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关于ai怎么设置新手入门最佳答案


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1.人工智能是机械和控制的结合,如果你有计算机本科的背景的话,可以再学习一些机电方面的内容,人工智能比较高端,本科期间接触的还是不多的,入门可以看机电专业的本科课程,深入的话就要看研究生相关专业了。


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2.学习吗?没有捷径,只有脚踏实地才能学好。

3.建议的入门时间安排:1)每周一、三、五,每晚花两个小时学习、看视频 2)周六、周日每天四小时左右。 3)坚持三个月以上。 4)平时学习侧重看视频、书籍;周末侧重完成课程附带的编程作业、及思考归纳。关于思考与归纳的几个层次举例: 1)知道理解人工智能这个概念(几乎所有人); 2)知道“机器学习”这个概念(有一部分人); 3)清楚描述“深度学习”、“机器学习”和“神经网络”的关系(一小部分人); 4)能够正确说明“卷积”、“池化”、“梯度下降”这些名词的正确含义与计算实现的方法(很少一部分人); 5)能清楚地理解损失函数和反向传播的数学表达(非常少的人); 6)能够阐述网络参数的一个修改(比如把卷积核改小)对precisionrecall会产生什么影响(极少极少的人); 7)准确描述上述影响到底是什么原理(几乎没有人)。 一) 零基础学习入门课程: 吴恩达的机器学习课程开始: Machine Learning - Stanford University | Coursera吴恩达的英语又慢又清晰,课程字幕的翻译又到位,课程设置与课中测验及时而又合理,重点清晰、作业方便,再加上吴恩达教授深入浅出的讲解,讲解过程中不时的鼓励和调侃,都能让你更为积极地投入到机器学习的学习之中,让你扎实而快速地掌握机器学习的必备基础知识。这门在线课程,相当于斯坦福大学CS229的简化版,涵盖内容包括机器学习最基础的知识、概念及其实现,以及最常用的算法(例如PCA、SVM)和模型(全连接神经网络)。学习这门课程,重要的是基础的概念与实现。作为一名具备编程基础的开发人员,在这个阶段要将自身理论同实践相结合的优势发挥出来,充分利用它所提供的编程作业,尽可能多地实践,从理论和代码两个角度去理解课程中的知识点。二) 夯实基础回头去看一遍CS229,将传统算法整体熟悉一遍,尽可能把所有的基本概念都掌握扎实。三) 选择主攻领域并学习任何人不可能选择计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)以及其他领域等全部领域学习。在每个领域下,都有大量的研究者在投入精力钻研,发表论文和成果。可选择一到两个方向作为主攻,跟上学术界主流的进展。 在完成了相应领域的学习后,下一步要做的就是尝试阅读最新的经典论文并试图实现。四) 编程语言与框架1. 入门编程语言 python2. 框架 1) pytorch2) tensorflow五) 实战常用数据集1. mnist 手写数字库每条数据是固定的784个字节,由28x28个灰度像素组成。体积小(10M左右)、数据多(6万张训练图片)、适用范围广(NNCNNSVMKNN都可以拿来跑跑)而闻名天下,其地位相当于机器学习界的Hello World。在LeCun的MNIST官方网站上(yann.lecunexdbmnist),还贴有各种模型跑这个数据集的最好成绩,当前的最好得分是CNN的,约为99.7%。由于该数据集非常之小,所以即便是在CPU上,也可以几秒钟就跑完NN的训练,或是几分钟跑完一个简单的CNN模型。2. CIFAR 图形库CIFAR数据库(官网:cs.toronto.e ~krizcifar.html)则是一个图像学习的入门选项。该数据库分为2个版本,CIFAR-10和CIFAR-100。顾名思义,CIFAR-10有10个分类,每个分类有5000张训练图片和1000张测试图片,每张图片是32x32像素的3通道位图。 之所以它比MNIST更适合作为图片处理的入门,是因为它尽管分辨率较低,但却是三通道、真实拍摄的照片。其中有些图片的背景还略微复杂,更贴近我们真实的图片处理场景。相对而言,MNIST的灰度输入和干净背景就显得过于简单,况且99.7%的准确率也确实难有提升的空间。


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