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对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。课程特色
优益生计划
我们为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出“优生公益计划”。
该计划具有 10个0元席位,只要您热爱学习并满足条件皆可申请,我们会通过相应的测试进行席位筛选。 被录取的优益生在学习过程中必须完成每个阶段的学习并通过考试,才能继续学习下一个阶段。若某阶段未考过会进行一次补考, 补考不过将取消优益生资格。
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人工智能近年来在我国发展迅勐,各大科技公司都分别推出了自己的人工智能发展战略,但是目前关于人工智能方面的人才却是十分的紧缺,各大企业对人工智能人才的需求迅速增长,这也就导致了很多人想要转行进入人工智能行业。但是,很多想要进入AI行业的人并没有相关的理论和技术基础,那么,基础差学习人工智能可以吗?当然是可以的,如何基础差学习人工智能?
1、打好基础,学习高数和Python编程语言
高等数学是学习人工智能的基础,因为人工智能里面会涉及很多数据、算法的问题,而这些算法又是数学推导出来,所以你要理解算法,就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言,Python具有丰富和强大的库,作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面较低的。
2、阶段晋升,开始学习机器学习算法
掌握以上基础以后,就要开始学习完机器学习的算法,并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战,前面掌握的好,后面当然轻松很多,步入深度学习。
3、不断挑战,接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型,所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能,然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问,据说深度学习,好像有很多神经网络,看着好复杂,编辑这些神经网络那不是太难了,你大可放心,谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了,你只需要调用就可以了。
4、不断实战,增强自己的实力经验
当你掌握了基本的技术理论,就要开始多实践,不断验证自己的理论,更新自己的技术。找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。如果有条件的话,可以从一个项目的前期数据挖掘,到中间模型训练,并做出一个有意思的原型,能把一整套的流程跑通,那么恭喜你,你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
5、找到自己的兴趣方向
人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的钻研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。
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