你们这么多人在机器学习方面有工作经验真是太棒了(我承认,这也有点令人不安!)期待向你们所有人学习并构建一些很酷的东西!

5喜欢

嗨,伙计们,
我是来自印度班加罗尔的普拉布。我很兴奋能加入fast.ai与您一起学习所有实用的人工智能知识。
欢迎在linkedin上联系我:https://www.linkedin.com/in/prabhubethuraj

1像

嘿大家:slight_smile:

我通常在纽约工作,但在8月底我离开了我工作的网络初创公司,现在我花了几个月的时间来探索旧金山和机器学习。我的背景主要是编程/web开发/软件工程,特别是像函数式编程、类型系统、编程语言等方面。我以前在递归中心工作(www.recurse.com所以我也很喜欢教书。我已经认真学习机器学习几个月了,我很喜欢它!我在大学学的是物理,重新做一些数学的感觉真的很好。

我很兴奋一大堆的机器学习的东西。I’m a pretty serious student of French (any French speakers in the class?), so I’m interested in NLP, RNNs, LSTMs, etc. I used to play quite a lot of online poker, so I’m also interested in reinforcement learning, AlphaGo, etc. I’m interested in (and currently pretty fuzzy about) what practical machine learning systems look like in production. I also care a lot about elegance and nice abstractions, so I’m excited about the proliferation of machine learning libraries like Gluon, PyTorch/fast.ai’s own library, and Keras.

期待与大家见面!

12个喜欢

我们不会在这门课上讲这些。不过,我们在上一门课程的第2部分中详细介绍了它们,内容仍然非常最新。

2喜欢

哦,当然,杰里米,我完全理解——只要我有一个坚实的基础,我就不会有麻烦挑选我自己的东西:slight_smile:

1像