Практика Shadowing: P1 机器学习的应用【2024公认最好的 | 吴恩达机器学习 | 教程 | Machine Learning Specialization(超爽中英!)】 - Изучайте разговорный английский по видео
Выберите режим практики
Каждый режим открывает полноэкранную комнату практики.
43 предложений
Если предложения слишком короткие или длинные, нажмите Edit, чтобы их изменить.
1
In this class, you learn about the state of the art and also practice implementing machine learning algorithms yourself.
2
You learn about the most important machine learning algorithms, some of which are exactly what's being used in large AI or large tech companies today,
3
and you get a sense of what is the state of the art in AI.
4
Beyond learning the algorithms, though, in this class, you also learn all the important practical tips and tricks for making them perform well,
5
and you get to implement them and see how they work for yourself.
6
So why is machine learning so widely used today?
7
Machine learning had grown up as a subfield of AI or artificial intelligence.
8
We wanted to build intelligent machines, and it turns out that there are a few basic things that we could program a machine to do, such as how to find the shortest path from A to B,
9
like in your GPS.
10
But for the most part, we just did not know how to write an explicit program to do many of the more interesting things, such as perform web search,
11
recognize human speech, diagnose diseases from x-rays, or build a self-driving car.
12
The only way we knew how to do these things was to have a machine learn to do it by itself.
13
For me, when I founded and was leading the Google Brain team, I worked on problems like speech recognition, computer vision for Google Maps,
14
street view images, and advertising.
15
Or leading AI at Baidu, I worked on everything from AI for augmented reality to combating payment fraud to leading a self-driving car team.
16
Most recently, Atlantic AI, AI funded at Stanford University, I've been getting to work on AI applications in manufacturing,
17
large-scale agriculture, healthcare, e-commerce, and other problems.
18
Today, there are hundreds of thousands, perhaps millions of people, working on machine learning applications who could tell you similar stories about their work with machine learning.
19
When you've learned these skills, I hope that you too will find it great fun to dabble in exciting different applications and maybe even different industries.
20
In fact, I find it hard to think of any industry
21
that machine learning is unlikely to touch in a significant way now or in the near future.
22
Looking even further into the future, many people, including me, are excited about the AI dream of someday building machines as intelligent as you or me.
23
This is sometimes called Artificial General Intelligence, or AGI.
24
I think AGI has been overhyped and we're still a long way away from that goal.
25
I don't know if it'll take 50 years or 500 years or longer to get there,
26
but most AI researchers believe that the best way to get closer to that goal is by using learning algorithms,
27
maybe ones that take some inspiration from how the human brain works.
28
You also hear a little more about this quest for AGI later in this course.
29
According to a study by McKinsey,
30
AI and machine learning is estimated to create an additional $13 trillion of value annually by the year 2030.
31
Even though machine learning is already creating tremendous amounts of value in the software industry, I think there could be even vastly greater value
32
that is yet to be created outside the software industry in sectors such as retail,
33
travel, transportation, automotive, materials, manufacturing, and so on.
34
Because of the massive untapped opportunities across so many different sectors,
35
today there is a vast unfulfilled demand for this skill set.
36
That's why this is such a great time to be learning about machine learning.
37
If you find machine learning applications exciting, I hope you stick with me through this class.
38
I can almost guarantee that you find mastering these skills worthwhile.
39
In the next video, we'll look at a more formal definition of what is machine learning,
40
and we'll begin to talk about the main types of machine learning problems and algorithms.
41
You pick up some of the main machine learning terminology
42
and start to get a sense of what are the different algorithms and when each one might be appropriate.
43
So let's go on to the next video.
Скачать приложение
Всё для свободной речи
ИИ-оценка произношенияОценка каждой фразы
Практика IPAОсвойте каждый звук
СловарьСоберите свой словарный запас
Игра со словамиУчитесь играя
Тот же канал
FOR YOU
Рекомендуемое видео
C11
105 предложений
Google’s AI Course for Beginners (in 10 minutes)!
American AccentBusiness EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
315 предложений
how AI broke the SWE Career Ladder
Business EnglishInterview EnglishUniversity Students
C1465
25 предложений
The Human Economy in the Age of AI | Ben Pascut | TEDx
IELTS PrepBusiness EnglishUniversity Students
C12
144 предложений
WWDC26: Run local agentic AI on the Mac using MLX | Apple
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C148
8 предложений
Neurosymbolic AI Explained
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C13
208 предложений
AI & Education: Generative AI & the Future of Critical Thinking
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
12 предложений
Rapid Engineering With AI
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C13
101 предложений
3.3k
Business EnglishInterview EnglishUniversity Students
C11
141 предложений
How AI is Changing Data Scientist's Workflow
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B22
163 предложений
Cách Mình Học Mọi Thứ Nhanh Gấp 10 Lần
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
128 предложений
The AI Take Over Has Completely Backfired (Here's the Proof)
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
Лексика и советы по произношению к этому уроку
Этот урок разговорной практики уровня C1 построен на видео «P1 机器学习的应用【2024公认最好的». Чаще всего повторяются слова: machine, learning, algorithms, applications, learn. В этом видео 43 предложений и 698 слов для шедоуинга. Речь длится 4:26. Говорящий говорит в естественном темпе, около 158 слов в минуту, близком к повседневной речи. 85% слов входят в 3000 самых частых слов английского языка; остальные стоит разобрать перед занятием.
Ключевая лексика этого видео
Самые сложные слова из видео (13), с произношением и значением:
| Слово | Произношение | Значение |
|---|---|---|
| algorithm существительное | /ˈælɡəɹɪðm̩/ | алгори́тм |
| excite глагол | /ɪkˈsaɪt/ | волнова́ть, взволнова́ть |
| augment глагол | /ɔɡˈmɛnt/ | увели́чивать, увели́чить |
| dabble глагол | /ˈdæb.əl/ | плеска́ться |
| diagnose глагол | /ˈdaɪ.əɡˌnoʊs/ | диагности́ровать |
| unfulfilled прилагательное | невы́полненный | |
| terminology существительное | /ˌtɝ.məˈnɑ.lə.d͡ʒi/ | терминоло́гия |
| worthwhile прилагательное | /ˌwɜː(ɹ)θˈwaɪl/ | сто́ящий |
| researcher существительное | /ˈɹiˌsɝ.t͡ʃɚ/ | иссле́дователь, иссле́довательница |
| automotive прилагательное | /ˌɔtəˈmoʊtɪv/ | самохо́дный |
| explicit прилагательное | /ɪkˈsplɪs.ɪt/ | я́вный, я́сный |
| someday наречие | когда́-нибу́дь | |
| tremendous прилагательное | /tɹɪˈmɛndəs/ | восхити́тельный |
Фразовые глаголы, которые вы услышите
| Слово | Значение |
|---|---|
| grow up глагол | расти́, выраста́ть |
| pick up глагол | подбира́ть, подобра́ть |
| turn out глагол | ока́зываться, оказа́ться |
Грамматика в этом видео
Конструкции, которые говорящий использует чаще всего, с точными словами из видео:
| Конструкция | В видео |
|---|---|
| Пассивный залог be + причастие прошедшего времени — важно, что происходит, а не кто это делает | is sometimes called · has been overhyped · is estimated |
| Present Perfect have/has + причастие прошедшего времени — прошлое действие, важное сейчас | you've learned · has been overhyped |
Произношение, на которое стоит обратить внимание
Говорящий использует 7 сокращённых и редуцированных форм, например we'll, don't, I've. Произносите их коротко, так, как слышите.
- Звуки «th»: algorithm /ˈælɡəɹɪðm̩/, worthwhile /ˌwɜː(ɹ)θˈwaɪl/
- Длинные слова — следите за ударением: terminology /ˌtɝ.məˈnɑ.lə.d͡ʒi/, automotive /ˌɔtəˈmoʊtɪv/
Как заниматься с этим видео
- Прослушайте всё видео один раз молча и выпишите незнакомые слова.
- Начните со скорости 0,75×, повторяйте предложение за предложением и вернитесь к обычной скорости, когда станет легко.
- Запишите себя и сравните с оригиналом, обращая внимание на такие слова, как algorithm, excite, augment.
Что такое техника Shadowing?
Shadowing — это научно обоснованная техника изучения языка, изначально разработанная для подготовки профессиональных переводчиков и популяризированная полиглотом доктором Александром Аргуэльесом. Метод прост, но эффективен: вы слушаете аудио на английском от носителей языка и немедленно повторяете вслух — как тень, следующая за говорящим с задержкой в 1–2 секунды. В отличие от пассивного прослушивания или грамматических упражнений, Shadowing заставляет мозг и мышцы рта одновременно обрабатывать и воспроизводить реальные речевые паттерны. Исследования показывают, что это значительно улучшает точность произношения, интонацию, ритм, связную речь, понимание на слух и беглость речи — что делает его одним из самых эффективных методов для подготовки к IELTS Speaking и реального общения на английском.