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人工智能 系统学习的简单介绍

AI 这个词无论是政府工作报告,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?人工智能 系统学习的简单介绍

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。

人工智能 系统学习的简单介绍

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。

人工智能 系统学习的简单介绍

人工智能 系统学习的简单介绍

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。

人工智能 系统学习的简单介绍

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。

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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

人工智能 系统学习的简单介绍

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

人工智能 系统学习的简单介绍

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?

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关注沙果服务台,带你在python的世界走得更远。

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