AI博士赵老师曾说过——超80%的程序员在初学人工智能Python时 都会遇到下面3个问题
应用方向太多了 不知从何学起 也不知道学完做什么Python语法、机器学习/深度学习基础都能看懂 但一做项目就一行代码都写不好学了不少课程 但一面试就被别人说基础差、能力差 甚至开始怀疑自己天赋不行 不适合开发“机器学习”“人工智能”“深度学习”这三个词常常被人混淆 但其实它们出现的时间相隔甚远 “人工智能” Artificial Intelligence AI 出现于20世纪50年代 “机器学习” Machine Learning ML 出现于20世纪80年代 而“深度学习” Deep Learning DL 则是近些年才出现的。三者是包含与被包含关系 如图所示。
在这样一个AI技术即将成为主流的时代 这里给对AI兴趣的朋友一些建议
一 技术基础得打好 至少得懂Python编程、机器学习即深度学习算法
二、多实践项目 多思考 多对比方案的优劣 了解市面上性能较好的解决方案;
三、建立完整的知识体系 这是核心
所以 无论你准备从事AI的什么方向 都一定要按照下面这个路径进行学习
基础数学→Python编程→机器/深度学习算法与框架→项目实战
如果你想通过自学达到初级AI工程师的水平 能够从零开始根据学习路径系统掌握初级AI工程师必备的核心技能点。
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掌握必备的核心基础后 进入到进阶的深度学习阶段 这里会用到很多框架 比如pytorch 如果你对PyTorch并不了解的话 这里先提几句。它是一个开源的Python机器学习库 由Facebook人工智能研究院于2017年推出 对应于Google的TensorFlow。PyTorch有两个重要的特点 第一 具有强大的基于GPU加速的张量计算;第二 包含自动求导系统的深度神经网络。也正是因为此 它特别适合深度学习理论的应用。
深度学习不仅是知识 而是思维范式的转变
首先怎么看待深度学习 它到底是新的知识 还是一种范式的转变 人工智能非常广泛 其中机器学习是一方面 深度学习又是机器学习的一个子域。它不仅仅是知识 更是一种思维范式的转变。
爱因斯坦说过 “我们不能用制造问题时的同一思维水平来解决问题”。我们处在一个智能的时代 机器开始解决很多人类原来以为自己擅长的 结果是机器更擅长解决问题 所以我们需要努力学习新的知识。《深度学习》的作者特伦斯·谢诺夫斯基 是几十年一直跟着业界发展的前辈和专家 他曾表达过一个核心点 认为是这种知识要求我们了解人类的思维方式 并通过数学算法转变对世界的描述方式 让我们理解这个世界是由很多模型构成的。
要真正产生深度学习能力 需要有数据 需要有人才 还要有算法和算力。像微软这样专业公司可能会提供更强大的算法和算力 更多的公司需要在人才培养 数据收集上面下很大功夫 这样才能产生互动的促进作用。数据、人才、算法、算力这四者缺一不可。
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