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这是一篇 AI 入门指南，针对哪些无任何编程经验，从零起始学习 AI 的朋友。不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作必须、想要转行，都能够此文做为一个参考。
在这个信息爆炸的时代，以 “AI入门” 为重要字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最后看了非常多文案，却仍没跨过新手那道门槛。
结合自己的学习经验以及与非常多自学者的沟通认识，咱们整理出一条可操作性较强的自学路线，同期收集了多种形式的 AI 优秀学习资源，供诸位尚未入门或刚入门不久的朋友参考。
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本周期重点从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基本，旨在训练大众规律能力，分析能力。持有良好的数学基本，有利于大众在后续课程的学习中更好的理解设备学习和深度学习的关联算法内容。同期针对AI科研尤为要紧，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
周期2、人工智能提高 － Python高级应用
随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python做为AI时代的头牌语言地位基本确定，设备学习是着实令人兴奋，但其繁杂度及难度很强，一般会触及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云安排之间的分流而有了Python库后，可帮忙加快数据管道，且Python库亦在持续更新颁布中，因此本周期旨在为大众学习后续的设备学习减负。
周期3、人工智能实用 － 设备学习篇
设备学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界状况作出判断和预测。因此呢，与预先编写好、只能根据特定规律去执行指令的软件区别，设备实质上是在用海量数据和算法去“自我训练”，从而学会怎样完成一项任务。 因此本周期重点从设备学习概述、数据清洗和特征选取、回归算法、决策树、随机森林和提高算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解有些设备学习的关联算法以及这些算法的优化过程，这些算法亦便是监督算法或没监督算法。
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发表于 2024-7-1 08:32:52
