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人工智能好学吗?
人工智能,算法,基础人工智能好学吗?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
人工智能好学吗?
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能不好学,而且非常不好学。
但是,如果你只是使用现有的一些AI算法的话,也没有那么难。
先说说基本要求吧:
首先是数学。人工智能的基础是数学,特别是高等数学,需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等,这些仅仅是入门的必须数学知识,等入门以后,你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等,还要掌握至少一门高级语言,目前这个领域python、java比较流行,相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能,这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求,不过也不要怕,这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语,中文的也有,但是比较少,而且比国外晚很长时间才有可能出现。最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取,国内环境宽松,获得的难度好一点,如果不能获得真实的海量数据,你的训练也没有意义,获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点,就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了,如果一开始没有找到研究的方向,第四点不具备也没关系,可以先从算法学习等方向入手,以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说,人工智能虽然没有想象的那么神秘,但是真要研究起来也没那么简单,毕竟,这是个从海量数据里寻找规律,找出问题解决模型的一种方式,牵涉的方方面面很多,如果没有很大的毅力,想有大的发现还是比较困难的。
如果只是想将来找份人工智能相关的工作,也不用这么辛苦的研究,把工具学习好,把现有的算法学习好就可以了。
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能不难学,目前的人工智能还不能称的上真正意义的上的智能,因为目前都还是基于大数据驱动的机器学习,其实就是让计算机记住了大量的数据,还不具备最简单的推理、联想等能力。
所以学习人工智能的的突破点就比较明确了,就是学好机器学习就行了。
机器学习主要包括,神经网络计算、支持向量机、决策树、深度卷积神经网络、等。
学习这些可以看周志华的西瓜书入门,在此之前、你需要现有一定的高等数学和矩阵分析的数学基础,因为神经网络的训练过程就是梯度下降法,需要用到高等数学里的链式求导法则,还有一些矩阵运算的推导需要你有一些线性代数和矩阵分析的基础,比如机器学习里经常听到的hessian矩阵,就需要有矩阵求导的知识! 此外你还需要有一定的概率论、随机过程基础,比如 HMM隐马尔可夫算法就需要随机过程理论。
当然如果你只是一个机器学习应用型从业人员,可以不必对数学过分的专研,只需要掌握基本的思想即可,然后学习一些机器学习深度学习的软件和开发包,比如在python语言下基于tensorflow的深度学习开发等,或者opencv、caffe等,当然完全不懂数学基础也不行,因为深度学习应用过程涉及到繁琐的参数调节过程,没有任何数学思维就会很盲目、很难构造出一个合适的模型。
最后说一下,目前人工智能人才缺口还是很大的,在自然语言处理、图像识别、用户推荐领域都需要大量的人工智能人才,当然这些用人企业对人才要求也是很高的,动则要求双985学历,给出的年薪市场价也在40-200万之间,人工智能是一个非常有前景的行业,也需要你付出比常人更多的努力。
回答于 2019-09-11 08:43:50
学习人工智能数学一定要好,因为不论是学习机器学习、计算机视觉、大数据、自然语言处理还是机器人学等方向的研发都有一个共同的核心,这个核心就是算法设计,而算法设计需要数学。
回答于 2019-09-11 08:43:50
人工智能近年来在我国发展迅猛,国内各大科技公司都分别推出了自己的人工智能发展战略,但是目前国内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,零基础学习人工智能可以吗?当然是可以的,如何零基础学习人工智能?
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。
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