# AI-wufei

**Repository Path**: HBU_David/ai-wufei

## Basic Information

- **Project Name**: AI-wufei
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: 其他
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-11-26
- **Last Updated**: 2021-12-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 参考书
- [《人工智能导论：模型与算法》吴飞](http://http://xuanshu.hep.com.cn/front/book/findBookDetails?bookId=5e232671b0b2bda7c523c390)
- [《人工智能导论》王万良](http://http://xuanshu.hep.com.cn/front/book/findBookDetails?bookId=5f81ee025710f1bcc39a19f8)
- [《人工智能导论》史忠植](http://http://m.cmpedu.com/books/book/5601171.htm)
- [《人工智能导论》莫宏伟](http://http://product.dangdang.com/28995566.html)
- [《人工智能导论》丁世飞](http://http://product.dangdang.com/28489567.html)
- 《机器学习》周志华
- 《深度学习》ian goodfellow
- 《数学之美》吴军
- 《统计学习方法》李航
- 《数据结构与算法》罗文劼

# 科普工作：多点图表、少点公式

### 导论的主要工作：科普

了解AI的整体架构，要点在于框架，不是细节。

相当于软件工程中的概要设计，不是详细设计和实现。 

详细设计和实现属于每一门课要展开讲的东西。

部分有趣的内容可以稍微深入讲一下，提高学生对有深度知识的获得感。

大多数知识，达到“略懂”的层次就可以。

为的是将来深入学习打基础，而不是在导论阶段就全面铺开。


### 尽量去掉公式

让初学者快速了解概念，尽量用实例说明作用，跟实际生活相结合

让初学者听提来比较轻松愉快，了解AI的基本思想

听懂了，容易获得成就感，会产生进一步学习的欲望

切勿在导论课推导公式，把内容复杂化，打击初学者信心。

推导公式应该是中高端学习阶段再介入的

有需要深造的再进一步钻研，普通学习者没必要把每个公式研究透彻

术业有专攻，把自己研究方向的内容搞透彻就可以

其他部分完全可以“囫囵吞枣”，会用就行。

### 一图胜千言

多画图，PPT上面尽量不出现公式

公式太多就不是导论课了~

### 整体认识

到一个陌生的地方，先看看地图，了解整体是很重要的。

了解各种概念和他们之间的各种关系，不要在这个阶段深入细节。

### 深入学习：

在了解基础知识后，根据兴趣和需要，决定是否进一步深入、系统地学习某个细节。

真正的要掌握AI，数学是绕不开的。

耐心一些，发现数学公式也不是那么可怕，多花点时间总会看明白。

慢慢习惯了，就会发现公式的优点~

公式的缺点：抽象，对初学者不友好

公式的优点：准确，简洁