人工智能，这一热门的研究领域，如今已在现实生活中展现出科幻大片般的场景。从人机交互应用如苹果Siri，到竞技类围棋机器人AlphaGo，再到智能机车及运动运输类仿真机器人Big Dog，人工智能的应用不断拓宽。这些机器人的通性在于，他们可以通过程序的自我优化达到自主学习的目的，也就是说，他们让自己变得更聪明。
对于这一领域的学习者来说，了解机器学习相关课程是必不可少的。我们要的是计算机视觉中的机器学习。近年来，学习已成为最主流的机器学习工具，其在计算机视觉方面的表现尤为突出。计算机对对象的捕捉和动作识别方面的技术得到了显著提升，从基本的手势识别到体感游戏，都离不开机器学习。在这一课程中，我们将计算机视觉相关的各种问题，涉及最前沿的研究方向，相当于让机器人拥有了“眼睛”，改变了信息输入的方式。
接下来是神经网络与机器学习的介绍。机器学习是一类强大的技术，允许计算机从数据中自主学习，而非通过传统的手动编程方式实现功能。神经网络是受大脑启发的机器学习算法，最近在实际应用中取得了巨大成功。它们被用于人脸识别、语音转文字和语言理解等领域，是Google和Facebook等公司生产系统的核心。
还有机器学习与数据挖掘的课程。机器学习使机器能够从数据和经验中学习并成长。在过去的二十年中，机器学习技术在人工智能领域和技术行业中变得越来越重要。此课程将介绍最常用的机器学习算法，并侧重于监督学习和无监督学习。
当你与Siri交流时，同样的问题，它过一段时间后可能会给出不同的答案。这并不是因为Siri事先预设了这些答案，而是因为它在不断学习和积累。对于同样的关键词，Siri可能会随着时间的推移产生不同的认识和回答。正如一个不断进步的学生，通过不断地学习和吸收新知识，对同一问题的理解会逐渐深入和全面。
接下来，让我们深入机器学习中的强化学习。《机器学习之强化学习》这一课程的核心就是智能系统与环境的交互作用以及通过反复试验进行学习的问题。强化学习是一种使智能代理能够通过与环境交互来达成目标的算法。在这门课程中，我们将了解马尔可夫决策过程的基本表述以及基于神经网络的近似函数算法。
以波士顿动力公司的Atlas机器人为例，它在翻越障碍物时，会记录运动路径的所有参数。如果初次尝试失败，它会自主调整运动路径，包括如何翻越、是否需要跳跃、跳跃的力度和平衡等。这就像是一个不断练习和进步的人，通过反复尝试和不断调整，最终成功完成任务。
看完电影《明日边缘》后，你可能会觉得Atlas机器人就像电影中的主角一样，不断重复同样的关卡，通过打怪练级来积累经验并最终通关。这一过程充满了挑战和乐趣。
以上就是关于多伦多大学人工智能机器学习课程的部分介绍。简单来说，就是让计算机通过网络、可视化交互等方法来采集数据并自我分析最优解的技术。这模仿了人类的神经网络原理。想象一下，如果你想让计算机认识苹果，它可能会自主下载超过一万张苹果的图片，从不同的角度去记忆。这样，无论你拿出什么样的苹果，它都能迅速识别。虽然对人类来说这是简单的动作，但对计算机来说可能涉及大量的数据处理和分析。也许在不久的将来，机器人真的能够实现拥有一定自由度的自我意识，更好地为人类服务。人工智能的时代已经在悄然来临！这是一个充满挑战和机遇的时代，让我们一起期待吧！
