自学人工智能还是有必定门槛的,倘若已然善于有些技术和能力,那样成功的机会就会大非常多。
例如说,尽可能有数学的基本或是学习过统计学的知识,这般能更好的理解算法原理,更易上手。倘若有Python或R语言的编程基本亦是能够大大加分的,自学的道路上这些都是很要紧的基本能力。
针对想要自学人工智能的朋友,人邮君亦为大众规划了一个学习路径:
认识行业➡️学习关联基本知识➡️学习以设备学习为主的原理知识➡️经过实践检验知识,精进自己的技能。
首要要认识这个行业,创立一个人工智能基本概念。
例如认识AI技术包含那些技术方向,有那些应用行业,将来会怎样发展,前景怎样,对社会的影响怎样等等,这不仅能够帮忙咱们加强对AI的兴趣,乃至能够发挥自己对AI的想象。
这个周期人邮君为大众举荐《人工智能(第2版)》。
《人工智能(第2版)》系统、全面地涵盖了人工智能的关联知识,既简明扼要地介绍了这一学科的基本知识,亦对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展,更辅以实例,能够帮忙读者扎扎实实打好基本。
人工智能(第2版)(异步图书出品)
特殊鲜明、内容易读易学,适合人工智能关联行业和对该行业感兴趣的读者阅读,亦适合高校计算机专业的教师和学生参考。
学习关联的基本知识
统计学部分:线性代数:标量、向量、矩阵/张量乘法、求逆,奇异值分解/特征值分解,行列式,范数等
概率与统计:贝叶斯、期望与方差、协方差、概率分布(0-1分布、二项分布、高斯分布)、独立性与贝叶斯、最大似然和最大后验估计等
高等数学:微积分、链式法则、矩阵求导、线性优化、非线性优化(凸优化/非凸优化)以及其衍生的如梯度下降、牛顿法等
数学部分为大众举荐《人工智能基本 数学知识》及《白话设备学习的数学》两本书。
人工智能基本 数学知识(异步图书出品)
《人工智能基本 数学知识》基于流行的 Python 语言,通俗易懂地介绍了入门人工智能行业必需必会的数学知识,旨在让读者容易把握并学导致用。这本书分为线性代数、概率和优化等3篇,读者可在潜移默化中把握这些数学知识以及关联的编程操作。
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