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艾瑪學習週記2021W01:試讀Batch與大霓老師美語教室

讀書會:

本週二讀書會上了我的大魔王章節—《精通Python》第十章「物件與類別」,這章是我至少讀兩遍,也在不同讀書會裡聽過,但仍不太會用的概念,我確定很重要,但我真的還沒寫過複雜到必須使用類別(Class)的作業,不過,即使不敢說已經懂了,我還是很喜歡這個想法,讓很多特性都能在規範裡面放飛自我。
講者是一個科大的老師,為了想看看目前業界的發展到哪裡,好在教學中讓學生能夠學到實用的內容,才參加並且認領讀書會的章節。他不是照課本的順序來說,而是照他認為由淺入深的方式重新編排簡報內容,他自謙也是Python新手,有些概念和工具,與王大哥提過的很相似(應該算一樣啦),特別是UML,在之前Python Taiwan還當過一週的主題。
自我介紹完後的開場,確認了我真的還沒寫到需要用類別的作業(不是我不用喔),對大型系統來說,只用函式處理重複功能還不夠,需要用到物件(Object)。類別(class)本身是一張設計圖,除python外,類別不能直接拿來用,類別裡面有兩種東西,方法(函式)和屬性(變數),類別在業界裡,往往是由比較高階的工程師來設計,因為太重要了,需要見多識廣、腦袋清晰的工程師來設計,菜鳥工程師要在這個框架下填進被指派的功能。我理解成,類別是框框,把東西放進去就是實體了,變成物件,被我這樣一說,是不是直接發現我頭腦有多簡單了!?沒關係,下面Google到這個差異解釋得不錯,後面還有測驗來看有沒有懂。(超過十年前的文章,這個問題應該是個永恆的流行)
The Will Will Web
這場週二的讀書會,還有哈佛CS-50的Lecture6-Python,都讓我對於Python的「簡潔」,有更多的認識,想來那些同時會多種程式語言的人,必定是有更深的體會,例如,把「繼承」整理的重點是:
  • 繼承用來表示從屬關係,但對於物件共同的行為,應有不同的表示方法。
  • Java/C #使用Interface 來處理這類問題.
  • Python與C++使用多重繼承來處理這類問題
先把「繼承」簡單理解為兒子可以從爸爸那邊繼承一些特性,兒子也可以自己發展出爸爸沒有的東西,講者在介紹「繼承」時也開了StarUML(某種塑模工具)給大家看,團隊協作時可以從UML開始,討論起來更有效率,化成程式碼時也會清楚很多,特別是大型專案最好先畫圖,老師說StarUML塑模後,可以自動產生程式碼,畫圖生成程式,比一行一行打字快。
讀書會和哈佛CS-50,都演示了各式各樣快速生成程式碼的方法,各位很久沒學新東西的中年人,振作起來吧!在這部分的最後一段,我補充不懂要問、起碼可以google的範例—讀書會進行中,我在會議中的對話框問:
「請問老師剛講的『數模』是這樣寫嗎?」(我本來還想問是不是『樹魔』,因為這章內容是大魔王,圖畫起來又有點像是樹狀圖的變形版)
老師看到馬上說:
「塑膠的『塑』啦!」
助教接著補充以下的連結。(是不是,問了沒壞處的嘛!)
物件導向技術
《精通Python》第十章「物件與類別」,真的是個每學一段時間,就要再回頭看看的章節。

講座:NA

AI Reading:Batch

Batch是AI大牛吳恩達(Andrew Ng),他的deeplearning.ai每週發行的週報,牛人學長強烈推薦,我計劃先試讀一陣子,如果再過一陣子,或有機會再看其他份。我先把網路上的推薦分享給大家—8 AI Newsletters Worth Your Time。雖然都是都是英文的,但如果看不懂,可能不是英文不好,是腦袋不好,不是笨,只是腦袋裡還沒這些東西。請記得—裝得多、掉得少就先贏一半,就算掉光了還能無招勝有招,總不能從來沒裝進去過,更何況還有我的碎念陪大家一起看不懂,相信會從看不太懂到知道得越來越多,學習的路上並不孤單。
2020/12/24出刊的是第88期,發行期間接近兩年,大體的結構是最開頭有一封Andrew 的信,每週從Dear friends開頭,講產業裡觀察到的現象、或是遇到節日分享心情,我在coursera裡上過他的AI For Everyone,他講話或書寫的特色,是速度不快,但能很清楚地看到一個句子裡每個詞組(或概念)的分界,這樣的表達方式,反映出他很清楚自己要講什麼,我上AI For Everyone時,初接觸到他說話方式非常高興,因為我自己一開始讀AI領域的書或文章時,即使是給新手的素材,也常常覺得自己讀了腦袋裡還是一團糨糊,而coursera的AI For Everyone幫我釐清了一些觀念,一開始我真的連AI>Machine Learning>Deep Learning之間的關係,都不清楚,不過,一路讀來即使我有無數次想撞牆的時候,但現在不也活蹦亂跳嗎?
Dear friends的信之後有News,News裡是幾篇不長的文章,我相信是精選中的精選,目前AI領域的論文數量、新聞報導,散落在主要媒體與無邊際的網路中,一不小心都是如雪片般飛來,足夠當場凍斃,讀Batch有專業的編輯幫我們選文章,文章最下面還會有Batch編輯群的解說與想法,其實他們還蠻幽默的(懷疑有隱身的冷面笑匠),可以去注意文章中粗字的標題或問句,那裡相當於是不斷地給閱讀中的我們定位,使我們不至於迷失在看不懂的技術和專有名詞裡。萬一覺得真不知道這段講什麼,滑過去或google一下,都是培養感情的方法,見面三分情,萬一有人讀到求知慾爆棚,文章裡在關鍵字上有連結,一點都不用怕文章不長讀不夠。
Coping With Covid(2020/12/24Batch其中一篇翻譯分享)
AI正被拿來幫忙處理2020全球傳染病COVID-19,用在檢測、研發疫苗、降低傳染等方面。一份四月的研究提醒大家要小心,即使導入AI,但這145個模型並沒有妥善的紀錄,裡面有過於樂觀的結果,會使得解讀有偏誤。還有很多深度學習的團隊,也在使人們比較安全、人與人之間能有較好的連結。
文中提到,像是BlueDot在較初期檢測出來,給他們的客戶早期警告,巴黎和戛納等城市權衡大家要一起遵守的事項,如在公共場合和大眾交通工具上,使用電腦影像協助落實戴口罩規定,多哥政府有套模型,用衛星影響找出極端貧窮的地區,想確保紓困金可以到最需要的人手裡。聊天機器人陪隔離在家的人解悶,而那些在家工作的人,也開發了背景過濾和視覺上把睡衣變成上班服裝的功能。中國數個機構也開發出篩檢方法,正確率達90%以上,篩檢方法的模型已在七個國家使用,模型的程式碼迄今也被下載300萬次。疫苗已在12月獲准的美國公司Moderna,使用機器學習的模型去最佳化mRNA序列,讓分子轉化可被測試。
非營利的Covid Moonshot專案採用半監督的深度學習平台,去過濾1.4萬種抗病毒的藥物,這個系統已找出四種有效成分,進行動物試驗。即使AI不是銀色子彈,但還是很有效地提高人類的對抗能力,想知道更多的話,4月有特別報導。
在翻譯資源部分,這個連結裡有2020/12/24出刊Batch中文翻譯,來源是「雷鋒網」,但我沒有找到每週翻譯,下面這篇翻譯不算通順,但並不妨礙快速地知道發生什麼事了。
年終收藏,吳恩達盤點 2020 年度 AI 熱門事件
2020/12/31出刊Batch中文翻譯,來源是「机器之心Pro」,需要登陸才能使用,需要訂閱才能看到裡面更多的文章,可能是年度回顧才能在google上免費找到,不確定訂閱裡會不會有。
吴恩达、李飞飞、沈向洋:2021年的人工智能会是这个样子
試讀心得:摘要魔人(我)必須說Batch週報非常不容易做摘要,因為他的文字已經夠精練,且刻意用短句,降低理解的困難,不容易懂的地方,比較常出現在AI領域中我們原本就不懂的技術、演算法,或是特定產業裡較難懂的專業術語、運作模式,這些都跟用什麼語言書寫是無關的,因此,即使我中英文的閱讀速度差異頗大(我個人傾向解讀為我讀中文讀太快,拒絕接受另一種說法),我還是會在這份閱讀上直接讀網站上的週報,有興趣的人來跟我一起吧!
The Batch: a new weekly newsletter from deeplearning.ai!

其他:大霓老師美語教室

最近一週最好玩的一件事,是我當老師的中文班的半個學生大霓(共1.5個),變成我英文發音課的老師,希望可以一直上下去。
自從我2017年上了JE(英文魔鬼訓練營)後,我對英文發音有不一樣的想法:原先隨自己心意的講,並不在意聽的人感受如何,總想著英文不是我的母語,聽的人能懂就好,但我後來想法逐漸轉變,在可以做的努力下(老舌頭都硬掉了),還是要盡量改善發音、順過語序盡量符合文法或常用用法,為的是聽的人可以容易聽懂,試想若是別人含著滷蛋說話跟我們說話,我們會聽得很吃力,自然也不會想多聊。固然是不應該因為口音而歧視或用口音評斷這個人語言能力的程度,但客觀地說,發音不正的確影響聽力,也影響被聽到時可理解的機率。
不論是母語或外語,我認為口條都是需要不斷練習的,腦筋不清楚的話,很容易體現在贅字、發語詞太多,或是較無次序、結構,而發音僅是口條中的一小部分,卻也是聲音組成的基本要素,並不是說話好聽就有內容,但聲音的確是內容的包裝。
2018年,在我一開始幫學生上中文課時,我告訴小迢和大霓這對姊弟倆,即使在美國,講中文就是100%中文人,講英文就是100%英文人,要發音正確,咬字清楚,盡量不能中英交雜,中英交雜,表示至少其中一種語言能力不足,在那種語言上的詞彙貧乏。對某種語言能掌握的字彙數,決定他能想像或表達多抽象多精細的概念,如果這個人連母語的字彙數都少,幾乎沒有可能做太細緻的思考,如果能夠掌握的外語字彙不夠多,要用外語學習新事物也會很吃力。
小孩真是種很妙的生物,到了新環境中能快速地融入,尤其表現在說話的方式,為了要能跟其他小朋友玩、為了要上課能聽懂,高效地模仿當地人的言行。我說英文的語氣偏平,是在JE訓練的結果,為了去除母語(中文)聲調對英文的干擾,因為中文至少有一至四聲,還有親聲,但英文的聲調只有一四聲,平常我們聽到的起起伏伏是語調、是語言中的情緒,我在Toastermaster時,同學給我提醒過,但我並沒有在那裡找到合適的模仿對象,2020年原本計畫上小班制的討論課,上半年因為疫情耽擱下來,卻在年底收到卡片時,發現了大霓在卡片上寫著:
「你可以跟我約上英文課。」
於是有了大霓美語教室,目前只開給Emma姑姑。(其他人請拿號碼牌耐心等候)
大霓老師美語教室
大霓老師本人不知道,其實會意外上成中文課。(敬請期待)
分類:學習

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