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如何学习人工智能

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如果一个人想要学习一门技术,我不认为非要有什么基础才可以开始,开始学习人工智能的先决条件,那么首先将是对人工智能很感兴趣,还有就是确定要一直坚持下去,毕竟作为从业人员每天面对数据和算法是需要非常大的耐心,不会像使用应用那么爽。

在开发任何类型的项目之前,当然需要大量的研究Ai。了解数据流和最重要的算法知识非常重要。对数据进行分类,学会删除杂乱和不需要的数据以及有关数据的每件事的技术。

人工智能是基于两件事的。1. 算法2. 数据

在这里,可以使用Java,Python,Matlab或R实现编程语言都无关紧要。关键是数据和算法。

因此,在开始使用AI之前,请确保您对数据和算法有充分的了解,最终从某一个功能数据延伸出你最擅长和喜欢的方向。

祝您能够有所作为,在行业里成功。

不少专业的人士都指出了学习的知识体系,要学数学,概率统计,Python、TensorFlow,数据清洗、分析等,但看了这些你还是没法学好人工智能。

其实要学习或进入一个领域,不管是人工智能,还是VR、无人驾驶,都要有个基本套路:

首先学好人工智能,你的目标是什么?

1. 获得吹牛的谈资,那么你只需要关注一些公众号,譬如36氪、智东西、量子位,微博关注@爱可可-爱生活等。

2. 如果你是学生,想做相关的研究,那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程,然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》,书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家,后者还是Google主管研究研究的Director,再根据你感兴趣的细分方向,例如图像方面,就要学习计算机图像处理,语音处理相关,就要学习自然语言处理。

3. 如果你是工程师,向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去,例如推荐系统。最直接的方式,直接切入正题,通过问题去找相应的解决方案,通常你不是第一个遇到类似问题的人,用搜索引擎可以找到相应的技术文章,这些文章会给你介绍大概的基本框架,再根据这些框架和自己已有的特长去,判断该选择怎样的解决方案,例如github上一些比较不错的基于python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了,因为多少都会涉及一些编程,所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法,才能有所心得。

下手后你有了感性认识和手感,你就可以判断要不要深入进去了,如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效,是否还有更好的方案,这个时候请重复学生学习的过程,学习一下基本原理,推荐***李宏毅老师在B站的课程,讲的比较生动有趣。

https://www.bilibili.com/video/av10590361

学习是一个枯燥的过程,建议和志同道合的人一起分享交流是很有必要的,所以欢迎关注“行知漫步”,我会不定期介绍一些自己应用人工智能的文章,给你一些启发。样章在此,有兴趣私聊

《机器学习实践——基于米拍APP的100000张照片训练的图片评价系统》https://www.toutiao.com/i6640807665163305485/

学习人工智能可以分成两大阶段:基础理论学习和实践编程。

第一步:学习人工智能知识,从机器学习、图像识别、自然语言处理等入门,覆盖基本的有关算法的知识,这是学习人工智能的基础。我们需要掌握机器学习、神经网络、深度学习等理论知识,并能够熟练地实践这些算法,以便在实际项目中使用它们。

第二步:开始实践编程。实践机器学习、图像识别、自然语言处理等人工智能领域的编程技术,并以此为基础结合实际应用场景,进行实践,熟悉实际中数据的处理,模型的训练和应用等实践能力,从而掌握完整的实践编程技能。常用的编程语言包括Python,C++和Java等。

总之,学习人工智能需要掌握的技能点有:课程的理论学习、编程技术的实践和数据的处理。除此之外,在实践过程中,我们还可以借鉴其他人的经验,加速学习进度,熟悉常见框架和开源库,以及其他人工智能项目等,以加快学习速度,提高实践能力。

在学习人工智能时,可以从一些基本的课程入手,如机器学习、深度学习等,学习基本的理论和算法,同时从实际应用项目中学习,如图像处理、自然语言处理、增强学习等,可以加快对实际应用的掌握。 此外,人工智能的知识经常发生变化,所以学习人工智能时,要做到随时更新自己的知识,以免落伍。另外,在学习的过程中,也可以跟其他的AI开发者、爱好者交流,学习更多的经验,开拓自己的视野。

在学习人工智能的过程中,不仅要掌握相关的理论知识和编程技术,还要具备一定的思维素质,即要具备分析问题和解决问题的能力,以及熟悉实际应用的能力。此外,还要具备一定的创新能力,能够创造新的算法,以及使用自然语言处理技术拓展人工智能应用领域。

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