关于AI,程序员需要了解这些!
AI可以说是时下最热门的话题之一,也是众多程序员关注的主题,那么如果你想要入门AI,需要这些什么呢?
0.了解它!
无论是学习什么,你总要知道这几个问题:
a.它是什么?
b.能做什么?
c.有什么用?
d.你要用它做什么?
所以你首先要做的第一步就是——去认识AI。
AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。
1.工欲善其事,必先利其器
无论学习啥,总要有些趁手的“工具”,才能更好的掌握它。
数学:数学在AI的学习中是相当重要的一部分,主要复习以下科目:①线性代数:矩阵乘法;②高数:求导;③概率论:条件与后验概率。
英文:这就不必多解释了,现在的翻译软件也不少,让你能更轻松的看懂那些学习材料。
2.机器学习课程
机器学习的第一门课程建议学习Andrew Ng的机器学习 (Machine Learning - Stanford University | Coursera)。
因为难度适中,但是内容却又相当丰富,非常适合初入门的程序员。
除了以上的这门课,还可以去找一些相关的课程进行进阶学习。
3. 实践做项目
当你掌握了一定的基础,就需要练练手,了解一下自己的学习进度。在实战中你更需要去关心如何获取数据,以及怎么调参等。另外,你还需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理)。
项目做好后,可以开源到到 Github 上面,然后不断完善它。实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,深度学习或者是继续机器学习;
4. 进阶深度学习/ 机器学习
下面是一些深度学习的资源介绍:
UFLDL: 很详尽的推导,有翻译,且翻译质量很高;
Deep learning (paper):论文,高屋建瓴,一览众山小;
Neural networks and deep learning:由浅入深;
Recurrent Neural Networks: RNN推导初步学习的最佳教程。
下面是机器学习的相关资源:
《机器学习实战》,作者是 Peter Harrington
《机器学习》,作者是 周志华
原文发布时间为:2018-06-29
本文作者:w3c技术教程
本文来自云栖社区合作伙伴“w3c技术教程”,了解相关信息可以关注“w3c技术教程”。
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