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我是怎么学好人工智能的?

我是怎么学好人工智能的?

人工智能大数据这些新兴"专业",是随着工业界与日俱增的需求而随之出现的(中国最近批准了第一批试点的几十所高校开设人工智能专业)。其实任何专业都是这样一个需求导向的过程,包括微电子,计算机,还有什么房地产专业,几十年前可能根本不存在这些专业。

但是自然科学如数学、物理、化学、生物长盛不衰,是有其道理的,这也是为什么我们初高中我们都在学这些东西。

反之,某些专业,一定会随着市场需求的锐减而减少甚至消失。

这些专业名词在刚出现的时候往往是“凭空造诣”或者是强加术语,然而知识是需要积累的,每个新兴专业都是建立在一些基础科学的基础上,这也是我下面的回答要强调的--学习人工智能非一朝一夕,而是要从最基本的数学基础开始打好地基。

1.数学基础

微积分(求导,极限)和线性代数(矩阵表示和运算)是基础中的基础。

2.编程技能

人工智能任何模型和算法的实现,当然需要编程了,因此C/C++/Python任选一门(推荐Python,因为目前很多库和Library都是用python封装)。

数据结构:建议学学,让你编程更顺手更高效。

算法:建议上,任何人工智能任何产品的Code都是无数算法的集合体。

数据库:存储数据,人工智能通常需要用到海量数据,因此如何更高效的存储和管理以及调用数据,就显得尤为重要。SQL等数据库,以及Hardoop,Spark等并行计算的框架,是最近的热点,推荐学习。

3.数学(统计、优化、机器学习)模型和深度学习

概率论+统计:很多传统机器学习模型基于统计模型。

线性规划+凸优化:或者只学一门叫numerical optimization,统计和人工智能,到最后几乎都会归结为求解一个优化问题,当然也有纯优化模型不用统计模型的。

机器学习:其实传统机器学习,通篇都是在讲用一些统计和优化来做聚类、分类和预测这三个人工智能最常见的应用。

深度学习:卷积神经网络的复兴掀起了深度学习席卷全球的号角,毫无疑问,它是目前人工智能的核心,必学!

学到这里,你基本就会发现,学这一门课中间会穿插着很多其他课的内容。知识总是相通的嘛,特别是这些跨专业的新兴学科,都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。

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