# shendusuipian

**Repository Path**: eliwchen/shendusuipian

## Basic Information

- **Project Name**: shendusuipian
- **Description**: To know stats by heart
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-11-29
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 深度碎片的学习历程，方向与特质

坚持深耕fast.ai，以Jeremy Howard, Rachel Thomas为榜样，致力成为优秀的深度学习教育者      
Rooted with fast.ai, and strive to become an excellent DL educator like Jeremy and Rachel!

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**Jan 22 2019 开始**
## 学习焦点：fast.ai
- 专注建设fast.ai v3 2019 论坛[中文版](https://forums.fast.ai/t/fast-ai-v3-2019/39325?u=daniel)，以及GitHub上的[on-going version](https://github.com/EmbraceLife/fastai_treasures#table-of-contents)
- 欢迎大家来论坛页面，就课程视频和notebooks内容欢迎提问和分享

- 但仍旧接受吴恩达机器学习和深度学习课程知识点提问，提问要求不变。

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**Dec 17 2018 - Jan 2019**

## 学习方向
- 人工智能：机器学习，深度学习，强化学习    
- 金融：货币银行经济学，金融学，博弈论

## 学习目标
- 寻找世界顶级教授或讲师的视频课程（吴恩达，Perry Mehrling, David Silver... Sal Khan 他们屈指可数）
- 吃透他们的思想（至少是视频课程内的）
- 用他们的思想指导自己的生活与工作
- 构建自己的知识体系

## 学习方法
- 自制图解视频剖析课程核心内容，使之更直观直觉（有时间和条件做视频时）
- 分解剖析原课程视频，构建小视频+问答的知识脉络体系（没有时间和条件做视频时）

## 当前积极推进的项目
- 读透卡耐基梅隆大学，机器学习学院主任的机器学习课程（优先推进中）
- Fast.ai课程（优先推进中）
- David Silver 强化学习课程分解剖析 [文本框架][视频专辑](https://www.bilibili.com/video/av38356048)
- Perry Mehrling 货币银行经济学课程分解剖析 [文本框架][视频专辑](https://www.bilibili.com/video/av38322465)

## 已完成项目
- [吴恩达AI for everyone笔记视频](https://www.bilibili.com/video/av46137769/) 每日更新
- [fastai笔记中文视频](https://www.bilibili.com/video/av46130852/) 按需定制
- [图解吴恩达机器学习（2019直觉版）视频专辑](https://www.bilibili.com/video/av39711506/) 按需定制
- [读透吴恩达机器学习](https://zhuanlan.zhihu.com/p/55510889)，[吴恩达机器学习有问必答](https://zhuanlan.zhihu.com/p/55824011)

## 以下是2018.6之前完成的一些有代表性的视频作品

### 较受欢迎的视频专辑作品
[图解机器学习的数学基础（线性代数，微积分，PCA）](https://www.bilibili.com/video/av21562345/)   
[图解CNN系列论文（第二轮）](https://www.bilibili.com/video/av22822657)   
[吴恩达机器学习(全)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/34726093)   
[吴恩达深度学习课程（5课全完结）：掰开揉碎版](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31645196)   
[一句话的机器学习深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/c_183710782) （复习深度学习核心概念）    

### 前沿论文深度剖析（2017年,对这篇论文刚刚”出炉“，做了细致学习）
[读论文：AlignedReID (更新了Q&A）视频专辑](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31401390)      

### 探索公众普及型视频作品
[讲给路人听的深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/c_164834731)     
[算法的人生启示](https://zhuanlan.zhihu.com/c_186658192)     
[机器是如何获得人类的能力的](https://www.bilibili.com/video/av23972551/)    

### [受欢迎的知乎回答](https://www.zhihu.com/people/shendusuipian/answers/by_votes)
[如何看懂深度学习论文里的数学原理部分?](https://www.zhihu.com/question/266533669/answer/377229055)    
[为什么说regularization是缓解overfitting的好办法?](https://www.zhihu.com/question/274502949/answer/376013602)

### 中断的项目
**分析原因**:     
- 大部头教材，牵涉精力时间太大，难以为续；
- 尝试消化每个知识点（多涉及CS研究生博士生阶段知识）在转化为图解视频，野心太大，能力不足    

[图解Bishop的模式识别和机器学习](https://www.bilibili.com/video/av23315701/?spm_id_from=333.23.home_video_list.2)    
[图解Murphy的概率机器学习](https://www.bilibili.com/video/av23323837/?spm_id_from=333.23.home_video_list.1)    
[图解Sutton的强化学习](https://www.bilibili.com/video/av22165205/)    
[图解深度学习花书](https://zhuanlan.zhihu.com/c_172262754)     


**更多视频作品和文字整理，可在下文历史记录中查看**

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**2018.10-11 (迷茫期）**

机器学习和深度学习方向的学习和问答暂停了，这里有一个[Farewell小总结](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/blob/master/my%20Farewell%20to%20AI%20studies.pdf)

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**2018.9以前**    

## 专注方向
数学建模，Agent-based modeling, Netlogo Programming

### 自制视频
NetLogo建模课程初探
- 蚁群行为建模全流程解读 [video](https://www.bilibili.com/video/av31450231/)
- 财富分布建模解读 [video](https://www.bilibili.com/video/av31828973/)
- 英雄与懦夫游戏建模解读 [video](https://www.bilibili.com/video/av31920819/)
- 英国房地产模型论文复现升级全流程解读 [video](https://www.bilibili.com/video/av31860025/)
- 英国房地产模型导读 [video](https://www.bilibili.com/video/av32944949/)
- 用ABM再造经济学原理-需求与供给曲线 [video](https://www.bilibili.com/video/av33590414/)

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**2018.7以前**

## 如何一起学习

> 如何学习，如何一起探讨问题 ([notes](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/issues/11) and [video](https://www.bilibili.com/video/av17823290))  

## 专注的方向

> 概率与统计的直觉 （Now）
>
> 微积分的直觉 （Later）

## 笔记视频积累

> Bayes' Theorem visual guide ([notes](http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/blob/master/Bayes%20Theorem%20Visualization.html) and [videos](https://www.bilibili.com/video/av26967124/))
>
> - very easy and intuitive introduction to bayes' theorem
>
> Cartoon guide to statistics ([notes](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/blob/master/statistics%20in%20cartoon.pdf) and [videos](https://www.bilibili.com/video/av27442306/?p=1)) 
>
> - my first attempt to link all ideas of statistics cover in a 10 week stats course for first-year Undergraduates
>
> Statistics by CrashCourse ([notes](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/issues/4))  
>
> - brilliant video series to introduce 10-week-long statistical concepts intuitively and visually
> 
> Harvard Fat Chance ([course videos](https://www.bilibili.com/video/av27939219/), [my notes videos](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/issues/16)) 
>
> Harvard Statistics for Life Sciences Specialization ([course videos](https://www.bilibili.com/video/av29300132/), [my notes](https://github.com/EmbraceLife/shendusuipian/issues/41)) **Just started**

## 早期概率视频专辑

> [zurich intuitive probability](https://www.bilibili.com/video/av23922698/)  （前28个视频）
>
> [叶丙成概率公开课](https://zhuanlan.zhihu.com/p/34835280)  



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**2018.5 以前**

### 持续学习的原动力

让那些束之高阁但充满魅力的论文和教材里的知识，能用普通人的语言来讲述和理解；

> [在知乎上做的有关机器深度学习的问答](https://www.zhihu.com/people/shendusuipian/answers) （努力做到直观简洁，将前提知识与概念要求降到最低）
>
> [3blue1brown的神经网络学习笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31610304) （更早期的学习）
>
> [讲给路人听的深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/c_164834731) （早期视频系列尝试）
>
> [算法的人生启示](https://zhuanlan.zhihu.com/c_186658192) （近期视频系列尝试）
>
> [机器是如何获得人类的能力的](https://www.bilibili.com/video/av23972551/) (近期的努力)



### 专注方向

主流核心的机器学习，深度学习，强化学习的概念，原理和算法模型（专注理解力基本功的打磨）



### 从0开始学习，对机器（深度）学习构建了一定程度的系统认知

将海外优质深度学习，机器学习课程，深度解剖，制作成图解视频笔记系列，力求更直观简洁的，让普通人听得懂的解读

> [迭代1:吴恩达深度学习(全)](https://zhuanlan.zhihu.com/c_125766243)
>
> [迭代2:李宏毅深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/c_170327360)
>
> [迭代3:吴恩达机器学习(全)](https://zhuanlan.zhihu.com/c_171761254)
>
> [迭代4：一句话的机器学习深度学习](https://zhuanlan.zhihu.com/c_183710782) （复习深度学习核心概念） 



### 从恐惧到细致深入解读机器（深度）学习论文

通过图解论文视频系列，剖析经典和前沿论文中的算法和模型创新，用更直观简洁的理解，让普通人也能了解模型原理和熟悉前沿动态；

> [论文早期系列解读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/30900244)
>
> [2017年做的一篇刚出炉的前沿论文解读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31401390) 
>
> [近期重读经典论文](https://zhuanlan.zhihu.com/c_170572456) 



### 具备理解机器学习和深度学习课程与论文所需数学基础

通过图解视频系列，解读了机器学习所需的概率论，线性代数，微积分直观理解，

> [3blue1brown的线代概念学习笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32580897) （早期尝试）
>
> [图解叶丙成概率公开课](https://www.bilibili.com/video/av19511740/) 
>
> [图解机器学习的数学基础（线性代数，微积分，PCA）](https://www.bilibili.com/video/av21562345/)



### 长期学习项目

 图解困扰大多数学习者的经典机器学习教科书 （难度较大，缓慢更新）

> [图解Bishop的模式识别和机器学习](https://www.bilibili.com/video/av23315701/?spm_id_from=333.23.home_video_list.2)
>
> [图解Murphy的概率机器学习](https://www.bilibili.com/video/av23323837/?spm_id_from=333.23.home_video_list.1)
>
> [图解Sutton的强化学习](https://www.bilibili.com/video/av22165205/)
>
> [图解深度学习花书](https://zhuanlan.zhihu.com/c_172262754) 



### 中短期学习项目

构建全面深入的对概率统计，线代微积分的直观理解 （大部分精力所在）

> [图解概率：逐步构建概率的直觉](https://www.bilibili.com/video/av23922698/) 
>
> [线性代数与微积分的直觉：MIT数学课程学习笔记](https://www.bilibili.com/video/av24488624/)
>
> [图解bridgewater研报](https://www.bilibili.com/video/av24237591/)
>
> [机器是如何获得人类的能力的](https://www.bilibili.com/video/av23972551/) 
>



### 代码能力

> [python源码能力](https://zhuanlan.zhihu.com/p/30324143)
>
> [搭建工作平台](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29857256)
>
> 具备[深度解读pytorch源代码能力](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29916596)
>
> 具备解读[chainer源码能力](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31017975)
>
> 具备熟练使用keras, tensorflow写交易模型的能力
>
> [简单版模型及视频分享](https://zhuanlan.zhihu.com/p/29211289) （早期摸索，模型表现不好）
>
> [复杂交易模型及可视化代码](https://github.com/EmbraceLife/LIE/tree/master/my_utils) （1年前的代码，没有近期维护）
>
> （近期代码不是学习重点，有些生疏；目前无力做代码方面的视频工作和问答）



### 尝试帮助的人群

为企业定制机器（深度）学习培训课程，帮助实现产品中的机器（深度）学习的模型，算法，技巧，概念，能在客户，产品经理，研发人员，决策者之间实现高效准确直观的理解和沟通。

> [产品经理的机器(深度)学习图解手册](https://www.bilibili.com/video/av22365322/) 希望能为公司和产品经理定制基于产品的机器学习和深度学习课程
>
> [机器是如何获得人类的能力的](https://www.bilibili.com/video/av23972551/) 希望帮助非专业人士直观理解主流深度学习模型的工作原理
>
> [图解bridgewater研报](https://www.bilibili.com/video/av24237591/) 希望参与市场模型理论研究和量化对冲产品研发



### 个性特点

> 保持高度的危机感，同理心，沟通协调意识; 
>
> 努力用[GD+adagrad, RMSprop, Momentum的原则](https://www.bilibili.com/video/av20381986/?p=68)做好每天的积累； 
>
> 有莫名强烈的将飘在云端傲视人世的科学成果打入人间的执念; 
>
> 有探索直觉直观理解高深论文和课程的执念; 
>
> 有包容paradox心智; 
>
> 有从哲学，历史，社会角度理解科学原理的原始直觉instinct；