01 youtube官網網頁版登錄文件位置怎么辦(如何自學人工智能)

you tu be的官網是多少？

買粉絲s://買粉絲

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此ipad當前已鏈接到 Apple id怎么辦？

此ipad當前已鏈接到 Apple id時，建議使用恢復模式來恢復系統。

以下操作方式：

1.電腦登陸蘋果官網下載itunes，安裝完畢后打開。

2.把 iPad 用數據線與電腦連接起來。

3.先請長按 iPad頂部的電源鍵，待出現關機界面后，滑動關機。

4.接著請按住電源鍵開機，這時屏幕會出現蘋果標志，不要松開電源鍵。

5.隨后再按住主屏 Home 鍵，直到屏幕黑屏。

6.屏幕黑屏時，請松開電源鍵，主屏 Home鍵不要松開，直到電腦端的 iTunes 出現檢測到一個處于恢復模式的 iPad：

7.按住鍵盤上的“shift”鍵，點擊“恢復”，選擇相應的固件進行恢復系統即可。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

請問我的ipad怎樣改成中文商店

ipad改成中文商店方法如下：

1、點擊圖中“settings”圖標選項。

2、進入該頁面后，找到選項“General”。

3、然后在右邊的選項中尋找“Language&Region”選項。

4、進入頁面，可以看到最上面一欄里有“ipad Language”選項。 

5、單擊“簡體中文”選項。 

6、點擊框中的“買粉絲ntinue”。

7、然后系統會自動進行語言修改設置，回到中文頁面，如下圖。

擴展資料：

優點

輸入方式多樣，移動性能好 iPad平板電腦由于不再局限于鍵盤和鼠標的固定輸入方式，可以采用手寫和觸摸的方式進行操作，因此無論是站立還是在移動中都可以進行操作。如果是純平板式平板電腦則可以做的更加輕薄，因此在移動性能上較好。

全屏觸摸，人機交互更好 使用鍵盤和鼠標在電腦上進行輸入其實是一種人機交互的妥協，試想下如果我們通過一根手指對窗口進行拖放，用兩根手指放大或者縮小照片。不是更符合我們實際的行為習慣嗎？而這一切都可以在iPad平板電腦全觸摸屏上實現.

手捧閱讀，可用作電子書 iPad平板電腦尤其是純平板式平板電腦，較為輕便的體積和重量，使得人們可以直接捧在手上進行操作，這樣改變了人們在電腦上進行閱讀的習慣。已經有適合閱讀的雙屏平板電腦問世了。

手寫識別，文字輸入方便

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此ipad當前已鏈接到 Apple id怎么辦？

此ipad當前已鏈接到 Apple id時，建議使用恢復模式來恢復系統。

以下操作方式：

1.電腦登陸蘋果官網下載itunes，安裝完畢后打開。

2.把 iPad 用數據線與電腦連接起來。

3.先請長按 iPad頂部的電源鍵，待出現關機界面后，滑動關機。

4.接著請按住電源鍵開機，這時屏幕會出現蘋果標志，不要松開電源鍵。

5.隨后再按住主屏 Home 鍵，直到屏幕黑屏。

6.屏幕黑屏時，請松開電源鍵，主屏 Home鍵不要松開，直到電腦端的 iTunes 出現檢測到一個處于恢復模式的 iPad：

7.按住鍵盤上的“shift”鍵，點擊“恢復”，選擇相應的固件進行恢復系統即可。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深

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