-Yeeeees,我們是你的設計生涯加油站！-

2023年「Yes Skill Course」軟件技能選修課

又開始被翻牌！

「Yes Course」堅持為內部學員

提供最優(yōu)質的技能課課程資源！

在Yes ，有最有經驗的導師、最資深的設計師、最前沿的新媒體藝術家，為大家技能提升助力；能夠讓 Yes 學員都具有能把課程所學轉化為畢設作品、留學作品集項目、落地商業(yè)交互項目的能力；每次課程都能增強學生學習的信心和動力，學習提升途中打怪升級！

YES一直走在、產品、交互技術前沿

本次重磅推出全球最新交互類課程

AI人工智能、ML機器學習、RL強化學習課程！

帶你一次搞定ml5.js！

人工智能、機器學習（Machine Learning，簡稱ML）和強化學習是三個相關但不完全重疊的概念，它們在計算機科學和人工智能領域有著不同的含義和應用。

那么小Yeah首先簡單介紹一下人工智能（Artificial Intelligence），機器學習（Machine Learning）和強化學習（Reinforcement learning）三者的聯(lián)系與區(qū)別。

人工智能（AI）是一個更廣泛的概念，指的是使計算機系統(tǒng)具備人類智能的能力。機器學習（ML）是人工智能（AI）的一個分支，主要是針對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究，而強化學習（RL）是機器學習（ML）的分支，關注如何使智能體（agent）在與環(huán)境的交互中通過試錯學習來達到特定的目標。

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人工智能?

Artificial Intelligence

在計算機科學中，人工智能（Artificial Intelligence）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說，“人工智能”一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯(lián)的“認知”功能的機器，如“學習”和“解決問題”。?

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機器學習

Machine Learning

機器學習（Machine Learning）是計算機系統(tǒng)為了有效地執(zhí)行特定任務，不使用明確的指令，而依賴模式和推理使用的算法和統(tǒng)計模型的科學研究。它被視為人工智能的一個子集。

機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等領域。

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強化學習

Reinforcement Learning

強化學習（Reinforcement learning，RL）討論的問題是一個智能體(agent)?怎么在一個復雜不確定的環(huán)境(environment)?里面去極大化它能獲得的獎勵。通過感知所處環(huán)境的狀態(tài)(state)?對動作(action)?的反應(reward)，來指導更好的動作，從而獲得最大的收益(return)，這被稱為在交互中學習。

強化學習問題可以通過游戲得到最好的解釋。以PacMan游戲為例，其中代理（PacMan）的目標是吃掉網(wǎng)格中的食物，同時避開途中的幽靈。在這種情況下，網(wǎng)格世界是代理行為的交互環(huán)境。特工因吃食物而獲得獎勵，如果被幽靈殺死（輸?shù)粲螒颍瑒t會受到懲罰。狀態(tài)是智能體在網(wǎng)格世界中的位置，總累積獎勵是智能體贏得游戲。

，時長01:03

本次課程

將通過ml5.js平臺進行教學

需要學生掌握一定的編程基礎

并且該課程為

AIGC工作坊

配套延伸課程

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ml5.js

ml5.js旨在讓機器學習對藝術家、創(chuàng)意程序員和學生等廣大受眾變得觸手可及。該庫提供了常用的機器學習算法和預訓練模型，構建在TensorFlow.js基礎之上，可單獨使用沒有外部依賴性，也可搭配p5.js使用。

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目前ml5.js可實現(xiàn)如下功能

01 圖像

imageClassifier?

用于識別圖像內容，可用于圖像與文字的匹配

poseNet?

用于識別人體姿勢的關鍵點，可用于動作識別

bodyPix、UNET?

用于人體與背景分割，可用于自動摳圖

styleTransfer?

風格遷移，可用于圖片藝術濾鏡

pix2pix、CVAE、DCGAN

圖像生成，可用于手繪圖生成實景圖、根據(jù)文本生成圖像

SketchRNN

圖像生成的另一種方式，可用于基于初始筆畫生成圖案

YOLO

物體檢測，可用于追蹤物體

02 聲音

soundClassifier

音頻分類，可用于語音控制

pitchDetection

音調檢測，可用于說話人識別

03 文本

CharRNN

文本生成，可用于輸入法聯(lián)想

Sentiment

情緒預測，可用于文本的情感判斷

Word2vec

詞轉向量，可用于把文本轉化為向量，在向量空間中進行計算

04 輔助功能

featureExtractor

圖像特征提取，可用于以圖搜圖、遷移學習

KNNClassifier

K-Nearest Neighbors算法創(chuàng)建分類器，可用于圖像分類

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課程導師

Course Instructor

?James?

紐約大學交互媒體藝術與心理學雙學位

輔修計算機科學

美國人機交互博士在讀

獲得NYU Creative Research基金資助

曾獲得James Dyson Award中國區(qū)冠軍

曾于MIT Media Lab擔任研究助理

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課程安排

Course Schedule

2023年7月22日起?

周六日晚20：00

3周課程跨度 5個課時

課時 1?

了解人工智能和機器學習

- 人工智能簡介，簡短的歷史，了解人工智能、機器學習和深度學習的區(qū)別

- 機器學習與神經網(wǎng)絡簡介

- 生成式 AI 在設計中的應用

- ml5.js 介紹與上手

課時 2

了解?ml5.js

- ???探討實驗一些?ml5.js?的功能，如圖像分類、對象檢測、姿態(tài)估計、模型訓練等?

課時 3

了解大語言模型

- 自然語言處理簡介

- 解釋 LLMs?及其應用場景

- 介紹 OpenAI?GPT

- 使用 OpenAI?API?構建對話和交互界面

- 對最終項目進行討論和問題解決

課時 4

?了解強化學習

- 強化學習簡介

- 實現(xiàn)一個基礎的強化學習模型并訓練一個游戲 AI

- 對項目進行問題解決和最終確定

課時 5

項目展示和總結

- 學生展示最終項目

- 對項目進行反饋和討論

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適合人群

●?針對?交互設計/人工智能感興趣的?學員/設計師
●?申請海外留學的學員

●?國內考研、保研（以及夏令營）的學員

●?海內外求職的學員/設計師

●?想要提升自己落地項目能力的學員/設計師

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如何報名

How to register

本項目僅針對YES內部學員開設

限時對外開放 先到先得

感興趣的同學可以

掃碼加小Yeah微信

備注【ml5.js課程】哦！

END