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2023-09-25 09:26:22
无论是学习什么,首先要知道它是什么、能做什么、有什么用,以及你要用它做什么。AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。
无论学习什么,都需要一些“工具”才能更好地掌握它。在学习AI中,数学是相当重要的一部分,主要需要复习以下科目:线性代数、高等数学和概率论。此外,英文也是必备技能之一。
建议初入门的程序员学习AndrewNg的机器学习课程。此课程难度适中,但内容丰富,非常适合初学者。除此之外,还可以寻找其他相关的课程进行进阶学习。
掌握一定的基础后,需要实践做项目,了解自己的学习进度。在实战中需要关注如何获取数据,以及如何调参等。此外,还需要选择一个应用方向,如图像(计算机视觉)、音频(语音识别)或文本(自然语言处理)。项目完成后,可以将其开源到Github上,并不断完善它。
如果想要深入学习,可以学习深度学习或继续机器学习。下面是一些深度学习和机器学习的资源推荐:UFLDL、Deeplearning(paper)、Neuralnetworksanddeeplearning、RecurrentNeuralNetworks、《机器学习实战》和《机器学习》。
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