¿Cuál es la idea de aprendizaje de la inteligencia artificial?
Para aprender inteligencia artificial, primero debes entender qué es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es una máquina que crea inteligencia y, más específicamente, un programa que crea inteligencia artificial. La inteligencia artificial imita la forma en que piensan los humanos para que las computadoras puedan pensar de manera inteligente. La inteligencia artificial estudia la forma en que piensa, aprende y trabaja el cerebro humano, y luego utiliza los resultados de la investigación como base para desarrollar software y sistemas inteligentes.
Paso uno: elija un campo de investigación
La inteligencia artificial incluye muchas subdivisiones, incluida la visualización, el reconocimiento de imágenes, los robots inteligentes, etc. Si desea aprender inteligencia artificial, debe elegir la dirección que le interesa antes de aprender y estudiar en una dirección. Encuentre algunos libros gratuitos y comprenda la industria antes de saber el camino que desea tomar. Para morder más de lo que puedes masticar, no se recomienda probar en todos los campos. Elija una dirección para estudiar en profundidad. Después de elegir una dirección, es hora de estudiar en profundidad paso a paso.
Paso 2: Establecer una base sólida en matemáticas
Las matemáticas son la clave para abrir la puerta a la ciencia, y el conocimiento matemático es la base de la base. El conocimiento básico de las matemáticas contiene las ideas y métodos básicos para abordar problemas inteligentes y también es un elemento esencial para comprender algoritmos complejos.
Los fundamentos matemáticos incluyen matemáticas avanzadas, teoría de la probabilidad y álgebra lineal. Las matemáticas avanzadas incluyen principalmente e constante, derivadas, entropía de información y números combinatorios, descenso de gradiente, método de Newton, etc. La teoría de la probabilidad incluye principalmente las bases de la teoría de la probabilidad, modelos clásicos, distribuciones de probabilidad comunes, teorema de los grandes números y teorema del límite central, covarianza ( matriz) y coeficientes de correlación, estimación de máxima verosimilitud y estimación máxima a posteriori, etc., álgebra lineal y matrices incluyen espacios lineales y transformaciones lineales, matrices de transición de estado, vectores propios, multiplicación de correlación de matrices, descomposición QR de matrices, matrices simétricas, matrices ortogonales. , matriz definida positiva, descomposición SVD de matriz, mapeo/proyección de matriz, etc. Estos contenidos casi se aprenden en los cursos de primer y segundo año. También existe la optimización convexa. Basta con dominar algunos conceptos básicos de optimización convexa, conjuntos convexos, funciones convexas y formas estándar de problemas de optimización convexa.
Paso 3: Domina el lenguaje informático
Cada idioma tiene sus ventajas y desventajas, y puedes elegir según el nicho elegido después de entenderlo.
C es superior a Java o Python en todas las configuraciones y ayuda a los desarrolladores a maximizar las capacidades de su hardware. Python es muy eficiente, con mayor eficiencia que Java, R y Matlab, y es relativamente sencillo de aprender y comenzar. En cuanto a C, Python, Octave/MATLAB, R, Java, R o algún otro lenguaje, la elección depende de lo que quieras hacer.
Paso 4: Utilice marcos de código abierto
Elija una GPU, encuentre un marco de código abierto, entrene redes neuronales profundas usted mismo, escriba más código y realice algunos proyectos relacionados con la inteligencia artificial. . Consolide sus conocimientos teóricos a través de la práctica y mejore su capacidad práctica a través de la práctica.
Paso 5: Amplíe sus horizontes
Comprenda las últimas tendencias y resultados de investigación en la industria, como artículos clásicos, conocimientos compartidos por expertos en el campo en Internet, etc. y comunicarnos con más profesionales en el campo. Aprendizaje comunicativo entre personas para mejorar su visión y habilidades. Sea bueno en el uso de plataformas como GitHub para buscar proyectos populares, mejorar sus habilidades a través de la práctica y mejorar su capacidad práctica.
Paso 6: Investiga en profundidad y conviértete en un experto en este campo
Cuando hayas dominado los conocimientos y la teoría básicos, también tendrás capacidad práctica, y tu visión y capacidad de pensamiento serán mejores. al mismo tiempo, si está al frente de la industria y ha acumulado una rica experiencia en proyectos, felicitaciones, se ha convertido en un experto en este campo profesional. Pero el aprendizaje no puede detenerse. Todas las industrias están en proceso de actualizaciones y cambios constantes. Se requiere un conocimiento profundo para mantenerse al día con las tendencias de la industria de manera oportuna.