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新手怎么入门人工智能(AI 深度学习 机器学习 神经网络)

时间:2019-07-10 16:11:46

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新手怎么入门人工智能(AI 深度学习 机器学习 神经网络)

原创文章,从刚开始(-10-20)记录下自己学习AI之路,希望对后来者有一定的帮助

背景:

1. 之前从事音频相关的开发,但是工作经历偏硬件,主要是电声。有一定的数学基础(线性代数、概率论、微积分),很多概念熟悉,但是不深入;

2. 之前只有matlab编程的经历,脚本语言,很多时候只是做做分析,跟实际的应用有一定的差别;近两年因为工作的原因,开始拾起C语言,基本上能用C语言写音频库,看代码基本没有什么问题,但是为了方便,只是在VS里面整,对linux不了解。

起因:

AI也火了好几年了,之前因为不甚了解,总觉得要从事这方面,需要花大量的时间深入进去,因为工作,时间、学习成本较高,所以一直抵触,直到最近慢慢的自己从事的这方面行业内也在往深度学习上靠,所以才开始慢慢了解;后来发现现在这方面的框架实在太成熟了,好像人人都在搞,课程一堆,如果不是需要完全精通理论,实际上由很多资源、途径可以慢慢进入AI领域。

1. 从0接触 - Andrew Ng的机器学习

网上搜了很多教程,了解大名鼎鼎的Andrew Ng的《机器学习》,于是开始上学习这门课程,后来为图方便,在网易云课堂学习(由中文翻译),同时coursera上做测试、提交编程作业。Andrew Ng的课程浅显易懂,老外的教材或者课程大多一个优点就是,概念浅显易懂,碰到由难度的或者暂时不好解释的,就提醒你说,你暂时理解到这里就可以了,后来会慢慢讲到,不要着急,把这些基本概念掌握好就可以了,不像国内的教材或课程,怎么难、怎么复杂就怎么来,以显得自己的东西高大上。《机器学习》的编程作业是用的matlab(不会的,上手也很容易),里面的编程基本类似于填空题,程序框架都搭好了,按照提示谢谢简单的脚本语句就可以。

学完《机器学习》后,对这方面算是有了一个简单的理解。至少概念上了解了AI、深度学习、机器学习,以及背后简单的原理,完全抵消了我的畏难情绪,让我开始决定对这方面开始投入经历。

2. 基础工具:python,numpy,matplotlib, keras

之前一直用的matlab,matlab现在AI的工具箱越来越成熟,估计也是市场方面的原因、压力大,这两年matlab这方面更新很快。但是目前AI产业方面基本上用的是python,所以决定转移阵地,选择python。

因为有matlab和C编程的经验,但是编程动手能力不强,所以找了个CSDN上找了个视频来学习,《Python入门视频精讲》这个课程相对较简单,而且基本的内容都涉及到了,所以花了两三个晚上,过了一遍。买了一本《Python基础教程(第3版)》慢慢精读。

AI方面的数据处理主要是numpy,numpy就相当于matlab的基本数据操作,所以因为很多数据操作的基本概念都有,于是就在CSDN上找了numpy的课程开始过,这是下一周工作之余需要花时间完成的任务。

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