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  • 啊怎样办,人工智能需要什么根本那么进修Python?想试,英语单词都看不懂若是你连根本的,码都是由英文单词构成的还怎样写代码呢?终究代。以啊所,提拔上来吧把英文程度,很是主要的这个很是。后最,thon开辟的...

    工智能财产分布》演讲统计展开全数按照高盛《全球人,兴人工智能项目中2017年全球新,据51%中国占,经超越美国数量上已。强人才储蓄方面但全球人工智,有5%摆布中国却只。口很大人才缺,?学啊怎样办,人工智能需要什么根本那么进修Python?

    想试,英语单词都看不懂若是你连根本的,码都是由英文单词构成的还怎样写代码呢?终究代。以啊所,提拔上来吧把英文程度,很是主要的这个很是。

    后最,thon开辟的线上系统若是你的项目是基于Py,thon的Web开辟你还能够学一学Py,样这,间接用在线上系统你做的模子还能。

    n最好插手一个好的进修情况若是你想要学好pytho,这个Q群能够来,629起首是,440两头是,234最初是,的话就比力便利如许大师进修,交换和分享资还可以或许配合料

    能够看出从上图,和深度进修两个很主要的模块人工智能包含常用机械进修,Numpy、sklearn、keras等大量的库而下图中Python具有matplotlib、,b这些库都是做数据处置、数据阐发、数据建模和画图的库像pandas、sklearn、matplotli,matplotlib)和对数据的建模(sklearn)在Python中全都能找到对应的库来进行处置根基上机械进修中对数据的爬取(scrapy)、对数据的处置和阐发(pandas)、对数据的画图(。

    部跟着人工智能时代呼声渐起2018-08-13展开全,为良多想要入行互联网行业的人们的首选编程言语Python凭仗其入门简单、使用普遍的劣势成。学一门言语若是你想,程度、企业主的要求几个方面考虑能够从言语的合用性、进修的难易。个角度看从这几,都没有什么可挑剔的进修Python。习Python开辟若是你想要专业的学,付出时间和精神更多需要的是,2w摆布一般在,-6个摆布时间在4。际需求去实地看一下能够按照本人的实,试听之后先好好,合本人的再选择适。学到真工具只需勤奋,然不会差前途自。你对这个回覆的评价是?评论收本回覆被网友采纳已赞过已踩过起

    有丰硕和强大的库Python具。为胶水言语它常被昵称,其是C/C++)很轻松地联合在一路可以或许把用其他言语制造的各类模块(尤。的图形衬着模块好比3D游戏中,求出格高机能要,/C++重写就能够用C,n能够挪用的扩展类库尔后封装为Pytho。智能必备学问这也是人工。

    先首,on若何爬取数据你要学Pyth,析、数据建模你要做数据分,要无数据最少你,源有多种方式这些数据来,都来自收集可是良多,是爬虫这就。

    个下面的环节词可选中1个或多,关材料搜刮相。材料”搜刮整个问题也可间接点“搜刮。

    先首,根本的话你是零,学根本学问学透就先将高档数,性代数及矩阵等等入门从根本的数据阐发、线,础有了只要基,层堆集才会层,的看一块学一块不克不及没有逻辑性。

    工智能的关系及使用Python和人,人工智能的你以及想要学,Python的学问事实需要学些什么,能和Python的图先来上两张图人工智。

    后然,行数据处置和阐发了有了数据就能够进,时候这个,据处置的一些库你需要用到数。

    智能的同胞们列位进修人工,到了吧你们看,单的读写文件就是一个简,ython复杂太多太多Java的操作要比P!

    着接,的格局当前数据合适你,些数据进行建模了你就需要操纵这,到的库也有良多这个时候你用。

    ras、sklearn建模:nltk、ke,处置、深度进修和机械进修的这些库次要是用于天然言语,用好了把这些,建立出来了你的模子就。

    过不,“人生苦短有句话叫,thon”我用Py,各个功能的时候要远比其他言语精练的多之所以这么说是由于Python在实现,n中只需要一行代码搞定良多功能在Pytho,要写很多多少很多多少代码才能实现可是在Java中你可能需。

    的工作中在实在,集中在数据上、数据阐发和理解上我们需要做的工作是把大量的精神,50%的时间去写代码而不是破费30%-,机械进修所需要的一切东西库Python不但是供给了,数据处置和阐发上还能让你专注在,以所,工智能行业的话要进修和进入人,ython吧好好进修P,年骚!

    elenium、beautifulSoup爬虫:requests、scrapy、s,爬虫需要利用到的这些库都是写收集,这些工具好好控制,就有了数据。

    学人工智能那么要想,thon想学Py,要进修呢那些工具,简单引见下下面给大师:

    pandas、matplotlib数据处置:Numpy、scipy、,科学计较、数据处置、画图等操作这些库别离能够进行矩阵计较、,这些库有了,数据处置成你需要的格局你就能够一步步起头把。

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  • 在我学习人工智能的过程中,主要有以下两个途径: 首先是B站。我将所有知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接,点击可直达教程。 第二是书籍。视频的讲解难免会不全面,很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏...

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    大家好,我是泰哥。

    本文可谓是千呼万唤使出来,很多同学问我,AI方向的知识多而杂,哪些该重点学习?学习路径又是怎么样的呢?

    今天,我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来,愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。

    学习途径

    在我学习人工智能的过程中,主要有以下两个途径:

    • 首先是B站。我将所有知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接,点击可直达教程
    • 第二是书籍。视频的讲解难免会不全面,很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版

    AI知识大纲


    AI知识大体可以分为5个模块,接下来我会依次介绍每个模块的学习路径,最后给大家推荐几个我入门时做过的项目,帮助大家快速入门人工智能。

    一、Python编程基础

    在AI领域,目前大部分程序员都使用Python作为第一语言。

    学会上述操作后就入门了,但一定要将基础部分的内容掌握扎实。进阶操作在前期不着急学习,可以在日后使用过程中逐渐精通,比如函数式编程、多线程使用、异常处理与日志管理等等。

    网络资源推荐

    1. 黑马Python教程
      :将Python基础讲的非常详细,可以轻松入门,建议新手从P116开始学习。

    书籍推荐

    这里给大家推荐两本学习Python必备书籍。《Python编程》中每个知识点下都有对应示例,非常直观。入门后,《流畅的Python》可以帮你精通Python,完成从小白到大神的进阶。

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    二、数学基础

    很多同学看到数学就头疼,其实模型通用的基本数学原理并不难,难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。

    切记前期不要深陷到数学知识中去深挖!!

    高数

    首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时,我们要更多的思考这个公式能解决什么问题,而不是一直纠结公式的推导与计算

    比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导,全局最优解就是极值点,所以最优解一定在导数的某一个拐点处,类似的很多知识都是高中就学过的。

    线代

    在深度学习中,线代最重要的应用就是高维数据相乘运算,可以大大提升运算速度。

    • 首先要明白矩阵各维度所代表的意义
    • 其次清楚矩阵的运算规则

    概率论

    概率论的知识在AI体系中看似不那么重要,但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化,到最后的结果分析都与概率论息息相关。

    常用指标很多是大家耳熟能详的,比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底,建议你掌握常用知识后,在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难,但是对理解模型与过程十分的重要:

    • 比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化?
    • 而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化?

    网络资源推荐

    1. 人工智能必备数学基础全套课程:此课程将高数、概率论、线代知识进行浓缩,针对人工智能领域开发的数学综合课程,都是入门必备和模型中常见的数学知识。

    2. 网易可汗学院统计学公开课:统计学入门课程,涵盖统计学所有的主要知识。

    书籍推荐


    这里推荐的是3本经典教材与1本我个人非常喜欢的《数学之美》。3本教材书无需多述,《数学之美》把抽象、深奥的数学方法解释得通俗易懂,非常精彩,很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    三、数据分析

    在具备一定的编程能力与数学功底后,我们就可以对实际问题进行分析与挖掘。

    爬虫

    很多同学问算法工程师需要学爬虫吗?我的回答是:算法的重点在于建模,算法工程师掌握基本爬虫知识就好,因为单位一般都有专门的采集工程师。

    但是数据分析师一定需要学。因为数据分析师需要具备自主获取数据的能力,从而进行数据分析。

    必备三剑客

    不论你做数分还是算法,NumpyPandasMatplotlib都是必须掌握的。但这部分内容很杂,没必要进行系统学习,就好像Excel中的函数一样。

    网络资源推荐

    1. 【莫烦】Numpy&Pandas :此视频一共只有3小时,但是可以以最快的速度了解三剑客的基本使用。

    2. Numpy中文官方网站

    3. Pandas中文官方网站

    4. Matplotlib中文官方网站

    大家可以网上找一些常用方法多浏览浏览,脑子里留个印象就行,在实际使用的时候再去查具体怎么用。就算没印象,我也建议大家在实际使用时先去官网上查有没有对应的内置方法,如果没有再自己写函数实现

    后续我也会总结三剑客的高频使用方法。

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    四、机器学习

    从机器学习开始就正式进入到了人工智能的领域。ML涉及的算法都是白盒算法,使用可解释的数学公式去拟合数据、学习参数然后进行预测,最后对模型进行评估。

    这部分的知识需要大家从数据处理过程开始就多进行总结与反思

    • 数据清洗过程与特征工程是怎么做的?为什么会最终选用这些方法?
    • 文本数据集常用的处理方法有哪些?适用的场景的是什么?

    机器学习算法因为都有可解释性,所以大家需要搞懂数学原理,并知道模型之间的差异、以及适用于什么数据集

    对于回归任务与分类任务,我们也需要知道各种评估指标间的差异与使用场景。

    网络资源推荐

    1. 吴恩达机器学习:此教程以理论为主,对小白极为友善,就算没有基础,也能以最快的速度入门机器学习。

    2. 菜菜的sklearn:此教程以实践为主,从数据处理、特征工程、到模型算法都会给予代码进行实操讲解,并将每个参数都讲的非常细致。

    书籍推荐

    这里推荐两本学习ML必备书籍。周志华老师的《机器学习(西瓜书)》与李航老师的《统计学习方法》。

    这两本书非常经典,讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程,是夯实理论的不二选择。强烈推荐将书籍与上述推荐视频相结合进行学习

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    五、深度学习

    深度学习是黑盒算法,不具可解释性,初学者通常会觉得它比较神秘。但它的基础神经网络,可以说是由众多个逻辑回归函数组成,所以在学机器学习时一定要将逻辑回归彻彻底底学明白

    这部分给大家推荐书籍《图解深度学习》与《深度学习》。前者用图解的方式剖析了深度学习的原理,适合初学者;后者是深度学习领域奠基性的经典教程。

    神经网络入门

    1. 浙大研究生课程:浙大老师上课录像,板书推导神经网络的原理,看完后你会入门深度学习,并感受到它的神奇与魅力。(P19-P24为神经网络)

    CNNRNN入门

    1. 吴恩达深度学习:首推荐还是吴恩达老师的课程:

      • 不论往哪个方向发展,都先看神经网络部分
      • 如果你之后想学图像方向,就接着看计算机视觉部分,然后对序列模型进行了解
      • 如果准备往自然语言或推荐方向发展,则推荐先看计算机视觉部分,掌握CNN的基本常识后,再去学习序列模型全部内容
    2. 白板推导系列:机器学习与深度学习数学原理板书推导,极为硬核。

    在学完理论知识后,我们就可以找一些项目进行实战了。

    六、项目推荐

    我本人是NLP算法工程师,在此对自然语言处理方向推荐几个入门练手小项目:

    1. Bert文本分类:在官网下载源码后进行Debug,不仅可以锻炼调试阅读代码的能力,而且可以掌握Bert的细节。

    2. 实体识别:此项目使用了多种不同的模型(HMMCRFBi-LSTMBi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题。

    3. 对话机器人:此项目为医疗对话问答机器人,主要基于知识图谱实现。

    在对NLP进行初步了解后,大家可以根据自身情况在Github上多找一些感兴趣的相关项目进行研究,不仅仅要知道代码实现细节,更要思考它能实际解决的业务问题。

    未完待续

    上述提到的重点内容日后会继续和大家分享,文字难以表达的也会以视频的方式和大家见面。

    我目前的工作主要集中于实体识别、关系识别、知识图谱、图网络等方向,欢迎大家与我交流。同时,本文提到的10本书籍,加我公众号【AI有温度】,后台回复【学习书籍】均可免费获取

    在这里插入图片描述
    欢迎大家的到来,每日8:18,AI干货与您不见不散

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

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  • 0.为什么写这篇文章 这并不是一篇人工智能入门指导的文章,还给不了入门书籍、教程、...人工智能时代已经喊了好多年,2021年的今天我还是不懂AI,机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理这些冷冰冰的名词高高.

    0.为什么写这篇文章

    这并不是一篇人工智能入门指导的文章,还给不了入门书籍、教程、建议与学习路径。只是一个小白在决定进入这个领域时将整个思想过程以及接下来学习路上踩的坑、总结与经验系统性的记录,希望能和志同道合者并肩前行,一个人走的很快但一群人能够走的更远。也希望能够得到热心前辈的指导与建议,能够帮助到像我一样经历此过程的人。待我成功之时再来写入门指导的文章。

     1.现状焦虑

    人工智能时代已经喊了好多年,2021年的今天我还是不懂AI,机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理这些冷冰冰的名词高高在上,比蒙娜丽莎的微笑还要神秘。

     另一方面全世界越来越多的优秀人才汇聚到这个领域;生活中也能发现AI扮演越来越多的角色,到处都应用着人脸识别、智能客服、智能推荐、机器人、自动驾驶等;大学开设了人工智能专业,有些初高中也开设AI课程。作为一名普通的,还有点追求的软件工程师,内心感到深深焦虑。

     2.面对

    视而不见与躲避是永远解决不了问题的。

    鲁迅先生曾说过真的勇士敢于直面惨淡的人生,敢于正视淋漓的鲜血。

     

    这篇文章就是代表了一个零基础的小白决定走进人工智能领域的决心。

    其实也在网上有看到很多人的担心与困惑:

    “AI对数学要求高,我数学这么差,学起来得多痛苦啊!我能学会吗?”

    “AI需要多看论文,我英语这么差,还是算了”

    “学完我能成为算法工程师吗?能找到工作吗?”

    。。。。。。

     这些问题我也给不出答案,但是俗话说的好:站在岸上学不会游泳,我还是决定下水试试,至少不会被淹死吧。

    3.目标

     

    图片来源人工智能相关思维导图_极客神殿-CSDN博客_关于ai的思维导图

    看到这张图,对小白来说简直是劝退。这个思维导图整理的是很细致,但要是按照这个一步步的学习,知识点没学完,人得先疯了。

     拿数学来说,经常听到学习人工智能对数学要求高,因此很多人在学习之前开始补数学。有些书和教程的开头也是数学,包括高等数学、线性代数、概率论、数理统计等,有些学习较真的同学会逐个知识点去细抠,这样学完还不得一年半载,试问你能坚持下来吗?而且还并没有入门!

    对于小白来说,我们只需要了解最基本的数学概念,迅速进入到人工智能的学习,在学习的过程中再去查缺补漏。对于太深奥的知识点不妨先跳过去。

    所以对于我来说,目标并不是学完就成为AI算法工程师,而是走进AI先摸清其中的框架脉络,再根据自己的情况深入学习。

    4.计划

    万事开头难,人工智能的入门确实比较难,除了人工智能技术本身的难度之外,还有一个重要原因这是一个开放且快速发展的领域。不可能一口气吃成个胖子。从自身情况出发,从简单也是基础的做起,那就是先拿下Python。

     Python是人工智能的首选语言,而且它简单易上手。我对自己的要求是学习Python的过程要尽可能的快,掌握核心编程技术,不陷入太多细节。我会在接下来的文章记录学习的过程,希望你能持续关注。

    5.小建议

    根据以往的编程经验,学习过程中要多动手多练。不然很可能会出现这种情况:

    脑子、眼睛:记住了!

    手:你们在说啥?

    6.最后

    如果你对我的内容感兴趣,请点一个关注,这是对我最大的鼓励和支持。我会持续输出学习过程,也希望更多的朋友能在评论区沟通交流,非常感谢,下篇文章再见。

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  • 这本书以常识和发展史解释人工智能技术的现实与未来应用趋势,解释深度学习、神经网络、暴力计算型人工智能等技术的核心算法和本质。 Tips 2:《人工智能时代》 这本书从人工智能历史、现状、未来、工业机器人、...

    哈喽大家好,我是dogggg~

    今天就给大家推荐五本人工智能入门的科普书!

    Tips 1:《智能的本质》

    里面讲述了人工智能和机器人领域的64大问题,因为此书作者斯坦福·伯克利客座教授担忧人类智力会下降!这本书以常识和发展史解释人工智能技术的现实与未来应用趋势,解释深度学习、神经网络、暴力计算型人工智能等技术的核心算法和本质。

    Tips 2:《人工智能时代》

    这本书从人工智能历史、现状、未来、工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等等一次介绍了人工智能发展前景。

    Tips 3:《科学的极致——漫谈人工智能》

    这本书以通俗的语言和生动的示例展现科学之美~适合所有对人工智能感兴趣的科学爱好者阅读。

    Tips 4:《科技之巅》

    这本书源自麻省理工学院的科技创新预言圣经,掌握未来数年全球科技发展趋势和商业化潜力。

    Tips 5:《数学之美》

    这本书是吴军博士的作品,书中将高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新等。新版增加大数据和机器学习内容,它也是央视新闻推荐的学科敲门砖。

    如果你想增加阅历增加谈资,想增加相关的行业经验的话,就赶紧去读吧!

    今天关于人工智能方向的书籍就介绍到这了,如果你还想知道什么关于人工智能的知识,可以在评论中告诉我噢!还有更多人工智能课程视频和资料分享,需要的兄弟们可以备注【777】加我的企业微信或者进群跟大家一起讨论:863308802,大家一起加油吧!!

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