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零基础学ai入门


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1.我就问你个问题,谁新学东西不是0基础的。然后好不好学完全是看你个人的,和什么基础根本没关系。


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2.学习都是0基础开始学习的,没有什么捷径可以走,人人都是从零开始

3.强烈推荐床长人工智能教程。教程不仅非常通俗易懂,而且还巨风趣幽默,里面还时不时的搞些黄段子,看得我激情四射。从教程可以看出,作者不仅是星爷的粉丝,同时应该也是东京热的粉丝。

4.1、打好基础,学习高数和Python编程语言高等数学是学习人工智能的基础,因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题,而这些算法又是数学推导出来,所以你要理解算法,就需要先学习一部分高数知识。先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。再就是学习python编程语言,Python具有丰富和强大的库,作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。2、阶段晋升,开始学习机器学习算法掌握以上基础以后,就要开始学习完机器学习的算法,并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战,前面掌握得好,后面当然轻松很多,不如深度学习。3、不断挑战,接触深度学习深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型,所以你得掌握一些数据挖掘和数据分析的技能,然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问,据说深度学习,好像有很多神经网络,看着好复杂,编辑这些神经网络那不是太难了,你大可放心,谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了,你只需要调用就可以了。4、不断实战,增强自己的实力经验当你掌握了基本的技术理论,就要开始多实践,不断验证自己的理论,更新自己的技术。找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。如果有条件的话,可以从一个项目的前期数据挖掘,到中间模型训练,并做出一个有意思的原型,能把一整套的流程跑通,那么恭喜你,你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。5、找到自己的兴趣方向人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。


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