下午参加了1.5h的李飞飞的讲座。
讲座内容主要是: 人工智能的发展，以及自己团队所做的工作。
内容：
早期的人工智能 建立了一些简单的 语法-语义-推理 的框架，在框架的本质是一套人工设计的规则系统。
有了机器学习之后（我的理解是BP出现），我们可以用较为通用的算法从数据中去学习。
CNN从提出到现在并为产生太大的进化，本质可能就是RELU非线性激活+dropout提出。
imagenet 是李飞飞团队标注的，每年都有比赛，近年比赛的结果是越来越深的网络结构获得最好的结果，而且目前最好的识别结果已经超过人类。（ERROR rate：best algorithm 3.5%，human 5.1%）
李飞飞团队做了一些场景识别+语义生成的工作，比如看图说话，由一张图生成一段话。
人工智还远远不能和人类智慧媲美，路还非常差。
问答：
一个好的讲座通常包括两个部分：精心组织的面像受众的内容，睿智而广泛的精彩问答。
Q：你认为优秀的学生是怎样的，他们毕业后会有什么诉求，会去到哪里？
A：优秀的博士通常在毕业后会有比较好的品味（带着美感）去发现问题、解决问题。在这个过程中通常会有严谨的数学思路，有强的执行能力，一定的交流能力也是非常必要的。要热爱所研究的方向，不然读博的过程会很黑暗。我们一般推荐优秀的博士毕业生去大学当教授，现在也有很多其他的选择，学生可以去工业界或者创业。
作为老师，李飞飞通常每周和学生喝点小酒，沙龙两次。
个人思考：
良好的学习素养（完善知识扎实的基础+纯粹的学习兴趣与态度）很重要，保持对学习及工作的兴趣，不要太浮躁。把基础的算法在简单经典的问题上实现一下，你就不会对一些新算法产生畏惧心理。