去年12月份， 吳恩達(dá)發(fā)布了一份《AI轉(zhuǎn)型指南》報告，旨在為企業(yè)CEO們提供一份企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的建議，搜集了眾多CEO們最的關(guān)心問題并在報告中回答。

就在上個月，繼這份報告發(fā)出后，他的新課“AI for Everyone”也上線了。

新課于2月28號發(fā)布，這是一門設(shè)定四周學(xué)完的課程。但是，課程發(fā)布不到一周， 就已經(jīng)有一批熱粉迅速刷完了課程，甚至出了攻略。連吳恩達(dá)也在推特上驚嘆，同學(xué)們學(xué)的太快了。

文摘菌也很好奇，躍躍欲試的想聽一聽這個號稱“每個人都能聽懂”的AI課程，到底講了什么。在一個周五的下午，我們霸占了公司的一個會議室，決定通過一個內(nèi)訓(xùn)挑戰(zhàn)，來一起聽課。沒想到編輯部的同學(xué)們僅僅用一下午四個小時聽完了吳恩達(dá)的這個課程！

當(dāng)然，一方面編輯部的各位還是有一定的AI基礎(chǔ)，所以大家在理解課程上基本沒有問題；另一方面，為了趕時間，大家也跳過了所有的練習(xí)部分，只單純看視頻記筆記，馬拉松一般迅速刷完了這門課。

課程的分為四章，每小節(jié)視頻大概在10分鐘以內(nèi)，繼續(xù)播放，根本停不下來。

既然是 for everyone, 我們也在事后采訪了剛?cè)肼毼恼庉嫴恳恢艿腁I萌新，作為一個純文科生，她表示不僅聽懂了，而且對人工智能的認(rèn)識大為加深。

我們也整合了大家的筆記，列出了這門課中的精華內(nèi)容，沒有時間刷課的同學(xué)們拿好不謝，一起看看我們一下午都經(jīng)歷了什么吧！

什么是AI？

第一章主要介紹了與AI相關(guān)的一些概念， 例如機器學(xué)習(xí)， 數(shù)據(jù)科學(xué)，深度學(xué)習(xí)以及其他的一些工具，對于入門小白來說通俗易懂，這都6102年了，不懂點AI如何撩妹！

敲黑板，記筆記啦

AI大致分為ANI（狹義人工智能）與AGI（廣義人工智能）。 會下棋的人工智能機器人目前應(yīng)該還屬于ANI， 美劇西部世界里那些讓人恐懼的機器人才是AGI， 從ANI到AGI還需較長時間的發(fā)展。

機器學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)A到B的映射， A是輸入， B是輸出。機器學(xué)習(xí)最后產(chǎn)出的是軟件，數(shù)據(jù)科學(xué)是從數(shù)據(jù)中得到啟發(fā)或者結(jié)論。

數(shù)據(jù)多并不意味著數(shù)據(jù)的價值大！數(shù)據(jù)收集應(yīng)與AI團(tuán)隊即使聯(lián)系，以便確定有價值的數(shù)據(jù)來改變數(shù)據(jù)收集策略。

深度學(xué)習(xí)是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的代名詞，主要受到大腦的啟發(fā)，但其內(nèi)部的運行與大腦工作方式無關(guān)， 簡單來說就是一些大型復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式。

AI無法通過少量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù)。例如， 簡單為打招呼， 叫車，自行車轉(zhuǎn)彎等人類一秒可以辨識的手勢，AI目前還無法理解。

最后，祭出吳恩達(dá)老師這張經(jīng)典的AI關(guān)系圖，簡潔明了，不能更形象了！

創(chuàng)建AI項目

第二章主要講了如何利用AI選擇和建立有價值的項目，機器項目與數(shù)據(jù)科學(xué)項目的去唄。這一章或許可以給一些有想法的技術(shù)人員或AI創(chuàng)業(yè)者帶來啟發(fā)。

關(guān)注吳恩達(dá)老師動態(tài)的讀者可能也發(fā)現(xiàn)了，這部分內(nèi)容吳恩達(dá)在近幾次的講座中都有提及，大家可以戳文摘菌之前的報道了解詳情。

https://mp.weixin.qq.com/s/yKdvUCRQwF-62M06e28bDw

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程：

機器學(xué)習(xí)的主要步驟為：收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、部署模型；而數(shù)據(jù)科學(xué)是：收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、建議修改。

課程中吳教授也給了非常多的例子，說明機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的不同應(yīng)用，從制造業(yè)到農(nóng)業(yè)，從銷售到人力資源 ：例如數(shù)據(jù)科學(xué)可分析數(shù)據(jù)來優(yōu)化流程，機器學(xué)習(xí)可幫助自動刪選簡歷

如何選擇AI項目，吳教授給出了以下幾點需要建議。

頭腦風(fēng)暴，尋找痛點

沒有大量數(shù)據(jù)也可以建立AI項目

在考慮技術(shù)可行性的同時也要考慮其商業(yè)價值，是否可以降低成本或者提高收益，或者創(chuàng)造出對人類有價值的新產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)科學(xué)多位內(nèi)部自建項目，機器學(xué)習(xí)項目可以考慮自建或者外包。

在本章的選聽課程中，他還介紹了一些常用的機器學(xué)習(xí)的工具，所以選聽課程彩蛋多多，不要忘記哦！

AI轉(zhuǎn)型指南

第三章主要介紹了他的新書《AI轉(zhuǎn)型指南》中企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中需要考慮和實施的，可以概括為“五步驟路線圖”。明確的回應(yīng)了CEO們在企業(yè)發(fā)展中最關(guān)心的問題——如和高效開啟人工智能項目。

完整版：

https://landing.ai/ai-transformation-playbook/

總結(jié)來說，這五個步驟分別是：

1.執(zhí)行試點項目從而獲得動力

2.建立公司內(nèi)部的AI團(tuán)隊

3.對員工進(jìn)行AI技能培訓(xùn)

4.制定人工智能戰(zhàn)略

5.在公司內(nèi)部和外部建立良好的溝通渠道

詳情請點擊文摘之前的推送：

https://mp.weixin.qq.com/s/7h0qCIuxAUnxF_S0M1xekw

幾個需要留心的重點：

試點AI項目可以設(shè)置為6-12個月，一個小項目的成功比失敗的大項目更能激勵團(tuán)隊前進(jìn)。

小型的AI團(tuán)隊也可以只有一個軟件工程師，或者一個機器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家甚至你自己也可以撐起整個項目！

建立一個AI團(tuán)隊需要以下幾項職能：軟件工程師、機器學(xué)習(xí)工程師、機器學(xué)習(xí)科學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等。 CAIO這個角色也是必不可少的。

首席學(xué)習(xí)官（ CLO －Chief Learning Officer）的工作是成為好的內(nèi)容庫管理者，而不是直接為生產(chǎn)內(nèi)容，然后通過一些制度保障員工完成學(xué)習(xí)即可。

利用人工智能創(chuàng)建有利于你所在的行業(yè)的優(yōu)勢， 制定獨特并適合自己的項目，形成“AI良性循環(huán)”。

加強AI團(tuán)隊人才與業(yè)務(wù)、銷售、市場的溝通，共同尋找可行且有價值的項目。

AI與社會發(fā)展

這一章主要討論了AI與倫理， 包括AI的局限性，以及AI與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)的問題。果然是對每一個人都有影響啊！

主要介紹了以下幾點：

AI的局限性導(dǎo)致的問題包括有偏數(shù)據(jù)會產(chǎn)生有偏AI，AI系統(tǒng)對Adversarial Attacks開放，容易被欺騙，未來公司可能與對抗性攻擊者展開激戰(zhàn)。

不要對即將到來的超級人工智能過于樂觀或者悲觀，和你身邊的朋友一起開始學(xué)習(xí)AI。

美國和中國在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但這項技術(shù)并不成熟，各國仍具有同等競爭優(yōu)勢。

根據(jù)麥肯錫的報告，到2030年，AI將取代的工作數(shù)量將達(dá)到4億到8億，但同時也可以創(chuàng)造出約5億到9億的新崗位。

看到這，那么恭喜你和小編一起學(xué)完“AI for everyone”啦！

那是不可能的！

最后，對這門課程感興趣的同學(xué)，可以搜完整版課程。

鏈接：

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/home/week/1