人工智能 系统学习的简单介绍
AI 这个词无论是 ********* 工作报告，还是民间大神都在进行重点推荐，因为它就是未来。
一个可以遇见的未来机遇，自然要抓住。每个人对于人工智能的预期不同，有的人喜欢研究原理，有的人喜欢琢磨应用，有的人喜欢学习新技术。
作者在从业过程中，发现很多人对人工智能的概念和理解是有偏差的，或者说一些想学习人工智能的人，他们都不知道该如何进行。
为了让更多的人了解和熟悉人工智能领域的相关知识，特别分享这篇文章，欢迎点赞收藏。
真实的人工智能概念是什么？
新人眼中的人工智能，是应用程序，它能够自动化运行帮你完成任务。
专家眼中的人工智能，是深度学习，它能在大量数据中发现规律和表现。
深度学习才能让机器有机会成为人们最初定义的那个目标“AI“。
认知之后的脚踏实地！这张图既能提升认知，也是具体的学习方向指引。
不推荐到网络上搜集概念，因为你看得越多，被概念纠缠得越深。
熟悉基本结构后进入真正的学习世界。
学习规划预备知识Python基础+数据分析基础+机器学习基础
A、Python因为它的简单易用，学习它真的不要太方便，涉及到的安装及配置，我分享的文章里面有，自行观看。
B、有了python基础之后，就可以进行数据分析方向的学习了，这里面包含了运用爬虫进行数据抓取、数据整理、特征转换、特征抽取等内容。
C、数据分析学习之后，就可以进行机器学习知识的探索了。
最重要的知识结构就是建模。
说了这么多，很多小伙伴的脑袋是不是感觉都大了，这得需要多长时间？我得回答，两个月！能认真学习我推荐的几本书籍两个月轻松入门。
强烈建议只看后台推荐的三本书，能把他们吃透足够。
学习过程中遇到的环境搭建问题，请及时关注作者更新。
系统入门经过一段时间的学习，恭喜你终于入门了。在这个过程中你可能已经找到了自己感兴趣的编程方向，不再执着于人工智能的学习，没有关系！真的没有关系！
兴趣才是你最好的老师，保持对一份知识的热情，比什么都重要，我希望能有更多的小伙伴加入到python，加入人工智能编程的行列，同时也希望你们能在学习中找到快乐。
回归正题：
对于编程和机器学习有了基础认识后，我们就要进入深度学习的板块了。这里面最重要的概念就是----建模
包括：
建模第一步：数据处理
建模第二步：设计模型
建模第三步：模型优化
熟悉python和numpy构建神经网络的过程
这些知识作为打底，你就可以接触深度学习的实际应用了。
比如：有很多，只举例常见的
手写数字的识别计算机视觉-卷积神经网络自然语言处理情感分析你可能很疑惑，为什么这块没有具体的讲解呢？
因为没有基础。最好的办法就是先确立一个概念。
实践入门好的。
这时候的你开始思考如何用你学到的知识解决实际问题，可是该运用一个什么的流程来制作解决方案呢？
看来，学习还是不能停，只不过这时候理论要少，实操要多。
最好的实践入门包括：计算机视觉和自然语言处理
有哪些实用案例值得关注呢？
新冠疫情的可视化手势识别车牌识别每日热点信息这些跟生活息息相关的内容，值得我们运用自己掌握的技术去实现它。
实践进阶到了这个阶段，就开始接触普通人连标题都看不懂的领域了。
RCNN系列目标检测算法
YOLO系列目标检测算法
PP-YOLO优化策略
AnchorFree系列算法
循环神经网络
注意力机制
机器阅读
强化学习(RL)
基于表格型方法求解RL
基于神经网络方法求解RL
基于策略梯度求解RL
这时候，如果你还能平心静气的学习，那说明你找到了真爱。
当你一步一步地走到这个阶段的时候，你会发自内心的、由衷的、开怀地说出一句话：
原来如此！
然后往前一看：加油吧！但愿归来仍是少年！
附录：作者惯例之脚踏实地分享（python 练习）
目标：在编辑器中打印出下面的图形
先观察，答案就在后面，不要着急看！
思考一下，你要怎么实现这个目标？
关注沙果服务台，带你在python的世界走得更远。
本文由woniu于2021-09-18发表在中国AI网，如有疑问，请联系我们。
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