30岁怎样学习人工智能_人工智能ai 学习 - CSDN
  • 30岁AI学习计划

    2019-01-16 15:52:39
    这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

    文章背景

    已研究生毕业3年多,所在团队偏产品,涉及的技术不深,想工作之余,刻意学习沉淀技术,希望能成为某领域专家,不被淘汰。

    学习方法

    1.按部就班系统性学习。
    2.问题驱动各个击破,同时补齐相关重要知识点。
    本人工作时间较长,家里事情较多,要系统性学习比较困难;同时本人不是一个耐得住寂寞的人,需要解决问题中看到实际的效果,即有阶段性反馈。最终选择第二种方法。

    学习计划

    目前没有详细学习计划,以解决工作中问题为主,并同时刻意学习相关重要知识。

    开始学习之旅吧!!!

    补充个人简介

    15年研究生毕业,自选数据挖掘方向,研究生三年自学为主,基本没有理论积累和研究,期间参加过某比赛获得300+名,对数据挖掘流程有较完整的认识;同时阅读了han jiawei 的数据挖掘书籍,也不是研究很深入,知识懂算法的基本原理、应用场景、优缺点。毕业侥幸去了BAT一家,入职后相当痛苦,什么都不会,基本上从零开始学习。
    直到今天,虽然对工作相关技能已掌握较熟练,但是真正的技术深度远远不够,如熟练使用的算法xgboost,其他基本上没用过,深度学习原理完全不懂;已满29岁,如果再不积累,必将被淘汰。

    展开全文
  • 机器学习、深度学习、强化学习人工智能的关系是什么?人工智能学习算法大家庭1. 机器学习的定义2. 深度学习的定义3. 强化学习的定义4. 迁移学习的定义5. 人工智能的定义6. 机器学习 VS 深度学习 VS 强化学习 VS ...

    人工智能的学习算法大家庭

      人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 浪潮正在席卷全球,在上一讲中,我们给出了人工智能的定义、话题、四大技术分支、主要应用领域和三种形态:弱人工智能、强人工智能和超级人工智能,让大家了解了人工智能这个耳熟能详的概念。其中,我们区别了弱人工智能和强人工智能的概念:前者让机器具备观察和感知的能力,可以做到一定程度的理解和推理;而强人工智能让机器获得自适应能力,解决一些之前没有遇到过的问题。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现;目前的科研工作主要集中在弱人工智能这部分,并且已经取得了一系列的重大突破。
    电影中的强人工智能——黑客帝国
      在这一讲中,我们打算理一下人工智能的发展历史,以及各个历史阶段当中侧重的不同算法。
      1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言,或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前,这两种声音还在同时存在。
      2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法——深度学习的出现,人工智能开始大爆发,研究领域也在不断扩大,下图展示了人工智能研究的各个分支,包括计划调度、专家系统、多智能体系统、进化计算、模糊逻辑、机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、机器感知等等。
    人工智能研究的各个分支
      诸多媒体流行词汇萦绕在我们耳边,比如人工智能 (Artificial Intelligence)、机器学习 (Machine Learning)、深度学习 (Deep Learning)、强化学习 (Reinforcement Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,这一讲中,我们会从它们的发展历程、概念、算法种类进行介绍,并且理清它们之间的关系和区别;具体的算法原理留到之后的推送当中详解。

    1. 机器学习

      弱人工智能是如何实现的,“智能”又从何而来呢?这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

    1. 机器学习的定义一:机器学习定义的第一类答案是IBM提出的认知计算 (Cognitive Computing)。其目标是构建不需要显式编程的机器(计算机、软件、机器人、网站、移动应用、设备等)。这种机器学习观点可追溯到Arthur Samuel在1959年的定义,“机器学习:让计算机无需显式编程也能学习的研究领域”。Arthur Samuel 是机器学习的创始人之一,在IBM的时候,他开发了一个程序来学习如何在西洋棋棋艺上超过他。
    2. 机器学习的定义二:Samuel的定义很好,但可能有点太模糊。1998年,另一位著名的机器学习研究者Tom Mitchell提出了一个更精确的定义,“正确提出的学习问题:如果计算机程序对于任务T的性能度量P通过经验E得到了提高,则认为此程序对经验E进行了学习”。为了阐述清楚,我们举一个例子:在下棋程序中,经验E指的就是程序的上万次的自我联系的经验,任务T就是下棋,性能度量P指的就是在比赛过程中取胜的概率,有了性能指标后,我们就能告诉系统是否学习该经验。
      机器学习定义
    3. 机器学习的算法分类:上述定义为机器学习设定了清晰的目标,但是,它们没有告诉我们如何实现该目标,我们应该让定义更明确一些。这就需要第二类定义,这类定义描述了机器学习算法,以下是一些流行的定义。在每种情况下,都会为算法提供一组示例供其学习。
       (1) 监督式学习:为算法提供训练数据,数据中包含每个示例的“正确答案”;例如,一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入,对于每笔交易,训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。
       (2) 无监督学习:该算法在训练数据中寻找结构,比如寻找哪些示例彼此类似,并将它们分组到各个集群中。
    4. 机器学习的问题分类:我们希望在机器学习算法分类的基础上更具体一些,一种方法是通过分析机器学习任务能解决的问题类型,对任务进行细化:
       (1) 分类,一种监督学习问题,其中要学习的答案是有限多个可能值之一;例如,在信用卡示例中,该算法必须学习如何在“欺诈”与“诚信”之间找到正确的答案,在仅有两个可能的值时,我们称之为二元分类问题;用于实现分类的常用算法包括:支持向量机 (SVM)、提升 (boosted) 决策树和袋装 (bagged) 决策树、k-最近邻、朴素贝叶斯 (Naïve Bayes)、判别分析、逻辑回归和神经网络
       (2) 回归,一种监督学习问题,其中要学习的答案是一个连续值。例如,可为算法提供一条房屋销售及其价格的记录,让它学习如何设定房屋价格;常用回归算法包括:线性模型、非线性模型、规则化、逐步回归、提升 (boosted) 和袋装 (bagged) 决策树、神经网络和自适应神经模糊学习
       (3) 细分(聚类),一种无监督学习问题,其中要学习的结构是一些类似示例的集群。例如,市场细分旨在将客户分组到有类似购买行为的人群中;用于执行聚类的常用算法包括:k-均值和 k-中心点(k-medoids)、层次聚类、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、自组织映射、模糊c-均值聚类法和减法聚类
       (4) 网络分析,一种无监督学习问题,其中要学习的结构是有关网络中的节点的重要性和作用的信息;例如,网页排名算法会分析网页及其超链接构成的网络,并寻找最重要的网页。谷歌等 Web 搜索引擎使用的就是这种算法,其他网络分析问题包括社交网络分析。
      机器学习算法、问题分类
    5. 机器学习工作流及定义三:上述两个定义的问题在于,开发一个机器学习算法并不足以获得一个能学习的系统。诚然,机器学习算法与学习系统之间存在着差距。我给出一个机器学习工作流,如下图所示;机器学习算法被用在工作流的“训练”步骤中,然后它的输出(一个经过训练的模型)被用在工作流的“预测”部分中。好的与差的机器算法之间的区别在于,我们在“预测”步骤中获得的预测质量。这就引出了机器学习的另一个定义:“机器学习的目的是从训练数据中学习,以便对新的、未见过的数据做出尽可能好的预测”。
      机器学习工作流

    2. 深度学习

      我们将从深度学习的发展历程、深度学习的概念、深度神经网络的分类几个方面来阐述。

    1. 深度学习发展历史
       (1) 1943年,由神经科学家麦卡洛克 (W.S.McCilloch) 和数学家皮兹 (W.Pitts) 在《数学生物物理学公告》上发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》(A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)。建立了神经网络和数学模型,称为MCP模型。所谓MCP模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型,也就诞生了所谓的“模拟大脑”,人工神经网络的大门由此开启。MCP当时是希望能够用计算机来模拟人的神经元反应的过程,该模型将神经元简化为了三个过程:输入信号线性加权,求和,非线性激活(阈值法),如下图所示:
      MCP模型 (2) 1958年,计算机科学家罗森布拉特 (Rosenblatt) 提出了两层神经元组成的神经网络,称之为“感知器” (Perceptrons),第一次将MCP用于机器学习分类:“感知器”算法算法使用MCP模型对输入的多维数据进行二分类,且能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习更新权值。1962年,该方法被证明为能够收敛,理论与实践效果引起第一次神经网络的浪潮。
       (3) 1969年,纵观科学发展史,无疑都是充满曲折的,深度学习也毫不例外。1969年,美国数学家及人工智能先驱Marvin Minsky在其著作中证明了感知器本质上是一种线性模型 (Linear Model),只能处理线性分类问题,就连最简单的亦或 (XOR) 问题都无法正确分类。这等于直接宣判了感知器的死刑,神经网络的研究也陷入了将近20年的停滞。
       (4) 1986年,由神经网络之父Geoffrey Hinton在1986年发明了适用于多层感知器 (MLP) 的反向传播BP (Backpropagation) 算法,并采用Sigmoid进行非线性映射,有效解决了非线性分类和学习的问题。该方法引起了神经网络的第二次热潮。
      反向传播算法
       Sigmoid 函数是一个在生物学中常见的S型的函数(S型生长曲线)。在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到[0, 1]:Sigmoid(x)=11+exSigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
       (5) 90年代时期,1991年BP算法被指出存在梯度消失问题,也就是说在误差梯度后项传递的过程中,后层梯度以乘性方式叠加到前层,由于Sigmoid函数的饱和特性,后层梯度本来就小,误差梯度传到前层时几乎为0,因此无法对前层进行有效的学习,该问题直接阻碍了深度学习的进一步发展;此外90年代中期,支持向量机 (SVM) 算法诞生等各种浅层机器学习模型被提出,SVM也是一种有监督的学习模型,应用于模式识别,分类以及回归分析等。支持向量机以统计学为基础,和神经网络有明显的差异,支持向量机等算法的提出再次阻碍了深度学习的发展。
       (6) 2006年——2012年(发展期),2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗、神经网络之父——Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章,该文章提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案:无监督预训练对权值进行初始化+有监督训练微调。斯坦福大学、纽约大学、加拿大蒙特利尔大学等成为研究深度学习的重镇,至此开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。2011年,修正线性单元 (Rectified Linear Unit, ReLU) 激活函数被提出,该激活函数能够有效的抑制梯度消失问题:ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0, x)
       2011年以来,微软首次将深度学习应用在语音识别上,取得了重大突破。微软研究院和Google的语音识别研究人员先后采用深度神经网络 (DNN) 技术降低语音识别错误率20%~30%,是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。2012年,DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果,在ImageNet评测上将错误率从26%降低到15%。在这一年,DNN还被应用于制药公司的DrugeActivity预测问题,并获得世界最好成绩。
      在这里插入图片描述
       (7) 2012年——2017年(爆发期),2012年,Hinton课题组为了证明深度学习的潜力,首次参加ImageNet图像识别比赛,其通过构建的卷积神经网络 (CNN) AlexNet一举夺得冠军,且碾压第二名(SVM方法)的分类性能。也正是由于该比赛,CNN吸引到了众多研究者的注意。
      AlexNet 2016年,随着谷歌 (Google) 旗下的DeepMind公司基于深度学习开发的AlphaGo以4 : 1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石,深度学习的热度一时无两。后来,AlphaGo又接连和众多世界级围棋高手过招,均取得了完胜。这也证明了在围棋界,基于深度学习技术的机器人已经超越了人。
      阿尔法狗 VS 李世石
       2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师” (Master) 为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平;同年,基于强化学习算法的AlphaGo升级版AlphaGo Zero横空出世,其采用“从零开始”、“无师自通”的学习模式,以100:0的比分轻而易举打败了之前的AlphaGo。除了围棋,它还精通国际象棋等其它棋类游戏,可以说是真正的棋类“天才”。
       此外在这一年,深度学习的相关算法在医疗、金融、艺术、无人驾驶等多个领域均取得了显著的成果。所以,也有专家把2017年看作是深度学习甚至是人工智能发展最为突飞猛进的一年。
    2. 深度学习的定义:深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如人脸识别、面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征
    3. 深度神经网络:深度学习的模型有很多,目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络 (GAN)等等,更多的模型可以参考下图:
      在这里插入图片描述

    3. 强化学习

      强化学习在各个领域当中应用十分广泛,在这里主要给出它的定义、适用范围、组成成分和交互过程。

    1. 强化学习的定义:强化学习 (Reinforcement learning, RL) 是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益;其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。
    2. 强化学习适用范围:尽管我们在机器学习社区中广泛使用强化学习,但强化学习不仅仅是一个人工智能术语,它是许多领域中的一个中心思想,如下图(强化学习的多个方面,Many Faces of Reinforcement Learning)所示。事实上,许多这些领域面临着与机器学习相同的问题:如何优化决策以实现最佳结果,这就是决策科学 (Science of Decision-Making);在神经科学中,人类研究人脑并发现了一种遵循著名的强化算法的奖励系统;在心理学中,人们研究的经典条件反射和操作性条件反射,也可以被认为是一个强化问题;类似的,在经济学中我们研究理性博弈论;在数学中我们研究运筹学;在工程学中我们研究优化控制;所有的这些问题都可以被认为一种强化学习问题——它们研究同一个主题,即为了实现最佳结果而优化决策。
      强化学习的多个方面
    3. 强化学习基本组成成分:强化学习主要由智能体 (Agent)、环境 (Environment)、状态 (State)、动作 (Action)、奖励 (Reward)、策略 (Policy)、目标 (Objective) 组成。
       (1) 智能体:强化学习的本体,作为学习者或者决策者;
       (2) 环境:强化学习智能体以外的一切,主要由状态集合组成;
       (3) 状态:一个表示环境的数据,状态集则是环境中所有可能的状态;
       (4) 动作:智能体可以做出的动作,动作集则是智能体可以做出的所有动作;
       (5) 奖励:智能体在执行一个动作后,获得的正/负反馈信号,奖励集则是智能体可以获得的所有反馈信息;
       (6) 策略:强化学习是从环境状态到动作的映射学习,称该映射关系为策略。通俗的理解,即智能体如何选择动作的思考过程称为策略;
       (7) 目标:智能体自动寻找在连续时间序列里的最优策略,而最优策略通常指最大化长期累积奖励。在此基础上,智能体和环境通过状态、动作、奖励进行交互的方式为:智能体执行了某个动作后,环境将会转换到一个新的状态,对于该新的状态环境会给出奖励信号(正奖励或者负奖励)。随后,智能体根据新的状态和环境反馈的奖励,按照一定的策略执行新的动作。
      强化学习的个体和环境
       智能体通过强化学习,可以知道自己在什么状态下,应该采取什么样的动作使得自身获得最大奖励;因此,强化学习实际上是智能体在与环境进行交互的过程中,学会最佳决策序列。由于智能体与环境的交互方式与人类与环境的交互方式类似,可以认为强化学习是一套通用的学习框架,可用来解决通用人工智能的问题。因此强化学习也被称为通用人工智能的机器学习方法。

    4. 迁移学习

      迁移学习 (Transfer Learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的,所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数(也可理解为模型学到的知识)通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习 (Starting From Scratch)。

    1. 迁移学习的定义:迁移学习是机器学习技术的一种,其中在一个任务上训练的模型被重新利用在另一个相关的任务上,定义一:“迁移学习和领域自适应指的是将一个任务环境中学到的东西用来提升在另一个任务环境中模型的泛化能力” ——2016年“Deep Learning”,526页;迁移学习也是一种优化方法,可以在对另一个任务建模时提高进展速度或者是模型性能,定义二:“迁移学习就是通过从已学习的相关任务中迁移其知识来对需要学习的新任务进行提高。”——第11章:转移学习,机器学习应用研究手册,2009年;同在2009年,Sinno Jialin Pan和Qiang Yang发表了一篇迁移学习的《A Survey on Transfer Learning》,他们给出了迁移学习的数学定义三:Given a source domain DS={XS,fS(X)}D_S=\{X_S, f_S(X)\} and learning task TST_S, a target domain DT={XT,fT(X)}D_T=\{X_T, f_T(X)\} and learning task TTT_T, transfer learning aims to help improve the learning of the target predictive function fT()f_T(·) in DTD_T using the knowledge in DSD_S and TST_S, where DS̸=DTD_S\not=D_T, or TS̸=TTT_S\not=T_T.
    2. 迁移学习在深度学习中的应用:迁移学习还与多任务学习概念漂移等问题有关,它并不完全是深度学习的一个研究领域。尽管如此,由于训练深度学习模型所需耗费巨大资源,包括大量的数据集,迁移学习便成了深度学习是一种很受欢迎的方法。但是,只有当从第一个任务中学到的模型特征是容易泛化的时候,迁移学习才能在深度学习中起到作用。 “在迁移学习中,我们首先在基础数据集和任务上训练一个基础网络,然后将学习到的特征重新调整或者迁移到另一个目标网络上,用来训练目标任务的数据集。如果这些特征是容易泛化的,且同时适用于基本任务和目标任务,而不只是特定于基本任务,那迁移学习就能有效进行。”——深度神经网络中的特征如何迁移的?这种用于深度学习的迁移学习形式被称为推导迁移 (Inductive Transfer)。就是通过使用合适但不完全相同的相关任务的模型,将模型的范围(模型偏差)以有利的方式缩小。
      推导迁移
      举个例子,使用图像数据作为输入的预测模型问题中进行迁移学习是很常见的,它可能是一个以照片或视频数据作为输入的预测任务。 对于这些类型的问题,通常会使用预先训练好的深度学习模型来处理大型的和具有挑战性的图像分类任务,例如ImageNet 1000级照片分类竞赛,我们可以下载以下模型,并合并到以自己图像数据作为输入的新模型中:牛津的VGG模型、谷歌的Inception模型、微软的ResNet模型
    3. 迁移学习使用方法:我们可以在自己的预测模型问题上使用迁移学习,通常有两种方法:开发模型方法和预训练模型方法。
      对于开发模型方法,分为四步:
       (1) 选择源任务:必须选择一个与大量数据相关的预测模型问题,这个大量的数据需要与输入数据,输出数据和/或从输入到输出数据映射过程中学习的概念之间存在某种关系。
       (2) 开发源模型:接下来,必须为这个第一项任务开发一个熟练的模型;该模型必须比原始模型更好,以确保一些特征学习已经发挥了其作用。
       (3) 重用模型:然后可以将适合元任务的模型用作感兴趣的另一个任务模型的起点;这取决于所使用的建模技术,可能涉及到了全部或部分模型。
       (4) 调整模型:可选项,对感兴趣任务的调整输入—输出配对数据或改进模型。
      对于预训练模型方法,分为三步:
       (1) 选择源任务:从可用的模型中选择预训练的元模型,许多研究机构会发布已经在大量的且具有挑战性的数据集上训练好的模型,在可用模型的模型池里面也能找到这些模型。
       (2) 重用模型:然后可以将预训练的模型用作感兴趣的另一个任务模型的起点,这取决于所使用的建模技术,可能涉及使用全部或部分模型。
       (3) 调整模型:可选项,对感兴趣任务的调整输入—输出配对数据或改进模型。
      其中,第二类迁移学习方法在深度学习领域是很常见的。

    5. 机器学习 VS 深度学习 VS 强化学习 VS 迁移学习 VS 人工智能?

      以上我们分别介绍了机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习算法,那么它们之前存在怎样的关系呢?它们和人工智能又存在怎样的关联呢?

    1. 机器学习 VS 深度学习:机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术,目前,学术界的各个人工智能研究方向(计算机视觉、自然语言处理等等),深度学习的效果都远超过传统的机器学习方法,再加上媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道,有人甚至认为,“深度学习最终可能会淘汰掉其它所有机器学习算法”。这种看法是正确的吗?
      深度学习,作为目前最热的机器学习方法,但并不意味着是机器学习的终点,目前存在以下问题:
       (1) 深度学习模型需要大量的训练数据,才能展现出神奇的效果,但现实生活中往往会遇到小样本问题,此时深度学习方法无法入手,传统的机器学习方法就可以处理。
       (2) 有些领域,采用传统简单的机器学习方法,可以很好地解决,没必要采用复杂的深度学习方法。
       (3) 深度学习的思想,来源于人脑的启发,但绝不是人脑的模拟,举个例子:给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后,再见到哪怕外观完全不同的自行车,小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断,也就是说,人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据,目前深度学习方法显然很难做到。
       (4) 目前在工业界,基于深度学习的人工智能项目落地非常困难。
      机器学习和深度学习
    2. 深度学习 VS 强化学习:深度学习和强化学习的主要区别在于:
       (1) 深度学习的训练样本是有标签的,强化学习的训练是没有标签的,它是通过环境给出的奖惩来学习。
       (2) 深度学习的学习过程是静态的,强化学习的学习过程是动态的;这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互,深度学习是给什么样本就学什么,而强化学习是要和环境进行交互,再通过环境给出的奖惩来学习。
       (3) 深度学习解决的更多是感知问题,强化学习解决的主要是决策问题;有监督学习更像是”五官”,而强化学习更像“大脑”。
    3. 机器学习 VS 深度学习 VS 强化学习:机器学习、深度学习、强化学习之间的关系如下:
       (1) 机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科,多用于数据挖掘、数据分析和预测等领域。
       (2) 深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法,广泛地应用于是计算机视觉和自然语言处理领域。
       (3) 强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法;学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习;目前实际应用场景还比较窄,主要包括AI游戏 (Atari),推荐系统(阿里巴巴),机器人控制(如吴恩达的无人机)。
       (4) 深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法 (Google AlphaGo, Master)。
    4. 机器学习 VS 深度学习 VS 迁移学习:当前的机器学习、深度学习存在一些局限性,我们采用迁移学习的方法可以解决这些痛点。
       (1) 我们可以在这个数据集上训练一个模型 A,并期望它在同一个任务和域A中的未知数据上表现良好;但是,当我们没有足够的来自于我们关心的任务或域的标签数据时(新的标签数据很难获取、费时、昂贵),传统的监督学习方法会失灵——它往往无法得出一个可靠的模型。
       (2) 表达能力的限制:因为一个模型毕竟是一种现实的反映,等于是现实的镜像,它能够描述现实的能力越强就越准确,而机器学习和深度学习都是用变量来描述世界的,它们的变量数是有限的。
       (3) 模型复杂度高:随着模型复杂度的提高,其参数个数和所需的数据量也是惊人的。
      在NIPS 2016,吴恩达表示,“在继深度学习之后,迁移学习将引领下一波机器学习技术”
    5. 总体关系:以上讨论的算法和人工智能的关系如下图所示,可以看出,提及的算法都是属于人工智能的范畴,他们相互交叉却不完全重合:机器学习是人工智能的算法基石,而其它算法都是机器学习的一个分支。
      各种人工智能算法之间的关系
      深度学习大佬Yoshua Bengio在 Quora 上有一段话讲得特别好,这里引用一下:Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other’s ideas. Science is an act of love, not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking! 这段话的大致意思是:科学不是战争而是合作,任何学科的发展从来都不是一条路走到黑,而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰,站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样,开放包容才是正道!
      Yoshua Bengio

    微信公众号同步

      关注微信公众号“机器学习和人工智能”,干货多多~
      我们会定期推送Python编程,人工智能基础算法,学术界、工业界最新动态,让更多的人了解人工智能~
      欢迎扫描下方二维码关注哈~
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 我也想要学习人工智能,想要从事这样高大上的职业,但是如何学习呢,怎么样才能快速学有所成呢? 根据腾讯研究院与boss直聘联合发布的2017人工智能人才白皮书显示,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级。...

    我也想要学习人工智能,想要从事这样高大上的职业,但是如何学习呢,怎么样才能快速学有所成呢?

    根据腾讯研究院与boss直聘联合发布的2017人工智能人才白皮书显示,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级。2017年前10个月内,AI人才需求量已经达到2016年的近两倍、2015年的5.3倍,人才需求直线上升,年复合增长率超过200%。

    在过去三年内,AI相关岗位平均招聘薪资以每年8%的速度增长,到2017年,人工智能招聘岗位平均薪资已达2.58万元,远高于一般技术岗位。所以,自然有不少人想通过培训加入到这个行业中来,人工智能培训课程怎么选?

    当然是去实地走一趟,听上几节课再说。不然,怎么敢去呢?万一竹篮打水一场空怎么办?在选择人工智能培训中心的时候,可别心太大哟。否则,到头来后悔的还是你。

    很多人害怕自己花了钱,却最终没能够学好人工智能,其实这得看个人,得看你选择的人工智能培训中心是什么样的。参加完人工智能培训效果好不好,由很多的因素决定。但是,选择参加人工智能培训有哪些好处呢?

    选择对了一家靠谱的人工智能培训中心,那么很明显,它有固定的培训期间。但是选择自学人工智能,或者其他的方式,是不是花费的时间会特别多?参加人工智能培训,能大大缩减学习的时间。接下来给大家几点选机构的建议:

    1、根据你的需求找培训中心,要找专业的;

    2、看师资力量怎么样,是否有一线工作经历,一个好的讲师是非常重要的;

    3、对教学质量是如何把控的,有哪些制度,需要了解,好多人是没有足够自制力的,如果没有严苛的制度,很可能学得不精;

    4、就业是否有保障,特别是不能正常就业是否有退费政策,需要详细了解;

    5、再合适的培训中心也需要自己勤学苦练,这是核心。

    因此,你选择的人工智能培训中心一定要靠谱,一定要有企业实训。实战项目全部基于云服务器真实上线,实战项目不仅仅使用商业框架完成,培养具有架构级思想的工程师,具备处理百万级甚至是千万级高并发业务处理能力。

    一个合格的人工智能工程师必须具备沟通以及演讲技术的能力,一对一面试指导,发现学员面试中的问题并解决,保证高薪就业。而且了解学员就业后工作情况,并给予辅导,帮助他们成长。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、云计算、物联网的学习服务的好平台

    展开全文
  • 人工智能学习路线

    2018-06-25 15:48:31
    阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会本阶段主要...同时对于AI研究尤为重要,例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。一、数据分析1)常数e2)导数 3)梯度 4)Taylor5)gini系数6)信息熵与...

    相关视频资料下载见:https://blog.csdn.net/qwxwaty/article/details/80800701

    阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会

    本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要,例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。

    一、数据分析

    1)常数e
    2)导数 
    3)梯度 
    4)Taylor

    5)gini系数
    6)信息熵与组合数
    7)梯度下降
    8)牛顿法

    二、概率论

    1)微积分与逼近论
    2)极限、微分、积分基本概念 
    3)利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率
    4)概率论基础
    5)古典模型

    6)常见概率分布
    7)大数定理和中心极限定理 
    8)协方差(矩阵)和相关系数 
    9)最大似然估计和最大后验估计

    三、线性代数及矩阵

    1)线性空间及线性变换 
    2)矩阵的基本概念 
    3)状态转移矩阵 
    4)特征向量 
    5)矩阵的相关乘法

    6)矩阵的QR分解 
    7)对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵 
    8)矩阵的SVD分解 
    9)矩阵的求导 
    10)矩阵映射/投影

    四、凸优化

    1)凸优化基本概念 
    2)凸集 
    3)凸函数

    4)凸优化问题标准形式 
    5)凸优化之Lagerange对偶化 
    6)凸优化之牛顿法、梯度下降法求解

    阶段二、人工智能提升 - Python高级应用

    随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展,Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定,机器学习是着实令人兴奋,但其复杂度及难度较大,通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后,可帮助加快数据管道,且Python库也在不断更新发布中,所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负。

    一、容器

    1)列表:list
    2)元组:tuple
    3)字典: dict
    4)数组: Array

    5)切片
    6)列表推导式
    7)浅拷贝和深拷贝

    二、函数

    1)lambda表达式
    2)递归函数及尾递归优化

    3)常用内置函数/高阶函数 
    4)项目案例:约瑟夫环问题

    三、常用库

    1)时间库
    2)并发库 
    3)科学计算库

    4)Matplotlib可视化绘图库 
    5)锁和线程
    6)多线程编程

    阶段三、人工智能实用 - 机器学习篇

    机器学习利用算法去分析数据、学习数据,随后对现实世界情况作出判断和预测。因此,与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同,机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”,从而学会如何完成一项任务。
    所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程,这些算法也就是监督算法或者无监督算法。

    一、机器学习

    1)机器学习概述

    二、监督学习

    1)逻辑回归 
    2)softmax分类 
    3)条件随机场 
    4)支持向量机svm

    5)决策树 
    6)随机森林 
    7)GBDT 
    8)集成学习

    三、非监督学习

    1)高斯混合模型 
    2)聚类 
    3)PCA

    4)密度估计

    5)LSI 
    6)LDA 
    7)双聚类

    四、数据处理与模型调优

    1)特征提取
    2)数据预处理
    3)数据降维

    4)模型参数调优
    5)模型持久化
    6)模型可视化

    阶段四、人工智能实用 - 数据挖掘篇

    本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目,帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固,为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑。

    项目一:百度音乐系统文件分类

    音乐推荐系统就是利用音乐网站上的音乐信息,向用户提供音乐信息或者建议,帮助用户决定应该听什么歌曲。而个人化推荐则是基于音乐信息及用户的兴趣特征、听歌历史行为,向用户推荐用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推荐算法主要分为以下几种:基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐等;推荐系统常用于各个互联网行业中,比如音乐、电商、旅游、金融等。

    项目二:千万级P2P金融系统反欺诈模型训练

    目前比较火的互联网金融领域,实质是小额信贷,小额信贷风险管理,本质上是事前对风险的主动把控,尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型,通过数据挖掘技术,机器学习模型对用户进行模型化综合度量,确定一个合理的风险范围,使风险和盈利达到一个平衡的状态。

    阶段五、人工智能前沿 - 深度学习篇

    深度学习是实现机器学习的技术,同时深度学习也带来了机器学习的许多实际应用,拓展了AI的使用领域,本阶段主要从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机,序列到序列网络、生成对抗网络,孪生网络,小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法以,掌握深度学习前沿技术,并根据不同项目选择不同的技术解决方案。针对公司样本不足,采用小样本技术和深度学习技术结合,是项目落地的解决方案。

    1)TensorFlow基本应用 
    2)BP神经网络
    3)深度学习概述
    4)卷积神经网络(CNN) 
    5)图像分类(vgg,resnet)
    6)目标检测(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
    7)递归神经网络(RNN)
    8)lstm,bi-lstm,多层LSTM

    9)无监督学习之AutoEncoder自动编码器
    10)Seq2Seq
    11)Seq2Seq with Attension
    12)生成对抗网络
    13)irgan
    14)finetune及迁移学习
    15)孪生网络
    16)小样本学习

    阶段六、人工智能进阶 - 自然语言处理篇

    自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它已成为人工智能的核心领域。自然语言处理解决的是“让机器可以理解自然语言”这一到目前为止都还只是人类独有的特权,被誉为人工智能皇冠上的明珠,被广泛应用。本阶段从NLP的字、词和句子全方位多角度的学习NLP,作为NLP的基础核心技术,对NLP为核心的项目,如聊天机器人,合理用药系统,写诗机器人和知识图谱等提供底层技术。通过学习NLP和深度学习技术,掌握NLP具有代表性的前沿技术。

    1)词(分词,词性标注)代码实战 
    2)词(深度学习之词向量,字向量)代码实战 
    3)词(深度学习之实体识别和关系抽取)代码实战 
    4)词(关键词提取,无用词过滤)代码实战

    5)句(句法分析,语义分析)代码实战
    6)句(自然语言理解,一阶逻辑)代码实战
    7)句(深度学习之文本相似度)代码实战

    阶段七、人工智能进阶 - 图像处理篇

    数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广泛的应用于农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面,是人工智能和深度学习的重要研究方向。深度学习作为当前机器学习领域最热门的技术之一,已经在图像处理领域获得了应用,并且展现出巨大的前景。本阶段学习了数字图像的基本数据结构和处理技术,到前沿的深度学习处理方法。掌握前沿的ResNet,SSD,Faster RCNN等深度学习模型,对图像分类,目标检测和模式识别等图像处理主要领域达到先进水平。实际工作中很多项目都可以转化为本课程的所学的知识去解决,如行人检测,人脸识别和数字识别。

    一、图像基础

    图像读,写,保存,画图(线,圆,多边形,添加文字)

    二、图像操作及算数运算

    图像像素读取,算数运算,ROI区域提取

    三、图像颜色空间运算

    图像颜色空间相互转化

    四、图像几何变换

    平移,旋转,仿射变换,透视变换等

    五、图像形态学

    腐蚀,膨胀,开/闭运算等

    六、图像轮廓

    长宽,面积,周长,外接圆,方向,平均颜色,层次轮廓等

    七、图像统计学

    图像直方图

    八、图像滤波

    高斯滤波,均值滤波,双边滤波,拉普拉斯滤波等

    阶段八、人工智能终极实战 - 项目应用

    本阶段重点以项目为导向,通过公安系统人脸识别、图像识别以及图像检索、今日头条CTR广告点击量预估、序列分析系统、聊天机器人等多个项目的讲解,结合实际来进行AI的综合运用。

    项目一:公安系统人脸识别、图像识别

    使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估,方便大家快速动手进行项目实践!识别上千种人靓,返回层次化结构的每个人的标签。

    项目二:公安系统图像检索

    本项目基于卷积神经网在训练过程中学习出对应的『二值检索向量』,对全部图先做了一个分桶操作,每次检索的时候只取本桶和临近桶的图片作比对,而不是在全域做比对,使用这样的方式提高检索速度,使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷积神经网络,并完成模型训练以及验证。

    项目三:今日头条CTR广告点击量预估

    点击率预估是广告技术的核心算法之一,它是很多广告算法工程师喜爱的战场。广告的价值就在于宣传效果,点击率是其中最直接的考核方式之一,点击率越大,证明广告的潜在客户越多,价值就越大,因此才会出现了刷点击率的工具和技术。通过对于点击量的评估,完成对于潜在用户的价值挖掘。

    项目四:序列分析系统

    时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法,主要基于随机过程理论和数理统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律以便用于解决实际问题。主要包括自相关分析等一般的统计分析方法,构建模型从而进行业务推断。经典的统计分析是假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重于研究数据样本序列之间的依赖关系。时间序列预测一般反应了三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化和随机性变化。时间序列预测常应用于国民经济宏观控制、企业经营管理、市场潜力量预测、天气预报、水文预报等方面,是应用于金融行业的一种核心算法之一。

    项目五:京东聊天机器人/智能客服

    聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统,利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型,然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中,聊天机器人可以降低公司客服成本,还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中,主要包含了一些核心技术,包括但不限于:爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。

    项目六:机器人写诗歌

    机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用,在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字,并运用文字进行创作,而这个目标大致上主要分为两个部分,也就是自然语言理解和自然语言生成,其中现阶段的主要自然语言生成的运用,自然语言生成主要有两种不同的方式,分别为基于规则和基于统计,基于规则是指首先了解词性及语法等规则,再依据这样的规则写出文章;而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果,进而判断下一个子的生成,例如马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。

    项目七:机器翻译系统

    机器翻译又称自动翻译,是指利用计算机将一种自然语言转换为另外一种自然语言的过程,机器翻译是人工智能的终极目标之一,具有很高的研究价值,同时机器翻译也具有比较重要的实用价值,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到了越来越重要的作用;机器翻译主要分为以下三个过程:原文分析、原文译文转换和译文生成;机器翻译的方式有很多种,但是随着深度学习研究取得比较大的进展,基于人工网络的机器翻译也逐渐兴起,特别是基于长短时记忆(LSTM)的循环神经网络(RDD)的应用,为机器翻译添了一把火。

    项目八:垃圾邮件过滤系统

    邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类,有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件,而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件,其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等,其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件,良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件,而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件,比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法,比如贝叶斯算法、CNN等,识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。

    项目九:手工数字识别

    人认知世界的开始就是从认识数字开始的,深度学习也一样,数字识别是深度学习的一个很好的切入口,是一个非常经典的原型问题,通过对手写数字识别功能的实现,可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性,要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求,但同时手写数字问题的复杂度不高,不需要大量的运算,而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础,所以以手写数字识别为基础,贯穿始终,从而理解深度学习相关的应用知识。

    项目十:癌症筛选检测

    技术可以改变癌症患者的命运吗,对于患有乳腺癌患者来说,复发还是痊愈影响这患者的生命,那么怎么来预测患者的患病结果呢,机器学习算法可以帮助我们解决这一难题,本项目应用机器学习logistic回归模型,来预测乳腺癌患者复发还是正常,有效的预测出医学难题。

    项目十一:葡萄酒质量检测系统

    随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。其中机器学习算法的特点是运用了人工智能技术,在大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。

    项目十二:淘宝网购物篮分析推荐算法

    购物篮分析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应,是通过对购物篮中的商品信息进行分析研究,得出顾客的购买行为,主要目的是找出什么样的物品会经常出现在一起,也就是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导交叉销售、追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划等业务;购物篮分析的最常用应用场景是电商行业,但除此之外,该算法还被应用于信用卡商城、电信与金融服务业、保险业以及医疗行业等。

    项目十三:手工实现梯度下降回归算法

    梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。

    项目十四:基于TensorFlow实现回归算法

    回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法,通过应用于各种不同的业务场景,是一种成熟而稳定的算法种类;TensorFlow是一种常用于深度学习相关领域的算法工具;随着深度学习热度的高涨,TensorFlow的使用也会越来越多,从而使用TensorFlow来实现一个不存在的算法,会加深对TensorFlow的理解和使用;基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和应用,并可以促进深度学习相关知识的掌握。

    项目十五:合理用药系统

    合理用药系统,是根据临床合理用药专业工作的基本特点和要求,运用NLP和深度学习技术对药品说明书,临床路径等医学知识进行标准化,结构化处理。如自动提取药品说明书文本里面的关键信息如:药品相互作用,禁忌,用法用量,适用人群等,实现医嘱自动审查,及时发现不合理用药问题,帮助医生、药师等临床专业人员在用药过程中及时有效地掌握和利用医药知识,预防药物不良事件的发生、促进临床合理用药工作。

    项目十六:行人检测

    行人检测是利用图像处理技术和深度学习技术对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技术后,对类似的工业缺陷检测,外观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪,行人重识别等技术结合,应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ,外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。

    阶段九、人工智能实战 - 企业项目实战

    课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

    课程风格通俗易懂,基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块(1)python数据分析,(2)机器学习经典算法原理详解,(3)十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释,结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法,并以实战为主,所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。

    1)Python数据分析与机器学习实战课程简介
    2)Python快速入门
    3)Python科学计算库Numpy
    4)Python数据分析处理库Pandas
    5)Python可视化库Matplotlib
    6)回归算法
    7)模型评估
    8)K近邻算法
    9)决策树与随机森林算法
    10)支持向量机 
    11)贝叶斯算法
    12)神经网络
    13)Adaboost算法

    14)SVD与推荐
    15)聚类算法
    16)案例实战:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
    17)案例实战:信用卡欺诈行为检测
    18)案例实战:泰坦尼克号获救预测
    19)案例实战:鸢尾花数据集分析
    20)案例实战:级联结构的机器学习模型
    21)案例实战:员工离职预测
    22)案例实战:使用神经网络进行手写字体识别
    23)案例实战:主成分分析
    24)案例实战:基于NLP的股价预测 
    25)案例实战:借贷公司数据分析

    课程二、人工智能与深度学习实战

    课程风格通俗易懂,必备原理,形象解读,项目实战缺一不可!主体课程分成四个大模块(1)神经网络必备基础知识点,(2)深度学习模型,(3)深度学习框架Caffe与Tensorflow,(4)深度学习项目实战。 课程首先概述讲解深度学习应用与挑战,由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络,将其展开成多个小模块进行逐一攻破,再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理,详解其中涉及的每一个参数,对卷积网络架构展开分析与评估,对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读,并配合项目实战实际演示效果。 基于框架实战,选择两款深度学习最火框架,Caffe与Tensorflow,首先讲解其基本使用方法,并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。 选择经典深度学习项目实战,使用深度学习框架从零开始完成人脸检测,验证码识别,人脸关键点定位,垃圾邮件分类,图像风格转换,AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 课程提供所涉及的所有数据,代码以及PPT,方便大家快速动手进行项目实践!

    1)深度学习概述与挑战
    2)图像分类基本原理门
    3)深度学习必备基础知识点
    4)神经网络反向传播原理
    5)神经网络整体架构
    6)神经网络案例实战图像分类任务
    7)卷积神经网络基本原理
    8)卷积参数详解
    9)卷积神经网络案例实战
    10)经典网络架构分析 
    11)分类与回归任务
    12)三代物体检测算法分析
    13)数据增强策略
    14)TransferLearning
    15)网络架构设计
    16) 深度学习框架Caffe网络结构配置
    17)Caffe
    18)深度学习项目实战人脸检测

    19)人脸正负样本数据源制作
    20)人脸检测网络架构配置习模型
    21)人脸检测代码实战
    22)人脸关键点定位项目实战
    23)人脸关键点定位网络模型
    24)人脸关键点定位构建级联网络
    25)人脸关键点定位测试效果与分析 
    26)Tensorflow框架实战
    27)Tensorflow构建回归模型
    28)Tensorflow构建神经网络模型
    29)Tensorflow深度学习模型
    30)Tensorflow打造RNN网络模型
    31)Tensorflow项目实战验证识别
    32)项目实战图像风格转换
    33)QLearning算法原理
    34)DQN网络架构
    35)项目实战DQN网络让AI自己玩游戏
    36)项目实战对抗生成网络等

    项目一、AI大数据互联网电影智能推荐(第一季)

    随着科技的发展,现在视频的来源和类型多样性,互联网视频内容充斥着整个网络,如果仅仅是通过翻页的方法来寻找自己想看的视频必然会感到疲劳,现在急需一种能智能推荐的工具,推荐系统通过分析用户对视频的评分分析,对用户的兴趣进行建模,从而预测用户的兴趣并给用户进行推荐。
    Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,企业面临海量数据的到来,大多选择把数据从本地迁移至云端,云端将成为最大的非结构化数据存储场所。本项目主要以客户咨询为载体,分析客户的群体,分布,旨在挖掘客户的内在需求,帮助企业实现更有价值的营销。

    一、教务管理系统业务介绍

    1)教务管理系统框架讲解

    2)系统业务逻辑介绍

    二、大数据需求分析

    1)明确数据需求 
    2)大数据分析过程

    3)分析难点和解决方案 
    4)大数据相关技术选型

    三、构建分布式大数据框架

    1)Hadoop分布式集群配置 
    2)ZooKeeper高可用 
    3)SQOOP数据转移

    4)ETL数据清洗 
    5)HIVE数据分析 
    6)HBase数据存储

    四、基于教务管理系统大数据分析

    1)业务数据分析指标设定
    2)操作MapReduce分而治之

    3)使用Hive进行数据整合抽离
    4)使用HBase存储非结构话数据

    五、大数据可视化

    1)可视化技术选型
    2)Echarts代码展示炫酷视图

    3)使用Tableau进行数据可视化展示

    项目二、电商大数据情感分析与AI推断实战项目(第一季)

    本项目从开发的角度以大数据、PHP技术栈为基础,使用真实商用表结构和脱敏数据,分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析以及呈现结果。 项目课程的完整性、商业性,可以使学者尽可能完整地体会真实的商业需求和业务逻辑。完整的项目过程,使PHP技术栈的同学得以窥见和学到一个完整商业平台项目的搭建方法;真实大数据环境的搭建,使呈现、建立大数据的工具应用技术概念储备;基于大数据平台的分析需求的实现、呈现,将完整的一次大数据技术栈到分析结果的中线,平铺直述,为想要学习大数据并有开发基础的同学点亮新的能力。

    一、实践项目研发

    1)开发环境的安装配置
    2)表与数据
    3)LARAVEL的快速开发实践

    4)批量创建模型
    5)万能控制器与表配置
    6)统一视图的创建

    二、数据分析需求设立

    1)定义数据需求 
    2)分析计算过程

    3)分析难点和解决方案 
    4)大数据技术选型

    三、大数据平台搭建

    1)分布式环境的模拟建立 
    2)网络环境的调通 
    3)身份验证与集群控制

    4)Hadoop环境搭建和要点说明 
    5)MapReduce与Yarn的搭建和说明

    四、大数据分析脚本编写

    1)MapReduce脚本编写
    2)拆解数据需求
    3)Map逻辑详写

    4)Reduce逻辑详写
    5)结果整理与输出

    五、结果可视化

    1)可视化需求和技术选型
    2)展示页面的快速铺设

    3)可视化JS上手
    4)使用可视化JS展示结果

    项目三、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)

    本项目结合目前流行的大数据框架,在原有成熟业务的前提下,进行大数据分析处理,真实还原企业应用,让学员身临其境的感受企业大数据开发的整个流程。
    项目的业务系统底层主要采用JAVA架构,大数据分析主要采用Hadoop框架,其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技术;采用真实大数据集群环境的搭建,让学员切身感受企业项目的从0到1的过程。

    一、系统业务介绍

    1)底层业务实现框架讲解

    2)功能模块讲解

    二、系统架构设计

    1)总体架构分析 
    2)数据流向

    3)各技术选型承载作用 
    4)部署方案

    三、详尽实现

    1)原始数据处理 
    2)ETL数据导入

    3)MR数据计算 
    4)Hive数据分析

    四、数据可视化

    1)采用Highcharts插件展示客户偏好曲线图

    2)使用Tableau进行数据分析可视化展示

    五、项目优化

    1)ZooKeeper实现HA

    2)集群监控的整体联调

    项目四、AI大数据基站定位智能推荐商圈分析项目实战(第一季)

    随着当今个人手机终端的普及、出行人群中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例,根据手机信号在真实地理空间的覆盖情况,将手机用户时间序列的手机定位数据,映射至现实地理位置空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘出人口空间分布与活动联系特征信息。
    商圈是现代市场中企业市场活动的空间,同时也是商品和服务享用者的区域。商圈划分为目的之一是研究潜在顾客分布,以制定适宜的商业对策。
    本项目以实战为基础结合大数据技术Hadoop、.Net技术全栈为基础,采用真实商业数据,分不同环节构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析及呈现数据。

    一、分析系统业务逻辑讲解

    1)大数据基站定位智能推荐商圈分析系统介绍

    2)数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等

    二、大数据导入与存储

    1)关系型数据库基础知识 
    2)hive的基本语法
    3)hive的架构及设计原理 
    4)hive安装部署与案例等

    5)Sqoop安装及使用 
    6)Sqoop与关系型数据库进行交互等
    7)动手实践

    三、Hbase理论及实战

    1)Hbase简介、安装及配置 
    2)Hbase的数据存储与数据模型
    3)Hbase Shell

    4)Hbase 访问接口
    5)Hbase数据备份与恢复方法等
    6)动手实践(数据转储与备份)

    四、基站数据分析与统计推断

    1)背景与分析推断目标 
    2)分析方法与过程推断

    3)动手实践(分析既定指标数据)

    五、数据分析与统计推断结果的展示(大数据可视化)

    1)使用Tableau展示数据分析结果

    2)使用HighCharts、ECharts展示数据分析结果

    阶段十、阿里云认证

    课程一、云计算 - 网站建设:部署与发布

    阿里云网站建设认证课程教你如何掌握将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网,绑定域名,完成工信部的ICP备案。

    课程二、云计算 - 网站建设:简单动态网站搭建

    阿里云简单动态网站搭建课程教你掌握如何快速搭建一个WordPress动态网站,并会对网站进行个性化定制,以满足不同的场景需求。

    课程三、云计算 - 云服务器管理维护

    阿里云服务器运维管理课程教你掌握快速开通一台云服务器,并通过管理控制台方便地进行服务器的管理、服务器配置的变更和升级、数据的备份,并保证其可以正常运转并按业务需求随时进行配置的变更。

    课程四、云计算 - 云数据库管理与数据迁移

    阿里云云数据库管理与数据迁移认证课程掌握云数据库的概念,如何在云端创建数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出,以及云数据库运维的常用操作。

    课程五、云计算 - 云存储:对象存储管理与安全

    阿里云云储存认证课程教你掌握安全、高可靠的云存储的使用,以及在云端存储下载文件,处理图片,以及如何保护数据的安全。

    课程六、云计算 - 超大流量网站的负载均衡

    掌握如何为网站实现负载均衡,以轻松应对超大流量和高负载。

    课程七、大数据 - MOOC网站日志分析

    本课程可以帮助学员掌握如何收集用户访问日志,如何对访问日志进行分析,如何利用大数据计算服务对数据进行处理,如何以图表化的形式展示分析后的数据。

    课程八、大数据 - 搭建企业级数据分析平台

    模拟电商场景,搭建企业级的数据分析平台,用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。

    课程九、大数据 - 基于LBS的热点店铺搜索

    本课程可以帮助学员掌握如何在分布式计算框架下开发一个类似于手机地图查找周边热点(POI)的功能,掌握GeoHash编码原理,以及在地理位置中的应用,并能将其应用在其他基于LBS的定位场景中。
    课程中完整的演示了整个开发步骤,学员在学完此课程之后,掌握其原理,可以在各种分布式计算框架下完成此功能的开发,比如MapReduce、Spark。

    课程十、大数据 - 基于机器学习PAI实现精细化营销

    本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程,了解机器学习PAI的具体应用,指导学员掌握大数据时代营销的利器---通过机器学习实现营销。

    课程十一、大数据 - 基于机器学习的客户流失预警分析

    本课程讲解了客户流失的分析方法、流程,同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能,并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户,辅助制定策略进行客户关怀,达到挽留客户的目的。

    课程十二、大数据 - 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏

    帮助非专业工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏,以满足业务展示、业务监控、风险预警等多种业务的展示需求。

    课程十三、大数据 - 使用MaxCompute进行数据质量核查

    通过本案例,学员可了解影响数据质量的因素,出现数据质量问题的类型,掌握通过MaxCompute(DateIDE)设计数据质量监控的方法,最终独立解决常见的数据质量监控需求。

    课程十四、大数据 - 使用Quick BI制作图形化报表

    阿里云Quick BI制作图形化报表认证课程教你掌握将电商运营过程中的数据进行图表化展现,掌握通过Quick BI将数据制作成各种图形化报表的方法,同时还将掌握搭建企业级报表门户的方法。

    课程十五、大数据 - 使用时间序列分解模型预测商品销量

    使用时间序列分解模型预测商品销量教你掌握商品销量预测方法、时间序列分解以及熟悉相关产品的操作演示和项目介绍。

    课程十六、云安全 - 云平台使用安全

    阿里云云平台使用安全认证课程教你了解由传统IT到云计算架构的变迁过程、当前信息安全的现状和形势,以及在云计算时代不同系统架构中应该从哪些方面利用云平台的优势使用安全风险快速降低90%。

    课程十七、云安全 - 云上服务器安全

    阿里云云上服务器安全认证课程教你了解在互联网上提供计算功能的服务器主要面临哪些安全风险,并针对这些风险提供了切实可行的、免费的防护方案。

    课程十八、云安全 - 云上网络安全

    了解网络安全的原理和解决办法,以及应对DDoS攻击的方法和防护措施,确保云上网络的安全。

    课程十九、云安全 - 云上数据安全

    了解云上数据的安全隐患,掌握数据备份、数据加密、数据传输安全的解决方法。

    课程二十、云安全 - 云上应用安全

    了解常见的应用安全风险,SQL注入原理及防护,网站防篡改的解决方案等,确保云上应用的安全。

    课程二十一、云安全 - 云上安全管理

    了解云上的安全监控方法,学会使用监控大屏来监控安全风险,并能够自定义报警规则,确保随时掌握云上应用的安全情况。


    展开全文
  • 这两年创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能、机器学习、深度学习,那么到底什么是人工智能AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),这几个概念之间又有什么样的联系呢?先直接把这

    【https://zhuanlan.zhihu.com/p/26442277】

    科普贴开篇:到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)

    科普贴开篇:到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)

    优雅的程序员优雅的程序员
    9 个月前
    这两年创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能、机器学习、深度学习,那么到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),这几个概念之间又有什么样的联系呢?先直接把这三者之间关系放上来哈:

    机器学习,实现人工智能的方法;
    深度学习,实现机器学习的技术;

    关于以上三个概念的介绍和解释:

    1、人工智能(英语:Artificial Intelligence, AI是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

    目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

    2、机器学习(英语:Machine Learning)是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

    机器学习有下面几种定义:

    • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
    • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
    • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

    机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

    3、深度学习(英语:Deep Learning)是机器学习拉出的分支,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

    一些著名的深度学习库

    • Torch Facebook 开源的库,这是一个能让深度学习在即时战略类游戏(RTS)上进行研究的库,比如星际争霸 Brood War,通过从机器学习框架控制这些游戏从而使玩游戏变得更简单。
    • Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。
    • Deeplearning4j 为Java和Java虚拟机编写的开源深度学习库,是广泛支持各种深度学习算法的运算框架。Deeplearning4j可以实施的技术包括受限玻尔兹曼机、深度置信网络、深度自动编码器、堆叠式降噪自动编码器、循环神经张量网络,以及word2vec、doc2vec和GloVe。这些算法全部包括分布式并行版本,与Hadoop和Spark集成。Skymind是Deeplearning4j的商业支持机构。
    • tensorflow 最初由 Google 机器智能研究机构的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发。该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易。
    • Caffe 是一个知名的、被普遍使用的机器视觉库,其将 Matlab 的快速卷积网接口迁移到了 C 和 C++ 中。Caffe 不面向其他深度学习应用,比如文本、声音或时序数据。如同其他框架一样,Caffe 选择 Python 作为 API。
    • Keras一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。
    • Mxnet 一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架,支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起,由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。

    福布斯总结的全球最值得关注的50家人工智能公司

    除了上述简介之外(95%文字来自维基百科),以下文章将会有助于你更加深入了解人工智能、机器学习、深度学习:

    1、Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

    2、Why Deep Learning is Radically Different from Machine Learning

    3、一篇文章讲清楚人工智能、机器学习和深度学习的区别

    4、人工智能,机器学习和深度学习有什么区别?

    5、如何区分人工智能、机器学习和深度学习?

    6、WHY DEEP LEARNING IS SUDDENLY CHANGING YOUR LIFE

    7、The Current State of Machine Intelligence 3.0

    8、Here are 50 Companies Leading the AI Revolution

    最后欢迎关注 人工智能+机器学习+深度学习技术文章精选 - 知乎专栏 ,未来将会持续精选分享关于人工智能、机器学习和深度学习的一些技术资料。


    展开全文
  • 如今,机器学习人工智能成为新宠,聪明人都渴望掌握一些相关的技术,以免被人工智能的浪潮淘汰。所以越来越多的、各行各业的人,都想搭上人工智能这辆快车。现在人工智能已经涉及到电信、零售、金融、制造、物流、...
  • 人工智能就是机器学习和大数据; 机器学习是什么:就是算法模型; 算法模型是什么: 俗地说,模型就是机器学习采用的算法。“模型文件”一般说的是这个算法用到的各种输入、输出数据的值。 因为机器学习往往需要...
  • 人工智能AI:模拟人脑,辨认哪个是苹果,哪个是橙子。 机器学习ML:根据特征在水果摊买橙子,随着见过的橙子和其他水果越来越多,辨别橙子的能力越来越强,不会再把香蕉当橙子。 机器学习强调“...
  • 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、...
  • 想从事和人工智能相关的工作,大学可以选什么专业呢?AI相关的职业可以简单介绍一下吗? 人工智能是一门交叉学科,数学理论和计算机技术是其重要的组成部分。该领域的研究主要包括图像识别、语言识别、专家系统...
  • 人工智能学习线路图

    2018-12-19 12:12:39
    人工智能学习线路图 Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List)...
  • 人工智能、机器学习、深度学习、神经网络的区别 人工智能、机器学习、深度学习的包含关系如上图所示 1 人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支, 它试图让人们了解智能的实质,并生产出一种新的能以与人类智能相似...
  • 普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识? 排名较高的几个回答有一些问题:1. 起点较高,不适合题主所问的普通程序员;2. 资源很多,但是没有主次之分,全部学习的话时间久,难度曲线也高低不平;3. 缺乏对...
  • 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据...
  • 在经历了蛮荒的PC互联网时代,混战的移动互联网时代,到现今最火的人工智能时代。大数据、云计算、机器学习的技术应用,已经使得IT从业者的门槛越来越高。套用一句樊登读书会的宣传口号“keep learning”,保持对...
  • 有人说,人工智能AI)是未来,人工智能是科幻,人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的,就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候,Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭...
  • 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并...
  • AI 人工智能学习路线

    2019-02-14 14:07:27
    阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的...
  • 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并...
  • 不少朋友常常问,人工智能、机器学习和深度学习三者怎么区别,他们的有什么关系?因此,大圣众包(www.dashengzb.cn)小编为了让大家不再混淆,我们一起来看看专家的详细讲解,一一揭秘!  人工智能是最早出现的...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 119,354
精华内容 47,741
关键字:

30岁怎样学习人工智能