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05 youtube官網網頁版登錄官網學工系統(Python培訓哪里最好?)

Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-15 03:20:28【】3人已围观

简介利益,教學質量差,"一錘子交易"現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法,沒有正規教師,更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序,也極大地影響了培訓業的

利益,教學質量差,"一錘子交易"現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法,沒有正規教師,更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序,也極大地影響了培訓業的健康發展。

在這里,還想跟你說一點:正所謂“師傅領進門,修行靠個人”,所以如果你自己不花時間,不肯下功夫苦學,無論Python培訓機構再怎么好,也不能保證你找到好工作。

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。

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