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这是一个创建于 57 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
39 条回复 • 2024-09-21 17:38:48 +08:00
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beginor 57 天前
那些动不动就说自己高龄的，现在刚退休的都说自己是低龄老人，怎么比呀？
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shinonome 57 天前
什么是中高呢
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yh7gdiaYW 57 天前
盲猜一个 38 岁
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5sheep 57 天前
加油，中年学会这个能就业吗
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ricolxwz 57 天前  3
看我这个: https://ml.ricolxwz.de
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kissice 57 天前
我觉得我很年轻，但是。。。
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xunandotme 57 天前
我打算先从初中三角开始重新学习，哈哈。忘光了。
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customsshen 57 天前
@ricolxwz 兄弟,没有线性代数和概率论基础,从头开始学,需要哪些基础?学起来快吗?
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googol2chen 57 天前
@shinonome 23 岁
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shinonome 57 天前
@googol2chen #12 !!!!!!!!
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ruxuan1306 57 天前 8
感觉目前深度学习和接水管很像，各种层就像各种型号的水管，各种上下采样就是转接头，大多数人能做的也就是照猫画虎排列组合，再放水看看能不能流通，目标出口的流量低了就顺着梯度往回找找直角锐角弯一弯。
用什么口径、放什么流量、每次校准弯多少完全是拍脑袋，基本等于牛顿三定律还没诞生前的物理时代。 |
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dcoder 57 天前
为啥还用 tensorflow, 现在学不是该用 pytorch 么
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ricolxwz 57 天前
@customsshen 高等数学偏导数, 链式求导之类的还是要懂的. 线性代数到现在位置就用到了矩阵乘法和点积. 概率论基本都要会一点.
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Xs0ul 57 天前
真别用 tensorflow 了
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harryWebb 56 天前
@ruxuan1306 是的，所以。。。现在人工智能依然没有革命性应用的原因就是如此。。。如果一旦掌握规律，就可以直达某件事情，在无序输入的情况下，获得有序的结论，做出有价值的事情，但是很可惜现在就是无序输入，无序输出，无法实现有价值的事情，依然要靠人这个单位去获取无序的输出，排列组合做有价值的事情
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imkerberos 56 天前
同楼主, 我也开始高龄学习了.
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leven87 56 天前
活到老，学到老。
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ladeo 56 天前
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jackmod 56 天前
离校很久又不是相关行业的话，重修一大堆数学是个问题🐶
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Jinnrry 56 天前
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TangMonkDance 56 天前
有多高?
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vicalloy 56 天前
看完《 Python 深度学习》基本上就可以对深度学习有些概念了。
深度学习最大的问题还是成本（经济）太高，而且赢家通吃，普遍人没机会接触到这么多资源。 另外 TensorFlow 暴露了太多不必要的细节，非常不人性化，要不是历史惯性早没有人用了。 现在新的项目基本上都是 PyTorch 。 |
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coolmenu 56 天前
我大学数学毕业的，我现在学习 AI 那些东西，只能模模糊糊的有个概念，配合 gpt 和 mathematica ，稀里糊涂的懂个概念，还是不明白真正的东西。
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fuadam1982 56 天前
42 岁失业明天开始家里蹲，准备先了解机器学习，然后深度学习，LLM
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nianlifeixing 56 天前
我也是快 30 了，有意学习，打算跟着楼主来
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nyxsonsleep 56 天前
@holimis #31 说反了，生产环境反而是 tf 更多，但这是历史原因。新部署的环境大多数 pytorch ，因为这是论文主导的领域，都在用 pyt 发论文，自然没 tf 的位置了。
不推荐 tf 的原因说到底，tf 是 google 开源的，google 对于自己的产品是怎么做的，dddd ，ai 落后不是没原因的。 最后一点用 tf 纯属给自己找麻烦，huggingface 里 85%的模型都是 pyt 。 如果是做传统 ml 那无所谓了。传统 ml 和 llm 完全不是一个路子。 |
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zypy333 56 天前
之前浅浅接触过，数学劝退了，学校里教的全忘光了
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volvo007 56 天前
接水管就接吧，做一个合格的工程师也不容易的
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qfly 56 天前 via Android
框架不是最重要，最主要的是后面的数学，模型中的数学公式都是手工推算出来的。比较难的比如贝叶斯模型，图以及各种混合体。单纯的使用框架找几本书翻一下就好了。同数学专业本科，但长时间不用都忘了。努力啃英文书 ing 。
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jimrok 55 天前
年龄是个大问题，主要是记忆力变差，还有就是时间，如果不是完整的时间去做这部分内容，比较难跟上。如果是 30 岁开始学习，可能要比 45 掌握快很多，大概能少用一半时间吧。
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lonelygo 54 天前
@Jinnrry 现在 LLMs 这么火，模型架构基本都手链到 transformer 的自回归部分也就是 decoder 部分。
而，HF （ huggingface ）开源的 transformer 库基本就是所有开源 LLMs 使用的标准 transformer 实现（ Google 除外，坚守自家框架，但也不是 TensorFlow 了，而是用 JAX ）。 又，HF 的 transformer 使用 PyTorch 实现的，所以，过去几年 TF 就逐渐江河日下了，所有新工作，新 paper ，新开源基本都是在 pytorch 下了。 所以，这时候入坑，就当没有 tf 这个框架，也不亏。 |
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