00:15:00 在本节中，Patrick Winston 教授讨论了用于对绘图中的线和交汇点进行编目和分类的词汇，包括顶点、边、交汇点和线。他继续解释说，只有 18 种方法可以在路口周围排列标签，其他的都被排除在外。他还提供了六个 L、五个叉子、四个 T 和三个箭头的示例，这些示例可用于标记路口。标记连接点的不同方式取决于八分圆，填充的八分圆数决定了连接点的类型。
00:20:00 在本节中，演讲者讨论了用东西填充五个八分圆的可能性，并解释了如何从三个不同的角度观察物体以分析观察到的内容。用紫色粉笔看物件，有两凹一凸的箭头交界处；从蓝色粉笔中，有一条凹线和一条边界，而另一边是 与蓝色透视对称相反。演讲者进一步检查了可以创建叉形和 L 形交叉点的顶点，以及可以创建以剩余线为边界的 T 形的模糊对象。最后，演讲者提到当对象聚集在一个点时也可以创建具有六个面的顶点。
在此视频中，Patrick Winston 讨论了识别视觉对象的挑战，包括 David Marr 关于形成基于边缘的对象描述、表面法线和广义圆柱体的想法。演讲者还深入探讨了视觉对象识别的不同方法，包括对齐理论和使用相关算法来计算中等尺寸特征的位置。温斯顿以猫喝水为例，强调了识别尺寸不同的自然物体所面临的挑战，以及上下文和讲故事在视觉识别中的重要性。在整个视频中，他提供了演示和示例来解释各种概念。总的来说，演讲者强调了视觉识别的困难，并鼓励学生继续在该领域进行研究。
00:00:00 在本节中，Patrick Winston 讨论了识别视觉对象（例如面部）的挑战。他介绍了一个可以改变政客形象的程序，展示了它如何在存储的图像中进行插值。温斯顿随后深入研究了物体识别的历史，从大卫马尔的想法开始，他提出视觉识别的第一步是形成物体的基于边缘的描述，称为原始草图。 Marr 然后建议用表面法线装饰原始草图以显示物体的方向，将其称为两个半 D 草图。随后将两个半 D 草图转换为广义圆柱体，这使我们离识别视觉对象又近了一步。
00:10:00 在本节中，Patrick Winston 解释了如何使用 alpha、beta、gamma 和 tau 作为常数为不同的对象生成方程。他演示了这个等式如何适用于四种不同颜色的点，并且通过为所有点选择相同的 alpha、beta、gamma 和 tau 值，他可以成功地使用线性运算来关联不同对象中的点。然后他解释说坐标是物体在绘图上的二维投影，并回答了关于如何在视觉物体识别中识别曲面的问题。
00:15:00 在本节中，Patrick Winston 讨论了约束如何帮助预测对象的位置以帮助识别。他解释说，通过使用可以从四个线性方程和四个未知数推导出的 alpha、beta、gamma 和 tau 变量，可以正确识别对应点，从而提供有关未知物体位置的有价值信息。温斯顿演示了这种方法，并解释说如果正确识别了相应的点，它就提供了一个强烈的指示，表明该对象是正确的，例如方尖碑或器官。
00:20:00 在本节中，演讲者演示了如何计算 3D 对象图像中 x 坐标围绕 z 轴旋转时的移动。他们首先定义一个标准位置并确定该位置的 x 和 y 坐标，然后旋转对象以创建三个不同的位置（a、b 和 c）并确定每个位置的旋转角度。然后说话者使用矢量旋转来计算当对象围绕 z 轴旋转时 x 坐标如何变化。该过程涉及使用余弦和正弦函数，并考虑向量旋转时的 x 和 y 坐标投影。
00:25:00 在这一部分中，演讲者简化了通过正交投影描述视觉对象识别的方程式，正交投影是沿 x 轴的投影，没有任何透视。他认为，未知因素，例如角度 theta 的余弦和正弦，是常数，可以表示为 x sub a 和 x sub b 的 alpha 和 beta 乘数。当给出允许平移和旋转的场景时，演讲者指出需要通过减去两个方程来确定额外的常量 tau。
00:40:00 在视频的这一部分，演示者以带有噪声的图像为例，解释了相关性在视觉对象识别中的工作原理。相关性涉及到具有偏移量的面部范围的乘法和积分。当偏移量相等时，程序将图像与自身相乘并在面部进行积分。通过最大化平移参数 x 和 y，尽管添加了噪声，但仍可以挑选出图像的特定特征，例如人脸。演示表明，即使增加了噪音，程序仍然能够挑选出正确的特征。
00:20:00 在本节中，探讨了在尝试确定哪篇文章最接近未知文章时使用最近邻的概念。当所有 Town 和 Country 文章都被确定为最接近时，就会出现问题。相反，该课程讨论使用不同的度量标准（例如向量之间的角度）来解决问题。两个向量之间夹角的余弦可以通过简单的计算计算出来，这在很多情况下都很有用，包括机械臂控制。目标是移动手臂以特定速度和加速度控制球的轨迹，这涉及确定两个角度，theta 1 和 theta 2。
00:25:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了深度神经网络的最后一层以及调整阈值和权重值以优化样本分类的重要性。通过改变阈值，sigmoid 函数发生偏移，而改变权重值会改变曲线的陡度。这些调整反过来会影响数据集中正面和负面示例的概率。为了最大化正确分类数据的可能性，必须通过偏导数优化 T 和 W 值。
00:30:00 在本节中，讲师解释了在输出层中调整参数以最大化我们拥有的样本数据的概率的概念。这涉及将输出值视为与看到类的概率相关的东西，并相应地调整参数。讲师使用 S 形曲线和梯度下降算法演示了该过程。目标是将某种概率与每个类别相关联，以便我们可以找到最有可能的类别。一个类的实际概率是通过将该类的 sigmoid 函数的输出除以所有函数的总和来计算的。这称为除以归一化因子并将每个输出值转换为概率。
00:45:00 在本节中，演讲者使用 Google 关于在图片上添加说明的论文中的示例，讨论了深度神经网络在图像处理中的工作原理。神经网络通过检测图像中的局部特征和纹理来识别物体，例如校车或棒球。然而，神经网络无法理解图片的上下文，正如其他错误识别示例所证明的那样，这被证明是该技术的局限性。然后，演讲者讨论了他们的实验室在保留神经网络对图像印象的同时从图片中剔除矩形的工作。神经网络识别物体的能力也通过各种残缺程度的图片展示，即使图像的一部分被移除，神经网络的表现也令人钦佩。
00:10:00 在本节中，我们将了解基因型如何决定表型以及每个个体的不同适应性。一旦对适应度进行评分，计算机科学家就可以使用数字来计算下一代的生存概率。为确保概率加起来为 1，我们需要从适应度生成的概率度量。在构建在具有 x 和 y 函数的空间中搜索最优值的遗传算法时，适应度由某个常数乘以 x 的正弦值、数量的平方、乘以某个常数 y 的正弦值、数量的平方、e 来确定加上 x 加上 y 除以某个常数。
00:30:00 在本节中，演讲者结合适应度等级和多样性等级来演示遗传算法如何使用小步长运行 100 代。通过爬到右上角，多样性部分在找到高适应性的同时保持事物的分散。当多样性被关闭时，需要 6 亿年。但是，它在处理护城河问题时效果很好，因为它具有交叉机制以结合 x 和 y 的优点。演讲者解释了突变基本上是如何进行爬山的，并且有多种选择来处理这种情况，包括要进行多少交叉。但演讲者指出，遗传算法只捕获了一个非常幼稚的进化观念，即基因型到表现型的转变中仍然存在许多没有人完全理解的魔力，这给设计者留下了很多干预。
00:30:00 在本节中，演讲者讨论了理解学生的计算能力在教学中的重要性。这包括考虑到与计算机相比，三年级学生存储信息的能力有限。他们还谈到了契约，例如对教师风格的信任和理解，对于学生有效学习是多么必要。演讲者进一步解释了自言自语或构建描述如何对学习至关重要。 Michelene Chi 进行的一项实验显示了在学习基础物理时自言自语的优势。
第 7 讲 约束：解释线条图
7.约束：解释线条图
该视频讨论了解释线条图的约束满足问题的发展，该问题始于尝试创建一台可以看到简单对象的计算机。对实验家古兹曼的工作进行了分析，导致大卫霍夫曼在一个简单的数学世界中工作的方法有限制，这使他能够发展出比古兹曼的程序更好的理论。该视频探讨了用于对图纸中的线和连接点进行编目和分类的词汇，五个八分圆充满东西的可能性，以及使用约束来测试对象的可构造性。该视频还讨论了使用标签来解释线条图的挑战、Waltz 算法以及在绘图分析中处理叉顶点的过程。在这个项目中开发的约束在解决具有大量约束的问题中有应用，例如地图着色和调度。
与蓝色透视对称相反。演讲者进一步检查了可以创建叉形和 L 形交叉点的顶点，以及可以创建以剩余线为边界的 T 形的模糊对象。最后，演讲者提到当对象聚集在一个点时也可以创建具有六个面的顶点。
第 8 讲 约束：搜索、域缩减
8. 约束：搜索、域缩减
该视频讨论了问题解决中的约束概念，特别是在搜索和域缩减的背景下。演讲者使用为地图上的州分配颜色的示例来说明如何在开始搜索之前使用约束来缩小可能性。演讲者还探讨了处理约束的不同方法，例如只检查分配或考虑所有内容，并介绍了资源规划的概念作为基于约束的问题解决的另一种应用。总的来说，该视频全面概述了如何使用约束有效地解决复杂问题。
第 9 讲 约束：视觉对象识别
9.约束：视觉对象识别
在此视频中，Patrick Winston 讨论了识别视觉对象的挑战，包括 David Marr 关于形成基于边缘的对象描述、表面法线和广义圆柱体的想法。演讲者还深入探讨了视觉对象识别的不同方法，包括对齐理论和使用相关算法来计算中等尺寸特征的位置。温斯顿以猫喝水为例，强调了识别尺寸不同的自然物体所面临的挑战，以及上下文和讲故事在视觉识别中的重要性。在整个视频中，他提供了演示和示例来解释各种概念。总的来说，演讲者强调了视觉识别的困难，并鼓励学生继续在该领域进行研究。
第 10 讲 学习简介，最近邻
10.学习介绍，最近的邻居
在这段 YouTube 视频中，Winston 教授介绍了学习这一主题，并讨论了两种学习类型：基于规律的学习和基于反馈的学习。他专注于基于规律的学习技术，如最近邻学习、神经网络和提升。最近邻学习涉及一个特征检测器，生成一个值向量，然后将其与可能性库中的向量进行比较，以找到最接近的匹配项并确定对象是什么。演讲者给出了如何应用此方法的各种示例。他进一步讨论了如何使用决策边界来识别对象的类别。介绍不同案例之间的相似性原则，强调睡眠管理的重要性，因为它对学习有很大影响。最后，他谈到了非均匀性问题、“重要的”问题以及使用统计技术规范化数据的重要性。
第 11 讲 学习：识别树、无序
11.学习：识别树，无序
麻省理工学院教授帕特里克温斯顿解释了建立识别机制以使用数据识别吸血鬼的概念，以及创建满足奥卡姆剃刀的小型且具有成本效益的识别树的重要性。他建议使用启发式机制来构建树，因为计算所有可能的树是一个 NP 问题。温斯顿建议使用影子测试、大蒜测试、肤色测试和口音测试来识别哪些人是吸血鬼，并解释了如何测量集合中的紊乱，以根据紊乱的测量结果确定测试的整体质量。该视频还讨论了如何将识别树与数字数据一起使用，并且可以将树转换为一组规则，以创建基于规则行为的简单机制。
第 12a 讲：神经网络
12a: 神经网络
该视频涵盖了与神经网络相关的一系列主题。演讲者首先讨论了神经网络的历史，强调了 Geoff Hinton 所做的改变该领域的关键工作。然后讨论神经元的解剖结构，以及收集和处理输入的方式。然后，该视频深入探讨了神经网络如何充当函数逼近器，以及如何使用爬山和梯度下降来提高性能。引入链式法则以促进偏导数的计算，演讲者演示了如何使用这种方法训练世界上最简单的神经网络。还讨论了神经网络的最佳速率常数，演讲者介绍了具有两个输入和输出的更复杂的神经网络。最后，引入重用原则来解决通过大型网络的路径可能呈指数爆炸的问题。总的来说，该视频强调神经网络中的伟大想法往往很简单且容易被忽视，尽管它们可能对该领域产生重大影响。
第 12 讲 b：深度神经网络
12b：深度神经网络
该视频涵盖了与深度神经网络相关的几个主题，包括涉及的计算过程、卷积神经网络、自动编码算法、输出层中的调整参数、softmax 以及卷积网络的反向传播。该视频还探讨了局部最大值、拓宽网络和神经网络学习等概念，同时展示了深度神经网络在图像处理中的工作原理。总的来说，该视频全面概述了深度神经网络中涉及的主要概念，包括它们的优点和局限性。
第 13 讲 学习：遗传算法
13.学习：遗传算法
该视频讨论了遗传算法的概念，它模仿进化并使我们能够解决复杂的问题。通过染色体的遗传遗传过程被分解并使用具有突变和交叉选择的二元染色体进行模拟。候选人的生存概率和排名顺序用一个例子来解释，显示正确执行时的有效性。讨论了克服局部最大值的挑战和模拟退火技术的引入。展示了遗传算法的实际应用，包括构建基于规则的专家系统的项目以及由块状物体组成的生物的进化。讲师回顾了遗传算法的起源和成功，指出多样性是其成功的关键因素。
第 14 讲 学习：稀疏空间、音系学
14. 学习：稀疏空间、音系学
在视频的这一部分，温斯顿教授介绍了稀疏空间和音系学的概念，作为与人类学习方式研究相关的机制。他讨论了在语言学习方面我们看到的和听到的之间的相互作用，用例子来说明视觉线索如何影响我们对语言的感知。演讲者解释了设计用于识别和产生语音的机器的元素和连接，包括寄存器、一组单词、约束和音素缓冲区。他还使用正例和反例来解释音韵学模式的归纳技术，并使用课堂示例查看与“猫”和“狗”相关的显着特征。最后，他讨论了创建与机制功能相匹配的约束以及结合视觉表示以更好地理解和解决问题的重要性。
第 15 讲 学习：有惊无险，幸福条件
15. 学习：有惊无险，幸福的条件
在此视频中，Patrick Winston 教授讨论了从有惊无险中学习的概念和幸福条件。他使用了不同的示例，包括构建拱门和确定将其视为拱门所需的特定约束。他还解释了计算机程序如何使用启发式学习来识别火车的关键特征。演讲者强调了自我解释和讲故事的重要性，特别是将两者结合到演示中如何使一个想法脱颖而出并广为人知。归根结底，他认为包装创意不仅仅是关于人工智能，还在于做好科学，让自己更聪明，变得更有名。