¿Cómo aprender inteligencia artificial desde cero?
1. ¿Establecer una buena base y aprender matemáticas avanzadas y el lenguaje de programación Python?
Las matemáticas avanzadas son la base para aprender inteligencia artificial, porque la inteligencia artificial diseñará muchos problemas de datos y algoritmos. Y estos algoritmos se derivan de las matemáticas, por lo que si desea comprender los algoritmos, primero debe aprender algunos conocimientos matemáticos avanzados. Primero, aprenda a fondo los conocimientos básicos de matemáticas avanzadas, comenzando con el análisis de datos básicos, álgebra lineal, matrices, etc. Solo cuando tenga los conceptos básicos podrá acumularlos capa por capa. No puede aprender una pieza a la vez sin lógica. Luego está el aprendizaje del lenguaje de programación Python. Python tiene bibliotecas ricas y potentes y es muy adecuado como lenguaje de programación básico para el aprendizaje de inteligencia artificial. Por un lado, Python es un lenguaje de secuencias de comandos, que es simple y se puede escribir con un bloc de notas y ejecutar con la consola después de escribir. Además, Python es muy eficiente y tiene mayor eficiencia que Java, R y Matlab. Aunque matlab también tiene muchos paquetes, su eficiencia es la más baja de los cuatro.
2. Promoción en etapa, ¿comenzar a aprender algoritmos de aprendizaje automático?
Después de dominar los conceptos básicos anteriores, debe comenzar a aprender los algoritmos de aprendizaje automático y profundizar su comprensión y dominio a través de la práctica de casos. . El aprendizaje automático es sin duda un tema candente en el campo actual del análisis de datos. Mucha gente utiliza algoritmos de aprendizaje automático más o menos en su trabajo diario. Existen muchos algoritmos para el aprendizaje automático. Muchas veces la gente se confunde porque muchos algoritmos son un tipo de algoritmo y algunos algoritmos son una extensión de otros algoritmos. Hay muchos casos pequeños de aprendizaje automático esperando que los desafíes. Si los dominas bien al principio, será mucho más fácil más adelante, cuando entres en el aprendizaje profundo.
3. Sigue desafiando y exponete al aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de datos anotados de la máquina para entrenar el modelo, por lo que debes dominar algo de minería de datos y datos. Habilidades de análisis y luego usas el modo de entrenamiento. Es posible que tenga preguntas aquí. Se dice que el aprendizaje profundo parece tener muchas redes neuronales, que parecen muy complicadas. Puede estar seguro de que grandes empresas como Google, Amazon y Microsoft pueden editar estas redes neuronales. Ya hemos integrado estas redes neuronales. Los modelos de red están encapsulados en sus respectivos marcos, solo necesita llamarlos. ?