零基础学人工智能可以学会吗怎么学好谢谢邀请,零基础真不好界定,学习人工智能零基础可以从学习Python开始!要想学好的话最重要的两方面要注意:1.学好Python软件开发技能最好的学习方法就是做实战小
零基础学人工智能可以学会吗怎么学好
谢谢邀请,零基础真不好界定,学习人工智能零基础可以从学习Python开始!
要想学好的话最重要的两方面要注意:
1.学好Python
软件开发技能最好的学习方法就是做实战小项目,边做边学习相关知识点,我的头条号上就有许多我录制的上课视频,就是一直用案例与项目去教学生学习的,效果还不错。
2.掌握数学与统计基础,尤其是统计
不过不是科班出身,走人工智能方向要费劲得多,数学与统计要好,计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧,就看学的怎么样了!
3.Python在数据科学领域是霸主
数据岗位发展方向,都是比较新型的职位,数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等,从数据分析员、初级数据分析师(就是表哥表姐哦)入行,逐步发展!
我们选择发展方向要顺势而为,目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向,选准了深耕下去就行了,不管怎么样Python是非常值得投资的方向,希望能够坚定你的信心,需要更多相关资源可以关注头条号“语凡提”,里面有大量我上课录制的相关视频,涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。
现在怎么着手学习人工智能呢
这是一个非常好的问题,也是很多人比较关心的问题之一,作为一名教育工作者,我来回答一下。
当前人工智能是一个热点领域,随着人工智能技术逐渐走进产业领域,未来大量的职场人都需要掌握一定的人工智能技术,而由于人工智能技术本身的知识量比较大,而且难度也相对比较高,所以很多人在学习人工智能技术的时候,往往不知道该从哪入手。
从技术体系结构上来看,当前对于初学者来说,学习人工智能技术可以从机器学习开始入手,然后根据自身的发展规划和岗位任务需要,来选择下一步的学习计划。当然,由于人工智能技术的学习需要一定的场景支撑,所以学习人工智能技术应该尽量为自己营造一个较好的学习和实践场景。
学习机器学习需要有一定的操作系统基础、数学基础和编程基础,如果没有掌握编程语言,需要先从编程语言开始学起,比如从Python开始学起就是一个比较不错的选择。在掌握了基础的Python编程知识之后,下一步就可以采用Python语言来完成一些简单的算法实现,进而完成算法训练、算法验证和算法应用等步骤。
随着当前各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台,未来行业领域会有大量的智能化创新会基于这些人工智能平台来展开,所以掌握人工智能平台也会有很多的就业机会。目前人工智能平台往往都以自然语言处理和计算机视觉为基础来进行构建,所以可以结合自身的岗位任务来选择学习的切入点。
最后,学习人工智能技术一定要重视与技术专家的交流,交流的过程也是学习的过程。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
如何学习人工智能
人工智能是通过学习人类的数据,从中找出规律,然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的,可以先从机器学习的算法入手,这些算法有趣且不难理解,是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如:
非监督式学习中的K-Means算法,DBSCAN,t-SNE等等,主要不是用来预测,而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有:
回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法,常见的种类有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条,以及本地散点平滑估计。决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,通常用来解决分类的问题。常见种类有:分类及回归树,随机森林,多元自适应回归样条,以及梯度推进机。(虽然名字长但是内容不难理解)深度学习算法在近期赢得了很多关注,特别是百度也开始发力深度学习后,更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:卷积网络,堆栈式自动编码器。(同样是名字长但是内容不难理解)
了解过一些算法后,就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了!这时需要学习一下编程语言Python,具体的指令非常简单,几乎一行代码就能训练好预测模型,然后做出自己的预测结果了!具体资源有很多教机器学习的书籍和视频,B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下,也可以去Kaggle这个网站,有很多有趣的项目,网站提供数据,自己做模型做预测然后提交,比照精确度,满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码,可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是:预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来,生存率跟他们在船上的位置,性别,收入,家庭人数等等都有关系。
想学人工智能,应该从哪里学起。有什么机会
“人机大战”是眼下非常热门的新闻名词,这自然也催生出了一些与人工智能相关的职业,使得AI人才供给产生了巨大的缺口,越来越多的、各行各业的人,都想搭上人工智能这辆快车。现在人工智能已经涉及到电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等各个领域,不得不说,人工智能时代已经到来了。
推荐几本有名的关系人工智能AI的书:
一、哥德尔、埃舍尔、巴赫集异璧之大成
人工智能领域中的奇书,也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家,埃舍尔是荷兰著名的版画家,以绘制各种“不可能”的画著称,巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。将这三者深刻地联系到一起的是那条”永恒的金带“,也就是那个横亘于宗教、科学、人文、艺术之上的怪圈,那个让人费解的不可能语句,然而作者却指出正是这种怪圈才是生命与智能的基础,也正是这个怪圈才是实现人工智能的根本。该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响,以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面,它更是对所谓的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“,你都能看到此书的影子。更有趣的是,这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。
二、终极算法
当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习,而要想理解什么是机器学习,以及它将怎样影响我们未来社会,就需要读一读《终极算法》这本书。当我们用手机输入汉字的时候,机器学习能动态联想出你最常用的词组;当我们打开微信扫描二维码的时候,机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别;当你用美颜相机拍照的时候,机器学习帮助你优化照片;当你用淘宝购物的时候,机器学习在给你推荐商品。我们已经生活在一个由算法掌控的世界中,这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变,以至于它可以比人做得更好,比你更了解你自己。在《终级算法》中,全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗多明戈斯,为我们揭开了算法的神秘面纱,让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想,解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务,并提出了“终级算法”的设想,探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说,这是一本必不可少的思想指南。
三、人工智能时代
随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类,人类迎来了人工智能时代。我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作,你该怎么办?机器人犯罪,谁才该负责?人工智能时代,人类价值如何重新定义?在《人工智能时代》一书中,智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出:智能时代的到来,给人类社会带来了两大灾难性冲击:持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作,不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题,卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态,让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感!
四、走近2050,注意力、互联网与人工智能
我们将不得不面对这样的现实:我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代,那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么?《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案€€€€这些人只需要做一件事,就是给机器付出大量的注意力€€€€因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。未来的世界就像一款庞大的游戏,所有的人类活动将无法被去分成生产和消费,玩€€€€持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源,从而使得每个人都开开心心地付出注意力,与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界,那里是互联网的引擎,那里是人工智能的发展方向。
五、奇点临近
奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律,每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推,我们就会遇到奇点,即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察,并给出了骇人听闻的预言:机器终将超越人类。那么,奇点是否存在?机器是否可以超过人类?未来的人类将去向何方?所有这些问题都能在书中找到解读。
六、情感机器
在电影《机械姬》中,故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么,现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢?未来的人类是否真的会同机器双双坠入爱河?人工智能之父,MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界。他论证到,情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西,而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质,为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力,乃至自我观念的情感机器的路线图。
七、图灵的大教堂€€€€当人工智能之父与计算机之父相遇
图灵的大教堂忠实地记录了那段激动人心的历史。我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生,我们也将领略天才人物冯诺依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的。在《图灵的大教堂》一书中,作者乔治€€戴森着重介绍了一小群人,他们使用5千字节的内存(相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小),在天气预测和核武器设计方面,都获得了前所未有的成功。同时,他们还利用空闲时间解决各种问题€€€€从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义,又富于预见性,为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展:生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。
八、复杂€€€€诞生于混沌与秩序边缘的科学
尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发展,但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术,而不是科学因为我们尚不知道如何根据第一性原理推导出人工智能。那么,如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么,就来读读《复杂》这本书吧。这是一部传记体的科普读物,记述了圣塔菲研究所一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律,也是我们打开生命之门,理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体,我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障,又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。
九、心智社会€€€€从细胞到人工智能,人类思维的优雅解读我们应该如何创造智能?人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点,我们应该在机器人的头脑中创造一个社会,一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想,即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体,正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”
十、科学的极致€€€€漫谈人工智能
这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试不完的程序,从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能?意识和智能是什么关系?哥德尔定理是否早已经限制住了人工智能的可能?简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为?人工智能如何预报天气?我们怎样才能创建一个虚拟星球?从人工智能的历史,到小虫自动机模型,再到令人烧脑的哥德尔定理,书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子,但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐,她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书;也正是这本书打动了无数读者,使得它一版再版,并远销海峡的对岸。