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1.其实跟CD差不多的,都是矢量绘图工具,平日多练就是了,挺简单的~


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2.从基础工具应用学习,在网上下载些基础教程看看,你邮箱呢?

3.请看Ai自带的 帮助 完全符合你说的!

4.多在网上找些视频看,边看边练习。如果你会photoshop学的很快的

5.人工智能是一个跨多个学科的交叉领域,至少要涉及到数学理论、控制决策与机器人设计、计算机AI硬件设计、AI算法等很多分支。作为攻读人工智能算法方向的硕士生,我想可以从我自己的研究领域给出解答。1)数学基础:包括但不限于数学分析、凸优化、概率论、线性代数、运筹学、矩阵分析。这些在国内多数高校都会开设本科课程,如果你想要从事ai算法方向的研究,这些基础课需要打下比较扎实的基础。至于之后的扩展学习,你可以随着自己的研究领域有针对性的补充。2)机器学习基础理论:这部分你需要去掌握传统的数据分析以及机器学习经典算法,包括但不限于:线性回归分类、核方法、SVMRVM、PCA、RBM、随机森林、变分推断、概率图模型、MLP、EM算法、GMM、HMM、MCMC采样吉布斯采样、LDS等等。作为一个合格的AI从业者,你可以没有足够强的数学分析能力,但必须要对这些ML相关的算法有非常清晰的把握。另外真实情况是理论部分完全不止我随笔提到的这些,你需要找几本经典教材来系统性学习相关知识,这些是你今后design model时最基础的工具。3)深度学习理论:这部分我觉得最基础的那些模型有个印象就好,比如:CNN,RNN、AEVAE、MLP、GNN、GAN等等。剩下更关键的是要对你所从事的领域有一个完整的survey,这样才好开展手头的工作。4)编程能力:大部分进军AI算法领域的人才大多都是cs出身,所以编程功底应该都不会太差,不过你需要锻炼自己快速编写与调试模型、阅读他人模型代码的相关技巧。从基础来讲,首先要掌握C++python语言、cuda底层、pytorchtensorflow等框架、numpypandasmatplotlib等数据分析工具、以及领域内必要的库(如cv中常常使用的opencv库,nlp的分词库)。进阶角度考虑,你还需要在一些Kaggle等数据挖掘竞赛上学习一些实用的trick来进一步提高自身能力。


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