从零开始学python人工智能课程_从零开始如何学习人工智能?
想要學習人工智能?這里有一條完整路徑資源
在本文中,《Analytics India》雜志給出了學習AI的最佳途徑。...
科技領域的天平正在向人工智能傾斜,IT領域的技術人員正在將AI應用到現有產品中。但是對于企業來說, AI人才才是關鍵。企業培訓應有意識地建立在線項目,幫助員工適應新的角色。
雖然很多程序員都可以編寫代碼,但他們還不精通機器學習。盡管行業的炒作和初創公司層出不窮,開發人員或AI新手還是不知道如何開始人工智能的學習。企業家和產品愛好者Shival Gupta提出了一個有趣的觀點:在行業不斷變化的情況下,全行業開發人員的相互聯系和交流遠遠不夠,在未來兩年內,如果沒有成熟的AI技能,整個行業將裹足不前。
在本文中,《Analytics India》雜志給出了學習AI的最佳途徑。
1. 尋找一些免費的書籍
Shival Gupta分享自己初學AI的經驗時,強調了熟悉基本AI術語和方法的重要性。尋找一些免費的AI書籍作為自己學習人工智能的開始,是正確的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書就很不錯。本書不僅介紹了基本的人工智能概念和算法(專家系統、深度優先和廣度優先搜索、知識表示等),而且還包括基礎知識如貝葉斯推理,一階邏輯,語言建模等。
對于那些對深度學習感興趣的人, Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學習》(自適應計算和機器學習系列)一書是不錯的選擇。
此外,可以看看《Logic For Computer Science》這本免費書,它解釋了計算機科學的數學邏輯,并強調了求解證明的算法方法。
注:想要獲取上述提到的幾本書,可私信智能觀。
2.把需要的數學知識整理一下
由于微積分和線性代數在AI / ML技術上有廣泛的應用,學習它將是一個很好的方法。人工智能愛好者認為,大多數機器學習技術可以簡化為線性代數和微積分,比如訓練神經網絡的反向傳播算法。
還有,想要深入研究AI / ML,需掌握離散數學、微積分(微分、積分和多變量)、概率和統計、線性代數、回歸分析和隨機過程(泊松過程、馬爾科夫鏈和布朗運動)。
您可以在網上查找免費的學習資源,了解概率理論,了解基于R 語言、推理和算法的統計學習。
3.熟悉Python,(C / C ++)和數據結構
人工智能從業者相信,任何主流語言和非主流語言都能應用于AI / ML。最大的區別在于庫/工具的性能和可用性。例如,C++的所有設置都優于Java或Python,并幫助開發人員最大化硬件的功能。另一方面,Python有一個非常好的FFI,并且經常與C或C++結合使用。與此同時,Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些語言都有高質量的庫,如何使用取決于你想要做什么。
一般的共識是,必須熟悉一些流行的語言,如Python,它有一個很好的工具箱/庫。
4.嘗試使用開源框架
你可以選擇一個開源框架,實現基本分類。根據開發人員Akash Paul的說法,選擇框架可能是一項具有挑戰性的任務,因為這些框架都是基于不同目的構建的。他舉了一個例子:Caffe使用了一種聲明式的方法來定義模型,而TensorFlow允許通過編程創建和使用模型,甚至跨平臺可視化和部署模型。
對硬件的一些建議是,購買一個強大的Pascal系列GPU(10606gb)、i3、8GB RAM和SSD,以獲得對AI工作負載的最低配置要求。你可以看一下英偉達的CUDA工具包,這是開始實驗的好地方。
5.使用GitHub平臺,搜索熱門項目
GitHub擁有世界上最大的開源數據集合,它為機器學習愛好者提供了大量資源。你也可以在GitHub上查看最受歡迎的項目。試著每個月做一個項目。
6.創建你的第一個聊天機器人
嘗試構建自己的聊天機器人作為第一個人工智能項目。在開始編程機器人前,你要知道制作聊天機器人的3個步驟——輸入文本、發送按鈕和輸出文本。根據AI從業者的說法,搜索引擎巨頭谷歌使用的網絡爬蟲是高級機器人的最佳范例。在你開始編程機器人之前,看看這些:
xpath:開發人員使用xpath根據各種標準選擇XML節點或節點集。
Regex:正則表達式是用于描述搜索模式的特殊文本字符串,用于構建基本的聊天機器人。
此外,還可以查看這些用于bot項目的API:谷歌云預測API文檔、DiffBot、用于語言工具包的機器學習、Wolfarm Alpha API等。
7.免費資源
在學習網站上開設賬戶,做一些項目增長知識和經驗。
一些免費的人工智能學院,如英特爾的AI學院,為初學者提供必要的學習材料、工具和技術。
英偉達的自學實驗室也是免費的,提供最新的技術培訓,如在廣泛的應用程序中部署神經網絡。
總結
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