現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?AI言究僧2019-02-22 10:45:02

如果你不想花錢報輔導班,你就憑藉你的特長去一家人工智慧公司,然後你一大半的同事都會成為你的免費老師,我就是這麼幹的

我做新媒體運營,現在在北京來也網路科技有限公司,一家做TO B 對話機器人的公司,在北京中關村,上海也有分公司,我們公司特別看重技術,所以技術人員都很厲害,領導層都是圈內知名的,這裡不方便點名,隨便一個演算法的實習生都是中科院的、或者留學回來的。

平時工作之餘,跟實習生請教一下,大家都知道,實習生相對比較閒,態度超級好,這樣很快就入門了。

有比較深的問題,再向領導層請教,公司歡迎技術討論,而且領導會覺得你很上進。

這應該是最好的學習了,不用教學費還拿工資!

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?IT人劉俊明2019-02-22 09:47:29

隨著大資料相關技術的逐漸成熟和發展,人工智慧也得到了廣泛的關注,藉助於大資料這個重要的基礎,機器學習等人工智慧技術也取得了一定的發展,在自動駕駛、智慧醫療、智慧教育、智慧金融等領域都有一些落地應用。相信未來在物聯網、大資料和雲計算等技術的支撐下,人工智慧必將得到進一步的發展,所以學習人工智慧相關技術是不錯的選擇。

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?

學習人工智慧技術通常要經過以下幾個步驟:

第一:瞭解人工智慧概念並選擇一個學習方向。

人工智慧是一個典型的交叉型學科,包括哲學、數學、計算機、經濟學、神經學、機械學、語言學等,這也是為什麼人工智慧領域具有較大研發難度的原因。人工智慧經過60多年的發展,目前主要的研究方向集中在自然語言處理、自動推理、知識表示、機器學習、計算機視覺和機器人學等六個大的領域,目前機器學習比較熱門,也是入門人工智慧領域不錯的選擇。

第二:從程式語言開始學習。

以機器學習為例,雖然機器學習的核心在於演算法,但是入門階段的演算法並不複雜,具備一定的線性代數和機率論基礎是完全可以入門的。對於數學基礎不好的人來說,也可以在學習機器學習的過程中補學相關內容。透過程式語言來完成一些簡單演算法的實現過程可以瞭解機器學習的實踐過程,所以從程式語言開始學習機器學習是比較現實的選擇。目前Python語言在人工智慧領域有廣泛的應用,而且Python語言簡單易學,所以學習Python語言對於初學者來說是不錯的選擇。

第三:注重實踐。

學習人工智慧相關技術一定要結合大量的實驗,透過實驗一方面可以驗證各種演算法的效果,另一方面也可以對抽象概念形成畫面感,增強對於這些概念的理解。所以,初學者一定要多做實驗。

我從事網際網路行業多年,目前也在帶計算機專業的研究生,主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域,我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收穫。

如果有網際網路方面的問題,也可以諮詢我,謝謝!

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?羽樂生涯2019-02-21 16:20:52

我覺得如果想要學習人工智慧,首先先明確自己的發展方向,人工智慧主要有三大方向,也就是計算機視覺、語音識別以及自然語言處理,這三個方向裡計算機視覺應用最廣泛,畢竟人類獲取到的80%資訊來源於視覺。下面說一下我的看法和思路。

1。 如果想要入門人工智慧行業,首先要有一定的數學功底,最初的人工智慧演算法都是研究人員為了逼近那些比較難的非線性函式而使用的,所以我們平常要多學習一些基礎數學知識:線性代數、機率論、統計學、圖論等等。

2。 學習人工智慧主要是演算法+實現,在演算法方面,我們要學習大量的人工智慧基礎知識,就是各種機器學習/深度學習演算法,比如決策樹、SVM、Adaboost、隨機森林、邏輯迴歸以及聚類等機器學習演算法,還有CNN、RNN、LSTM等深度學習演算法。我是做計算機視覺的,剛開始我是先接觸和學習大量的影象處理基礎知識,也就是傳統的影象處理方法,熟悉了這些之後再去研究深度學習演算法,這樣可以更好地理解深度學習演算法。現在有很多關於演算法方面的書籍以及相關演算法部落格文章,可以找到相關方向的書籍並結合一些教學影片進行學習,效率可能更快一些。

3。 在演算法實現方面,需要根據自己的發展方向來選擇程式語言和實現平臺,比如計算機視覺方向,如果實現傳統影象處理的話,一般在MATLAB和Opencv平臺上實現,MATLAB平臺使用的就是matlab語言,Opencv平臺用的是C/C++語言,這就需要你熟悉相關程式設計平臺和程式語言;如果研究深度學習演算法的,大部分是在深度學習框架下實現,比如Tensorflow、Caffe、MxNet、Keras等等,這些平臺都可以用Python語言實現演算法,有的也可以用C++語言。所以在演算法實現上,你要學習相關的程式語言C/C++、Python等,還有一些計算機基礎知識作業系統、Linux、資料庫、資料結構等。

就我個人而言,覺得應該先明確發展方向,再去學習其領域相關演算法和具體的程式語言。以上只是我的個人觀點,結合我的實際情況說了一些,有想入門的朋友可以一起交流學習。

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?bee361458912019-02-22 12:24:38

boyed的凸最佳化,學會了,主要演算法都自己能寫程式碼實現了,再說吧。

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?數碼小虹哥2018-02-27 15:25:31

你好,不請自來。

如果想學習人工智慧,那麼最好的入門語言估計就是PYthon了。

下面我用十張圖來概述,從入門到人工智慧。

一、

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二、

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三、

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四、

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五、

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六、

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七、

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八、

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九、

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十、

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?

由於人工智慧的興起,目前最火的需要是PYthon但要想學習好,程式設計從來都不是易事,堅持才是最重要的一部分。

最後,如果覺得我的答案Oibk,希望可以點個贊關注一下。

有其他看法可以在評論討論探討。

現如今人工智慧越來越重要,如果我想要學習人工智慧,如何入手?飛昇的碼農2018-02-27 16:06:10

人工智慧技術囊括了很多方面的知識,包括數學、演算法、工程和專案管理、各種語言和框架的應用等等。

數學:

線性代數,機率論與統計學,微積分,數學分析等

演算法:

監督學習

非監督學習

半監督學習

強化學習

深度神經網路

自然語言處理

工程和專案管理

Git Maven 敏捷開發等

各種語言

Python Java C等

框架

TensorFlow

Theano

PyTorch

Pandas

Numpy

DeepLearning4J

等等

作為開始

全部學習幾乎是不可能的事情,所以首先你需要決定你的發展方向,然後根據你的發展方向去決定你所要學習的內容。

初始學習

個人推薦學習Coursera上吳恩達的兩個課程:

MachineLearning

deeplearning。ai

這兩個課程從理論到實踐介紹了很多書本上沒有寫的知識,個人認為值得學習。

發展方向以及後續學習

技能圖譜(8張左右),我承認我學不下來,需要的同學請私信我吧。

希望認為有用的童鞋收藏一下給我個贊。