2024AI人工智能學(xué)習(xí)指南

AI人工智能學(xué)習(xí)指南AI時代人工智能入學(xué)指南為嘛Python這么火？從哪里開始，學(xué)什么？有什么用？算法該如何學(xué)？數(shù)學(xué)怎么辦？如何實際動手去做？用什么工具？AI時代為嘛Python這么火？難度：有任何語言基礎(chǔ)學(xué)Python你會覺得簡單到家了實用性：能用一行代碼，何必用十行呢？（我們的定位通常都是工程師，而非科學(xué)家，能干活更重要）Python工具庫：這些簡直太多了，基本上你能想到的現(xiàn)在都有了（我們常用的：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow）大家都在用，各大公司開源工具庫都有Python接口，并且都是主流，我們實際干活很大程度上都是使用這些庫幫助我們完成任務(wù)AI時代Python和這些庫怎么配置？常規(guī)套路：1.安裝2.環(huán)境變量

3.用什么庫去看配置文檔自己安（這個是程序員的常規(guī)套路了，但是剛轉(zhuǎn)行的同學(xué)會弄個大半天）大禮包： ，傻瓜式安裝，解決上述問題（還給我們贈送了notebook寫代碼環(huán)境，庫安裝工具等）為什么建議使用Notebook?主要原因在于它不光能寫代碼，還可以做筆記尤其是代碼需要一步步執(zhí)行的時候，可以得到每一步結(jié)果并保留下來，在可視化展示方面就更方便了！AI時代如何學(xué)Python呢？有其他語言基礎(chǔ)：簡單過一遍語法，直接上手應(yīng)該沒什么問題第一門語言：初級內(nèi)容便學(xué)邊寫，高級內(nèi)容暫時不需要（我覺得語言只是一門工具，不需要先都學(xué)徹底了才能干活，邊做事邊學(xué)習(xí)應(yīng)該會更加深理解，忌光看書不練習(xí)）Python這么多庫，這么多函數(shù)，我需要都記下來嗎？（其實這些依舊是工具，記它干嘛？我覺得重點在于知道每個庫能做什么，大概用哪個函數(shù)，等實際用的時候還是需要查一查API的，這么多參數(shù)都記下來不太切合實際，動手查的能力也很重要）AI時代人工智能我該怎么學(xué)呢？人工智能是一個很大的圈子，但是基礎(chǔ)必然是機器學(xué)習(xí)什么是機器學(xué)習(xí)呢？說白了就是你告訴機器你想做什么？并且給它一堆數(shù)據(jù)讓它去模仿著做！（比如，咱們上高中，老師會告訴我們一個目標(biāo)就是考高分，然后給我們一堆練習(xí)冊和答案，我們的目的就是讓我們做的題的解和答案一致）機器學(xué)習(xí)需要什么？算法，數(shù)據(jù)，程序，評估，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)能做什么？機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘，圖像識別，語音和自然語言處理中有著廣泛應(yīng)用AI時代AI時代機器學(xué)習(xí)流程？一個機器學(xué)習(xí)的常規(guī)套路數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理特征選擇與模型構(gòu)建評估與預(yù)測AI時代機器學(xué)習(xí)我該怎么學(xué)？機器學(xué)習(xí)本質(zhì)包含了數(shù)學(xué)原理推導(dǎo)與實際應(yīng)用技巧機器學(xué)習(xí)中有很多經(jīng)典算法，既然要學(xué)習(xí)，那就需要清楚一個算法是怎么來的（推導(dǎo)）以及該如何應(yīng)用數(shù)學(xué)重要嗎？非常重要的，大學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)即可，如果你都忘了，大致的印象還是有的吧，我覺得與其從頭過一遍數(shù)學(xué)，不如邊學(xué)邊查，一個合適的做法就是哪里不會點哪里，我每天也在查很多知識點AI時代機器學(xué)習(xí)我該怎么學(xué)？一定要學(xué)數(shù)學(xué)，學(xué)推導(dǎo)嗎？我知道會用不就可以了嗎？有句老話，不光要知其然還要知其所以然，這對我們的應(yīng)用具有很大的幫助在校的同學(xué)們：推導(dǎo)肯定是重中之重了，因為對于我們來說學(xué)習(xí)的目的就是轉(zhuǎn)換成自身的資本讓我們更有競爭力，面試與筆試的時候，這些推導(dǎo)全來了程序員兄弟：如果要轉(zhuǎn)行，讓你看數(shù)學(xué)你肯定要瘋的，重點應(yīng)在于如何應(yīng)用（庫的使用，完整項目如何構(gòu)建，從頭到尾的流程）AI時代現(xiàn)在說的很火的深度學(xué)習(xí)是什么？深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的延伸，只不過應(yīng)用的比較廣深度學(xué)習(xí)在計算機視覺和自然語言處理中更厲害一些那我學(xué)機器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)呀？一切的基礎(chǔ)都是機器學(xué)習(xí)，做任何事情沒有堅實的基礎(chǔ)只會越來越迷茫，機器學(xué)習(xí)覺得值得你從頭開始AI時代算法推導(dǎo)如何開始？找本書？找博客？找視頻？都可以的，選擇你喜歡的就好！如果有一個地方死活看不懂怎么辦？很常見的情況，我也經(jīng)?？ㄔ谝粋€地方好久，這時候有個圈子來交流當(dāng)然更好（推薦找?guī)讉€哥們一起，自己堅持下去好累），不過我們也可以先繼續(xù)前進，等回過頭來再想想，沒準(zhǔn)就想通啦！習(xí)慣很重要，當(dāng)你看別人的資料覺得掌握的差不多了，其實你明天估計就忘的也差不多了，自己動手從頭開始做筆記（不是照抄人家的，是寫自己的）或者博客都是很好的選擇，只要你自己能寫出來了才算真正的掌握！AI時代機器學(xué)習(xí)怎么動手去做？只有實際應(yīng)用啦，才覺得沒白學(xué)，那么去哪里找案例呢？最好的資源：Github，kaggle，各大資源分享點案例的積累作用很大，

其實我們干活是什么樣的呢？主要就是在模仿，我們并不是科學(xué)家，能做事才能有用的，既然人家是這么做的，并且做的不錯，那我們?nèi)ツ７伦龀鰜淼木褪俏覀冏约旱模『苌購念^開始去寫一個項目，通常都是按照之前的某種套路照搬過來，實際上大部分公司都這么做，建議大家先學(xué)會模仿，再去創(chuàng)作吧！AI時代咱們的課程！Python庫的講解，常用函數(shù)的應(yīng)用（只是工具）算法原理推導(dǎo)：從零開始