02 youtube官網網頁版登錄不了了怎么辦(蘋果ipad的AppleID和密碼都忘了怎么辦？)

分），是iPhone、iPod Touch、iPad以及Mac的服務軟件，允許用戶從iTunes Store或Mac App Store瀏覽和下載一些為iPhone SDK或Mac開發的應用程序。

用戶可以購買收費項目和免費項目，讓該應用程序直接下載到iPhone或iPod touch、iPad、Mac。其中包含：游戲，日歷，翻譯程式，圖庫，以及許多實用的軟件。

在Mac中的App Store叫Mac App Store，和iOS的軟件不相同。App Store 擁有海量精選的移動 app，均由 Apple 和第三方開發者為 iPhone 度身設計。你下載的 app 越多，就越能感受到 iPhone 的無限強大，完全超乎你想象。在 App Store 下載 app 會是一次愉快的體驗，在這里你可以輕松找到想要的 app，甚至發現自己從前不知道卻有需要的新 app。你可以按類別隨意瀏覽，或者選購由專家精選的 app 和游戲收藏，Apple 會對 App Store 中的所有內容進行預防惡意軟件的審查，因此，你購買和下載 app 的來源完全安全可靠。

2014年11月，蘋果公司正式宣布，人民幣1元及3元將是中國區應用商店的新定價，作為一個永久價格選項，1和3元將是中國區應用商店的新定價，而不是短期促銷行為，其他國家的開發者向中國運營商商店提交應用的時候都可以選擇這兩個新的定價區間。

2018年6月4日，蘋果在年度開發者大會時，修改了App Store的規則，對開發者使用iPhone用戶好友及其他聯系人信息的行為作出限制，悄然關閉了允許應用開發者在沒有用戶許可的情況下存儲和分享數據的漏洞。 

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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