导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关发明的人工智能如何学习的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
如何学习人工智能?可以自学吗?
当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一,他的出现极大的便利了人们的生活,提高了人们对生活的体验。作为新兴的产业之一,会有很多小伙伴对其产生浓厚的兴趣,那么今天就让我们来讲讲如何学习人工智能,顺便分享几个学习人工智能的网站以供大家参考。
首先,人工智能属于计算机的一个分支,他是科技发展的重要产物,同样也是科技强大的体现。如果决定想要学习人工智能,当然不论是学任何东西。第一步就是要先了解你所要学习的具体是什么东西。就拿人工智能来举例,我们要先了解这一领域以及一些相关的基础知识。
一、人工智能是什么?
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。当我们在了解了基础的知识后我们还要对其进行下一步定义,就是我们为什么要去学习这项专业也就是我们要拿他去干什么?也就是明确目的性。
你的目的是什么?是想要做基础的学术研究、比较感兴趣简单的进行了解还是说当成一个具体的就业方向,然后想明白这个问题我们再去根据他来进行有重点地去学习这项专业。像人工智能他的方向可能会有很多例如:机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
选择相关的带着目的地去进行学习,这样是最有效率的。
好了,接下来由我来分享几个有关学习人工智能的网站
网站一:美国人工智能协会(网址: )
作为美国一个非盈利性的科学社团组织,主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外,提升公众对人工智能的理解,对人工智能实践人员的教学和培训,为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。
网站二:智能代理家园(Agentland 网址: )
智能代理是人工智能的应用领域之一,在中学人工智能课程教学中,适当介绍智能代理的基本概念和工作原理,并让学生与智能代理实例进行交互操作,能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服务,并且将由对智能代理的亲身体验,而产生对人工智能课程学习的浓厚兴趣。PS:可以当作入门学习的基础。
好了以上就是对人工智能的基本了解与自学方法,感兴趣的小伙伴可以去学习一下。
北大青鸟设计培训:学习人工智能都需要学哪些知识?
如何学习人工智能(AI)?首先,兴趣很重要。
人工智能本身是一个跨学科的分类,我们需要学习的方面有很多1.编程语言:计算机基础技能是非常重要的。
其中Python作为人工智能领域最易掌握的语言,是非常值得我们学习的。
2.语言学:对自然语言的处理需要语言学的相关知识,如果AI连人的语言都听不懂,那就不能叫人工智能了。
3.神经科学:人工智能中很重要的一个方向就是模拟人脑,因此,我们要对人脑有足够的了解。
4.哲学和心理学:何为智能?就是人类如何认知,如何学习。
这些问题都应该由哲学和心理学来回答。
5.高等数学:人工智能需要大量的公式运算,对高等数学的运用非常之多。
在学习过程中,我们应当先看看人工智能的基本书籍。
建议先在大脑中有一个大概的概念结构,然后再决定走那个分支,补充哪些知识。
除了看各种书,还有一个重要的途径就是参加人工智能相关活动,这对我们的学习有很多好处。
1.拓宽知识面,清晰自己在人工智能领域的前进方向,清楚自己更应该在哪一方面钻研。
2.结交人脉,多结识同行,相互学习,IT培训发现将有助于快速提升自己的等级。
3.自我提升,学习人工智能并不容易,要用尽一切方法,各种教程、资料,各种学习途径都要尝试。
人工智能应该怎么学?
这是人工智能的的全部课程,要是感兴趣的话可以了解一下:
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战
零基础应该如何学人工智能?
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设计很多数据、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非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。
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。
结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于发明的人工智能如何学习的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。