人工智能领域如何快速学习,人工智能应该怎么学

学习人工智能需要学习多长时间学习哪些内容

你好,老修来分享一下你的问题。

学习人工智能需要学习多长时间?您是报班学,还是自学,还有自身的数学基础是到哪,它需要专科以上,本科以下的数学基础;再有就是你需要学一门计算机语言,目前用在人工智能开发上比较火的是Python语言,也因为人工智能这门语言火了

那我们以Python语言为基础,通过下图来看看,具体需要学些什么内容,首先最底层,画红线的就是基础,首先要学的就是这门语言,学这门语言,快一点,也要三个月,它的内容有很多,先看人工智能的线路图,如图:

那我们可以看到,Python语言基础学完以后,往上走的绿色的模块,是数学,然后到这个算法,还有数据可视化,那数据库是必备的,可以选择一门来学,建设MySql,然后是数学模块,要学的内容有:会线性代数,微积分,代数,概率统计学等;这里看个人的基础情况而定,Python语言基础,刚刚也说了,最少三个月;

为什么基础需要学三个月左右,什么样才算打完基础,我们来看一下,它的大体内容:Python的语法,包和模块的处理,面向对象,数据结构;这些学完这应该才算打完基础,特别是这个“面向对象”,掌握了,就算出师了;

从上面这些内容我们可以大体的来算一下,算有基础的情况下,最少也要半年,一年左右应该是普通情况,希望我的分享对你有所帮助。

现在怎么着手学习人工智能呢

这是一个非常好的问题,也是很多人比较关心的问题之一,作为一名教育工作者,我来回答一下。

当前人工智能是一个热点领域,随着人工智能技术逐渐走进产业领域,未来大量的职场人都需要掌握一定的人工智能技术,而由于人工智能技术本身的知识量比较大,而且难度也相对比较高,所以很多人在学习人工智能技术的时候,往往不知道该从哪入手。

从技术体系结构上来看,当前对于初学者来说,学习人工智能技术可以从机器学习开始入手,然后根据自身的发展规划和岗位任务需要,来选择下一步的学习计划。当然,由于人工智能技术的学习需要一定的场景支撑,所以学习人工智能技术应该尽量为自己营造一个较好的学习和实践场景。

学习机器学习需要有一定的操作系统基础、数学基础和编程基础,如果没有掌握编程语言,需要先从编程语言开始学起,比如从Python开始学起就是一个比较不错的选择。在掌握了基础的Python编程知识之后,下一步就可以采用Python语言来完成一些简单的算法实现,进而完成算法训练、算法验证和算法应用等步骤。

随着当前各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台,未来行业领域会有大量的智能化创新会基于这些人工智能平台来展开,所以掌握人工智能平台也会有很多的就业机会。目前人工智能平台往往都以自然语言处理和计算机视觉为基础来进行构建,所以可以结合自身的岗位任务来选择学习的切入点。

最后,学习人工智能技术一定要重视与技术专家的交流,交流的过程也是学习的过程。

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!

人工智能该如何学起

如果不懂编程,首先要快速学习下编程,最好是python,目前很多ai项目是用python实现的;然后去github上找些自己感兴趣的简单的完整的项目玩玩,自己修改修改参数,重新训练等等,看看效果。然后找相应的博客看看这是怎么实现的,再往大的看这个领域是什么样的:这个领域有些基础知识、有哪些牛人或者机构(包括研究机构和企业),然后再去理解数学方面的。如果数学好,也可以早点看数学方面的。

如何学习人工智能

人工智能是通过学习人类的数据,从中找出规律,然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的,可以先从机器学习的算法入手,这些算法有趣且不难理解,是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如:

非监督式学习中的K-Means算法,DBSCAN,t-SNE等等,主要不是用来预测,而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有:

回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法,常见的种类有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条,以及本地散点平滑估计。决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,通常用来解决分类的问题。常见种类有:分类及回归树,随机森林,多元自适应回归样条,以及梯度推进机。(虽然名字长但是内容不难理解)深度学习算法在近期赢得了很多关注,特别是百度也开始发力深度学习后,更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:卷积网络,堆栈式自动编码器。(同样是名字长但是内容不难理解)

了解过一些算法后,就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了!这时需要学习一下编程语言Python,具体的指令非常简单,几乎一行代码就能训练好预测模型,然后做出自己的预测结果了!具体资源有很多教机器学习的书籍和视频,B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下,也可以去Kaggle这个网站,有很多有趣的项目,网站提供数据,自己做模型做预测然后提交,比照精确度,满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码,可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是:预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来,生存率跟他们在船上的位置,性别,收入,家庭人数等等都有关系。

零基础学人工智能可以学会吗怎么学好

谢谢邀请,零基础真不好界定,学习人工智能零基础可以从学习Python开始!

要想学好的话最重要的两方面要注意:

1.学好Python

软件开发技能最好的学习方法就是做实战小项目,边做边学习相关知识点,我的头条号上就有许多我录制的上课视频,就是一直用案例与项目去教学生学习的,效果还不错。

2.掌握数学与统计基础,尤其是统计

不过不是科班出身,走人工智能方向要费劲得多,数学与统计要好,计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧,就看学的怎么样了!

3.Python在数据科学领域是霸主

数据岗位发展方向,都是比较新型的职位,数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等,从数据分析员、初级数据分析师(就是表哥表姐哦)入行,逐步发展!

我们选择发展方向要顺势而为,目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向,选准了深耕下去就行了,不管怎么样Python是非常值得投资的方向,希望能够坚定你的信心,需要更多相关资源可以关注头条号“语凡提”,里面有大量我上课录制的相关视频,涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。

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文章来源: 星蕴
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