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太奇的赵志刚老师讲的数学怎么样啊？
我听过他的课，我觉得非常棒！！！我买的网课听得，做题方法很好，讲得很清析
不怎么样，照本宣科
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“AI”能自我进化吗？
AI确实进化了，它能做的事情越来越多，成绩斐然。它的背后是AI实现路径的“三级跳”。但是“AI自开发短期内应该无法替代人的工作，还有很长的路要走。”徐文娟说。赵志刚从学术角度分析道：“只有当人类把不同应用领域的AI模型设计出来，并进一步分解出一系列通用模块，如同化学中的元素周期表、生物中的DNA、RNA，这种自开发才能有更多的应用。”
“仅需几行代码就能构建一个回归模型。”程序员认可谷歌AutoML的工作表现，认为AutoML设计的模型和机器学习专家设计的不相上下。日前，谷歌工程师分别在中国和硅谷重点推介谷歌AutoML项目。不明就里的疑惑紧跟着纷至沓来——AI又进化了？！已经会自开发了？能操控自己的进化了？是要摆脱人类吗？
国家超级计算济南中心大数据研发部研究员赵志刚说：“起初我们用数学公式和‘if……then’等语句告诉计算机第一步做什么、第二步做什么，手把手地教，后来给机器n组输入和输出，中间的规则或规律由它自己学会。”
“之前，很多聪明的头脑花一辈子时间研究：如何抽取有效的特征。”专注于智能导购对话机器人的智能一点公司CTO莫瑜解释道，“神经网络算法的发明、深度学习技术的出现，使得AI进化到2.0，抽取特征的工作由AI自己进行，我们的工作也随之发生了变化。”
用数学函数的模式很容易解释“1.0”到“2.0”的转变：如果把识别图像、语义理解、下棋等任务的达成都看成是不同的Y=f（X），即输入的“猫”的图片、声音或棋招是“X”，输出的“猫”、回答、棋高一招是“Y”。深度学习之前，人通过自己的分析寻找函数f对应的公式，告诉给AI。而深度学习之后，人输入大量的X与Y的对应，AI自己发现函数f对应的公式。
“AI找到的函数f的具体内容，可能比人找到的更好，但是人类并不知道，就像一个黑匣子。”莫瑜说，“但是f的形式是AI研究员通过研究设计出来的，如果使用深度神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方式也是提前设计的。”
随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建出现了特定可追寻的经验。“各种共性神经网络的发布，使得从业门槛越来越低。一些普通的模型构建与优化，刚毕业的学生在网上学学教程就能上手。”赵志刚说。
当构建模型成为可习得的技能，AutoML就出现了。它能做的正是AI研究员的模型设计工作。“将帮助不同公司建立人工智能系统，即使他们没有广泛的专业知识。”谷歌工程师这样推介。AI成功进化到3.0。
事实上，AutoML替代的仍旧是人类能够提炼出经验的工作。“如果说之前人描绘一套寻找函数f的‘路网’，在深度学习的技术辅助下，机器能最快找到优化路径；那么AI现在可以自己设计路网了。”赵志刚言简意赅。
可以看出，不论是深度学习、还是AutoML，都只替代人类的一部分群体已经钻研透了的工作。“机器能做的事情，尽量不要手工劳动”，这是很多程序员的人生信条，这个信条催生了AutoML。本着同样的信条，微软开发了DeepCoder。“它可以用来生成满足给定输入输出的程序。”莫瑜说，但它的表现目前还不尽如人意，只能编写一些简单的程序。
谁是“上帝”答案毫无疑问，人类。
既然AI在进化中走向了更高一阶的模型设计，那么“上帝之手”又发生了哪些变化呢？
“炼丹”，莫瑜用两个字形象地说起自己的工作，“智能一点是专业做智能客服的，研发人员的工作主要集中于问题建模（如何将实际问题转化为人工智能技术解决的问题）和算法优化（如何提升人工智能算法的效果）。”
“炼”意味着不断地调试和完善。“针对特定的人，越投脾气越好，回答越精准越好。”莫瑜说，“我们的X是客户的问话，Y是机器人客服的回复，中间的函数f需要训练。”
这是个不容易的任务。如果把人类社会的经验分为3类：有公式的确定规则、可言传的知识、只可意会不可言传的感觉。最后一类最难琢磨。
“因此，我们想办法构建完善的闭环反馈，了解特定用户的喜好，通过情感、趣味的表达，最终做到投其所好。”莫瑜说，“目前处于人机协同的工作阶段，但是越来越多样本的获取，将帮助我们的智能客服给出精准的、讨喜的回答。”
可见，并不是所有领域都适合交给AI自开发去做，比如问题建模方面，如何将实际问题抽象转换为机器学习问题， AI还无法自主完成。在AI2.0阶段，研发人员还需要人工设计函数f的形式。
MBA数学辅导，谁的课讲得好
在复习冲刺阶段，很多MBA考生都希望得到质的突破，尤其是想数学这样的学科，只要掌握方法和技巧就有可能大幅度提高分数。今天博雅汇小编告诉大家MBA数学如何快速提分。
掌握快速答题技巧
快速答题技巧一方面可以帮助我们在最短时间获得答案，在考试中节省时间。另一方面
掌握快速答题技巧可以帮助我们解决部分困难问题。我们都清楚，题目设置上要想拉开学生们的分数，会通过设置几个比较难的题进行拉开分数，可能常规的做题方法需要费时费力花费很长时间才能做完，但是运用答题技巧可能就仅仅需要不到一分钟就做出来了，这是很有可能的。
常见的答题技巧有排除法、特值法、赋值法、代入验证法、数形结合法、特征分析法等。
时间管控
冲刺阶段要保证每天完成一套试卷，这样做一是保证数学计算用时，二是保证考试时间分配。通过训练使选择填空用时控制在规定时间内。一般数学最好的一小时内打完是最合理的，在一小时内遇难就过，先把该得的分拿到手，有时间再去看难题，博雅汇小编提醒切记不要死磕一道题，这样非常浪费时间，时刻记住在考场中有效利用时间才是得分的重点手段。
答题细节
规范答题对提高得分率很重要，采用A4纸进行书写规范训练，做好草稿纸的规划。MBA数学难题的考察方式不是让你去复杂计算，而是细节问题的考察，要利用好题目给出信息进行准确计算。
保证数学复习时间
数学是考研最难的科目，内容多且深。所以花在数学上的时间从开始到结束都应定时定量。建议每天保持至少三至四个小时的数学学习时间，对于具体学习时间安排在何时，我们可以自由决定，但学习时间必须得到保证。数学的学习是一项任重而道远的事情,需要必备的勇气和坚持,希望广大MBA考生能合理把握好时间,不忘初心方得始终。
再次需要注意的几点：
1、不可放松基本计算的训练，保持每天25题的做题量，注意各个题型均要涉及，薄弱题型有针对加强训练。
2、要卡表做题，加强时间记忆，有计划的设计草稿纸的使用。复习时按照时间做题可以帮助我们正式考试时按照规定时间答完卷。
3、适当进行实战心理素质训练。心态是考试的重要影响因素，无论是复习什么科目，坚持、自信都是要具有的基本素质。不要总患得患失，担心对手实力太强，可能你的对手比你还要担心你的事情。
4、越临近考试越要稳扎稳打，及时做好归纳总结，近年考试中频繁出现的热门考点、经典题型和自己做题时经常出错的题目类型是重点的总结对象，需认真、规整地总结到笔记中并时常翻看，必定对解题能力的提高起到极大推动作用。同时还要重视教材，紧随大纲把握考试动向，提分不是很轻松的事情，MBA考生不能过于着急，脚踏实地地复习巩固才行。
以上就是博雅汇小编为大家整理的数学如何快读提分和考高分的几点建议。在进行备考MBA数学时相信各位MBA考生会更有信心。
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