¿Qué debo aprender si quiero ingresar al campo de la inteligencia artificial?
Aprender inteligencia artificial es actualmente una buena opción. Con el desarrollo y la aplicación continuos de la tecnología de inteligencia artificial, toda la industria liberará una gran cantidad de necesidades de talento relacionadas. Aprender tecnología de inteligencia artificial generalmente requiere que usted elija un punto de entrada de aprendizaje basado en su propia base de conocimientos. Para los principiantes, puede aprender tecnología de inteligencia artificial en tres etapas, a saber, la etapa de conocimiento básico, la etapa de plataforma de inteligencia artificial y la etapa de práctica.
Si quieres aprender bien sobre inteligencia artificial, debes aprender bien estas cosas
1. Aprendizaje automático
En primer lugar, debes aprender los algoritmos de aprendizaje automático. , que es la parte central e importante de la inteligencia artificial.
Mientras aprende la teoría de los algoritmos de aprendizaje automático, se recomienda utilizar scikit-learn, una biblioteca de aprendizaje automático de Python, e intentar completar algunos proyectos pequeños. Al mismo tiempo, preste atención a si se pueden utilizar varios algoritmos en combinación para mejorar la precisión de los resultados de la predicción. En el proceso de aprendizaje, no es necesario insistir en que puede dominar completamente la derivación de varios algoritmos. La mejor manera es comprender los puntos clave, comprender el algoritmo y luego utilizarlo.
Dominar una herramienta de programación, como PyCharm o Jupyter Notebook. Por supuesto, no es difícil dominar la herramienta y solo lleva unos 30 minutos.
2. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un campo muy popular hoy en día. Es una extensión de la red neuronal del algoritmo de aprendizaje automático y un campo que desarrolla aún más la personificación del aprendizaje automático. Los ingenieros de aprendizaje profundo también son talentos que las grandes empresas necesitan.
Para aprender sobre el aprendizaje profundo, puede comenzar desde el marco tensorflow de código abierto de Google para aprender cómo completar la construcción y aplicación de DNN (red neuronal profunda). Luego use el marco tensorflow para aprender cómo completar la construcción y aplicación de CNN (red neuronal convolucional). Finalmente, utilice el marco tensorflow para aprender cómo completar la construcción y aplicación de RNN (red neuronal recurrente).
3. Módulo de análisis de datos de Python
Python es ahora el primer lenguaje para la ciencia de datos, no solo es competente en módulos de análisis de datos como numpy, scipy, pandas, matplotlib. útil como analista de datos Es necesario, y también es necesario como ingeniero de inteligencia artificial. Si cree que su lenguaje Python no es lo suficientemente competente, puede comenzar aprendiendo estos módulos básicos para capacitarse. Debido a que la biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático scikit-learn se desarrolla en base a numpy, scipy y matplotlib, una vez que todos dominan estas bibliotecas básicas, es posible analizar el código fuente de los algoritmos encapsulados por otros e incluso desarrollar algunos algoritmos por sí mismos en el futuro.
4. Biblioteca de aprendizaje automático Spark MLlib
Si hay algo que sea una ventaja para los ingenieros de algoritmos hoy en día, entonces la biblioteca de algoritmos MLlib en el marco de computación distribuida Spark es una de ellas. Si desea dominar Spark MLlib, primero debe poder utilizar el marco informático Spark. Se recomienda utilizar el lenguaje Python para aprender a través de pyspark. Después de dominar la parte anterior del aprendizaje automático, será extremadamente fácil aprender a utilizar el algoritmo. aquí.
5. Hacer un proyecto de inteligencia artificial
Después de aprender tanto y hacer algunos proyectos pequeños, finalmente debo hacer algunos proyectos grandes para integrar mis conocimientos. Realizar algunos grandes proyectos en el campo de la inteligencia artificial, como reconocimiento de imágenes médicas, reconocimiento facial, robots de chat automático, sistemas de recomendación, retratos de usuarios, etc., es la experiencia que las empresas necesitan con urgencia. Ser capaz de combinar la teoría con la aplicación práctica es la única forma de convertirse en un maestro y también es una habilidad necesaria para trabajar en una empresa.
6. Matemáticas
Las matemáticas son un malentendido. Mucha gente dice que sus matemáticas no son lo suficientemente buenas. Ante tal problema, ¿quién de los ingenieros de algoritmos de la empresa se atreve a decir que sus matemáticas son realmente buenas? Las matemáticas se utilizan en la derivación de algoritmos durante la etapa de aprendizaje automático, pero no es necesario seguir el proceso de cálculo matemático paso a paso para la derivación aquí. Por ejemplo, 2 2 = 4, entonces la base de datos es 1 1 = 2. pero ¿necesitamos demostrar que 1 1=2? No es necesario, cierto, entonces en la etapa de derivación del algoritmo del aprendizaje automático, lo más importante aquí es comprender la idea de la prueba del algoritmo. Es suficiente poder comprender claramente la derivación del algoritmo, y no es necesario. Proporcionar una buena orientación en el proceso de enseñanza. ¿Por qué no inventas matemáticas sin tener ni idea y luego tomas ese desvío?