人工智慧2021最新學習路徑指南

2021-05-15 15:00:23

AI 這個詞無論是政府工作報告，還是民間大神都在進行重點推薦，因為它就是未來。

一個可以遇見的未來機遇，自然要抓住。每個人對於人工智慧的預期不同，有的人喜歡研究原理，有的人喜歡琢磨應用，有的人喜歡學習新技術。

作者在從業過程中，發現很多人對人工智慧的概念和理解是有偏差的，或者說一些想學習人工智慧的人，他們都不知道該如何進行。

為了讓更多的人瞭解和熟悉人工智慧領域的相關知識，特別分享這篇文章，歡迎點贊收藏。

真實的人工智慧概念是什麼？

新人眼中的人工智慧，是應用程式，它能夠自動化運行幫你完成任務。

專家眼中的人工智慧，是深度學習，它能在大量資料中發現規律和表現。

深度學習才能讓機器有機會成為人們最初定義的那個目標「AI「。

認知之後的腳踏實地！這張圖既能提升認知，也是具體的學習方向指引。

不推薦到網路上搜集概念，因為你看的越多，被概念糾纏的越深。

熟悉基本結構後進入真正的學習世界。

學習規劃預備知識Python基礎+資料分析基礎+機器學習基礎

A、Python因為它的簡單易用，學習它真的不要太方便，涉及到的安裝及配置，我分享的文章裡面有，自行觀看。

B、有了python基礎之後，就可以進行資料分析方向的學習了，這裡麵包含了運用爬蟲進行資料抓取、資料整理、特徵轉換、特徵抽取等內容。

C、資料分析學習之後，就可以進行機器學習知識的探索了。

最重要的知識結構就是建模。

說了這麼多，很多小夥伴的腦袋是不是感覺都大了，這得需要多長時間？我得回答，兩個月！能認真學習我推薦得幾本書籍兩個月就能輕鬆入門。

強烈建議只看後臺推薦的三本書，能把他們吃透足夠。

學習過程中遇到的環境搭建問題，請及時關注作者更新。

系統入門經過一段時間的學習，恭喜你終於入門了。在這個過程中你可能已經找到了自己感興趣的程式設計方向，不再執著於人工智慧的學習，沒有關係！真的沒有關係！

興趣才是你最好的老師，保持對一份知識的熱情，比什麼都重要，我希望能有更多的小夥伴加入到python，加入人工智慧程式設計的行列，同時也希望你們能在學習中找到快樂。

迴歸正題：

對於程式設計和機器學習有了基礎認識後，我們就要進入深度學習的板塊了。這裡面最重要的概念就是----建模

包括：

建模第一步：資料處理

建模第二步：設計模型

建模第三步：模型優化

熟悉python和numpy構建神經網路的過程

這些知識作為打底，你就可以接觸深度學習的實際應用了。

比如：有很多，只舉例常見的

手寫數字的識別計算機視覺-卷積神經網路自然語言處理情感分析你可能很疑惑，為什麼這塊沒有具體的講解呢？

因為沒有基礎。最好的辦法就是先確立一個概念。

實踐入門好的。

這時候的你開始思考如何用你學到的知識解決實際問題，可是該運用一個什麼的流程來製作解決方案呢？

看來，學習還是不能停，只不過這時候理論要少，實操要多。

最好的實踐入門包括：計算機視覺和自然語言處理

有哪些實用案例值得關注呢？

新冠疫情的視覺化手勢識別車牌識別每日熱點資訊這些跟生活息息相關的內容，值得我們運用自己掌握的技術去實現它。

實踐進階到了這個階段，就開始接觸普通人連標題都看不懂的領域了。

RCNN系列目標檢測演算法

YOLO系列目標檢測演算法

PP-YOLO優化策略

AnchorFree系列演算法

迴圈神經網路

注意力機制

機器閱讀

強化學習(RL)

基於表格型方法求解RL

基於神經網路方法求解RL

基於策略梯度求解RL

這時候，如果你還能平心靜氣的學習，那說明你找到了真愛。

當你一步一步的走到這個階段的時候，你會發自內心的、由衷的、開懷的說出一句話：

原來如此！

然後往前一看：加油吧！但願歸來仍是少年！

附錄：作者慣例之腳踏實地分享（python 練習）

目標：在編輯器中打印出下面的圖形

先觀察，答案就在後面，不要著急看！

思考一下，你要怎麼實現這個目標？

人工智慧2021最新學習路徑指南

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