听我的,程序员千万别学AI!

2021/07/26 12:32
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人工智能如何学习?要看哪些书?


经常听到有粉丝问到这类的问题,其实,要想学习人工智能,你需要先搞懂什么是人工智能。


01


 人工智能概念的提出

人工智能(Artificial Intelligence,AI),其实就是为机器赋予人的智能,像人一样感知,像人一样思考,像人一样行为。AI的研究范围包含很多,如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、商业智能等。

现在非常流行的如机器学习、深度学习,其实就是人工智能的体现。

 

02


 深度学习成为AI领头羊

近些年,人工智能深度学习大力发展,在医疗、智慧物流、自动驾驶、机器视觉、自然语言处理等各个方面大展身手。在深度学习风口下,谁先抢先进入深度学习领域,谁就能真正地在 AI 时代“飞”起来。

 

然而,现在对于每一个想要开始深度学习的大学生、IT 程序员或者其他转行的人来说,最头疼也是最迫切的需求就是深度学习该如何学习。

 

03


 AI深度学习路径

你要问我学习AI路径,我先要告诉你,一定要摒弃光收藏资料不看的习惯。有很多人资料视频收集一大堆,好几百G的学习资料,其实这么多一点用也没有,你需要的是学习规划和真正适合自己的资料来学习。

要一步一个脚印,扎扎实实从基础学起,然后渐渐的提高学习难度。

 

首先,你去了解一下人工智能的行业资讯

这也是学习AI最基本的方式,你得有个基础的认识,才能开始准备学习。可没事浏览以下网站。

其次,你要学习数学和掌握一个编程语言

机器学习涉及很多算法,这些算法是数学推导出来的。当然,我这里有一些AI数学学习资料大礼包,大家可以免费领取学习(领取方式在文末)。

而对于编程语言的选择,学习Python会不错,因为Python语言相对比较简单。


再次,就是算法与实践

通过案例实践来加深理解和掌握。这时候,你需要看大量的书籍来补充自己的知识储备量,我整理了一些进阶书单,看这些就够你学习AI深度学习了。


此外,你还需要掌握深度学习框架

因为深度学习的学习,是需要机器大量的标注数据,才能来训练模型,深度学习虽然有很多神经网络,看着复杂,但像谷歌、亚马逊、微软等大公司,他们早已经把这些神经网络模型,已经封装在各自的框架里面,大家只调用就可以了。

 

但是,这些框架也有不少,有早期从学术界走出的Caffe、 Torch和Theano,到TensorFlow,MXNet,PyTorch,CNTK等。

 

可是,哪一个深度学习框架是最好用呢?哪一个深度学习框架更适合自己呢?这真是一个十分让人纠结的问题。

 

其实对于这个问题,我的答案是:大家千万不要把着眼点只放在这些工具的使用上,重要的是要知道它的原理。在此基础上掌握任何一个框架,都不会超过30分钟。

 

为了让大家掌握人工智能、深度学习的核心知识——神经网络,我为大家推荐一个深度学习训练营,三天,前IBM中国总部数据科学家将带领你们,使用Python,从零开始创造一个属于你自己的神经网络框架,最终能够实现手写数字识别,经过简单改造,就可以实现目标检测,语言翻译等复杂功能!

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最后,你需要行业大型项目实践。

当你学习完深度学习,此时你就可以自己动手训练一个小模型了。有条件的话,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。当然,如果想要进阶,也可以选择开课吧推出的《人工智能核心能力培养计划》课程,实战大厂项目等你来挑战。

本文分享自微信公众号 - 智能算法(AI_Algorithm)。
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