人工智能怎么学

时间:2023-07-03 21:04:48编辑:分享君
人工智能专业需要学习什么?

人工智能是计算机科学的一个分支,它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

全面学习人工智能的知识比较多,涉及的面比较广,需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。

一、高等数学知识

数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等。

二、编程语言

编程语言比较多,如C、C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。其中,重点要学好Python语言,Python是机器学习比较流行的语言,Python比较简单,能调用其它语言,发挥各语言优势。

Python语言具有的优势:

(1)具有清晰的Python语法结构。容易理解,即使不是编程人员也能理解程序的含义;

(2)容易操作纯中文文件;

(3)Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作;

(4)使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。

三、机器学习

机器学习包括:回归算法、决策树、随机森林和提升算法;数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。

机器学习的特征:

(1)建立简单的机器学习模型,按照重要性对特征进行排列;

(2)根据得到的特征排列,有针对的进行工程,提取特征;

(3)重复上述过程,不断的优化自己的模型,找到关键的特征;

(4)对模型的参数进行调参,最优化,得到最佳模型组合。

应该怎样一步步地学习人工智能?谁有成功的经验可以分享?

人工智能本质就是使用机器学习算法,通过数据挖掘来训练出最优的算法模型,然后逐渐应用到人们的日常生活中,提升人们的生产效率,我读研的时候就是数据挖掘专业,这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。

可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手,先初步了解机器学习应用点

新手刚开始学习机器学习算法,建议可以先看《机器学习实战》这本书,这本书讲解了机器学习一些基础算法,同时将算法应用到一些比较简单的场景,算法核心思想通过python语言去实现了部分算法,新人在入门机器算法时,肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想,这样以后使用算法时,也能快速编写出来。

《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了,SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备,比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书,它讲解的概念都很基础,也没有过多的数学公式,这对于新人理解来说,有很大的帮助。

去学习吴恩达老师的机器学习视频,通过视频进一步了解机器学习算法

说实话,只从书上看一些机器算法还不够,仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候,肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后,我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程,在网易公开课上面就可以查到。

我个人之前学机器学习算法的时候,看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细,同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验,当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害,还可以这样。你在听课的同时,希望你能够仔细的记录机器学习笔记,有些地方需要你下课之后,再继续查阅资料学习。

之后从机器学习项目入手,可以尝试机器学习算法类比赛

学习了机器学习算法,可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验,对于大学生来说,参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式,现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。

比较被认可的机器学习算法类比赛有,天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办,主要结合阿里的一些场景和数据,来吸引更多同学加入,如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖,阿里对于这个奖还是非常认可的。当然,DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错,对于新人,项目经验对于你来说,会更加重要。

总结

新人进入人工智能领域,可以先从看书入门,在对机器学习算法有了一定的基础了解之后,可以去看相关的机器学习视频,跟着视频教程一起实践,更深一步的加深自己的理解。最后,可以去参加一些机器学习算法类比赛,增加自己的项目经验。

我是Lake,专注大数据技术原理、人工智能、程序员经验分享,我会持续分享在大数据和人工智能方面的内容,希望你能点赞转发或者关注我,和你一起进步。

如果你有任何问题,也欢迎关注私信我,我会在第一时间进行解答。

对于人工智能而言,目前有哪些学习方法?

介绍一些工程师通用的学习方法~

工具要非常熟练:在排查问题和写代码上,如果你1个小时只能尝试一种方法,别人却能够尝试10次,那么别人就是比你牛。天下武功唯快不破,你后续写demo、查问题、工具的熟练程度都会决定你学习和尝试新事物的速度。

读书 & 看文档:学习还需要系统化。并非单靠看一篇文章就能明白原理。

视频学习:视频有一些文字表达不了的功能:图书中只会贴一段代码,而视频中这些代码是需要输入的,这时你会发现作者很多的黑科技或者黑技巧,你也能学习到。如React入门书籍中,一般只会说明或者引用Redux,而教学视频中,会打开对应的网站,给你列举一些重点特性。另外图书中一些比较容易忽略的东西,在视频中可能会被很好地补充。而且很多的视频制作者,本身是来自框架和技术的开发团队,而不是第三方的图书作者,所以新鲜度和技巧性都非常明显。

技术新闻,twitter上技术大牛 & 参加技术大会:前面介绍的图书、文档和视频教学,让我们可以了解和深入某一项技术,对付工作应该没有问题。但如果要紧跟潮流,获取灵感,可能还需要关注一些技术新闻,follow twitter上的技术大牛。----雷卷

希望对你有帮助~

想学习一些人工智能和大数据方面的知识,应该怎么开始学呢?

作为一名IT从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下。

首先,在当前的大数据、人工智能时代,学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的,一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道,另一方面掌握大数据等新技术,也会明显提升自身的职场价值。

从技术体系结构来看,对于初学者来说,可以先从大数据技术开始学起,因为大数据的技术体系已经趋于成熟了,有大量的案例可以参考,另外大数据也是人工智能技术的重要基础,掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。

初学者学习大数据技术,可以按照以下三个阶段来制定学习计划:

第一:编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础,不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术,都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多,比如Java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用,其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外,在人工智能领域也有广泛的应用,所以初学者可以先从Python语言开始学起,未来再学习人工智能技术也会比较容易。

Python语言还是比较简单易学的,一方面Python语言的语法结构比较清晰,另一方面Python语言可以通过不同的“库”,来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门,后续可以结合具体的开发任务来深入学习。

第二:大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台,大数据平台不仅是大数据开发的重要基础,大数据分析同样离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。

对于初学者来说,学习大数据平台可以从Hadoop开始学起,一方面Hadoop是开源平台,另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全,很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的,所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。

第三:实践。不论是大数据开发还是大数据分析,实践对于学习大数据都是比较重要的,实践的过程不仅能够积累一定的行业知识,同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上,在学习大数据技术的过程中,最好能够边用边学。

如果未来要想进入人工智能领域发展,在学习大数据的过程中,应该重点关注一下机器学习知识,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一,同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说,在学习人工智能技术的初期,都是从机器学习开始学起的,机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。

学习机器学习还是具有一定难度的,而且需要初学者具有一定的数学基础和编程基础,但是如果数学基础比较薄弱也并不需要过于担心,在学习的初期并不会遇到特别复杂的数学知识,比较常见的就是线性代数和概率论等基本问题。

最后,学习大数据知识和人工智能知识,要有一定的实验场景,通常需要数据中心的支撑,所以要尽量为自己营造一个较好的学习环境,在掌握了基本的大数据知识之后,可以继续通过实习岗位来提升。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

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