AI人工智能算法工程师体系课(31周)

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![1.png](http://static.itsharecircle.com/240130/0d262bd926d8b42d1dbcbe4ee73e742a.png) 如何学好人工智能?学习人工智能需要哪些基础?人工智能薪资待遇如何?这些应该是当下很多程序员朋友最关心的问题,今天就让我们来一起探讨学习一下。 个人建议,要学好人工智能,可以按照以下步骤来进行: 第一步——数学基础知识:学习线性代数、概率统计、微积分等数学概念,这些都是人工智能领域的核心内容。 第二步——编程语言:熟练掌握至少一种编程语言,如Python,它是目前最流行的编程语言之一,拥有丰富的开源库和框架,如TensorFlow。 第三步——机器学习算法:学习常见的机器学习算法,如支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器等,并理解它们的工作原理和应用场景 第四步——实践项目:通过编写代码来实现学习到的算法,比如手写数字识别、图像分类、自然语言处理等。实践是最好的学习方式,可以帮助你提升编程能力和解决实际问题的能力。 第五步——持续学习:人工智能是一个不断发展和变化的领域,因此你需要不断地学习、实践和探索,以适应行业的变化。 总的来说,学好人工智能需要综合运用数学、编程语言、机器学习算法、实践项目、论文阅读、在线课程等多个方面的知识和技能。 如何解决入门人工智能的问题: 1. 学习内容上——深入浅出,从宏观感受AI的前世今生 既然学习路径复杂,也容易形成错误的引导,那么我们不如按照学校的思路来,从宏观整体的维度出发,再细化到不同的方向和领域。在入门人工智能的时候,很好的一门课就是“人工智能导论”,帮助了解人工智能的发展历史、应用领域和前沿方向,并且将 AI 与传统的 IT 教育区分开。另一方面,可以通过简单的入门知识科普、术语介绍等辅助自己形成认知,比如 AI 的核心概念:神经网络、机器学习、深度学习、联邦学习等内容。当然单纯的讲解也会有些单调,人工智能已经不是一门理论内容了,还需要辅助大量的应用案例,比如图像识别、AI 绘画、AI 写诗等项目。 2. 学习方式上——Mo-Tutor,教学一体,lives式讲解 在接触人工智能的初期,除了概念上的理解之外,也需要 Get your hands dirty ,指尖感受 AI 的温度。怎么样打破从"hello world!"开始的枯燥无味的练习过程呢。AI 的教学也不应该是从编程语言的掌握开始,更需要感受像神经网络、模型和数据等关键要素带来的不同。而这些内容又不能够从零开始搭建,那样面向新手不具备可行性。如果像小时候填鸭式一样,通过填写关键内容,调整AI算法模型的表现,那样可以直观了解到 AI 的原理与不同。
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