你确定好转人工智能时,问题就来了,你不知道该如何入手,你去网站收集各大网站的免费教学视频,书籍推荐买了许多本,真正看完的三分之一不到,既学不会又浪费时间,想自学的人比比皆是,但是真正靠自学成AI高技术人材的寥寥无几。
所以伍老师给大家梳理了一条学习路径,希望对你的自学之路能够有起到一定的引导作用:
首先,你是零基础的话,就先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。具体学习内容请看图。
其次就是Python,Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
接下来就是人工智能的重点学习内容,如果是已经从业多年的程序员可以就此开始学习:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
推荐算法是计算机专业中的一种算法,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西,推荐算法就是利用用户的一些行为,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西。在人工智能里起到一定的判断作用。
人工智能深度学习以及数据挖掘都是对机器学习的进一步探究,学习过程中不能缺少实际项目应用的操作,如果没有实操性的学习在以后的工作中很难适应新项目。
分布式搜索引擎是根据地域、主题、IP地址及其它的划分标准,将全网分成若干个自治区域,在每个自治区域内设立一个检索服务器的装置。这些就是人工智能主要应该学习的内容。
老师认为自学是一种低效且不划算的学习方式,既浪费了时间还不能把知识点学透。要想得到就先付出,所以伍老师建议在有条件的情况下报班学习,学习过后既提升了自己的工作技能又可以在工作中挣回学费,一举两得。不管你是小白还是有经验的程序员,转人工智能只要你找到方法坚持学习,从业时间越长,价值也就会逐渐体现出来了,想转人工智能并非难事。