学AI能干什么?
首要说一下我个人的观点,我认为将来必定会有非常多非常多人工的重复工作会被AI替代,并且这个趋势没法逆转,不管是你想象得到的行业还是想象不到的行业,从实体到互联网,从工业到家用,历史的车轮滚滚向前,你不上车,就只能开11路了。
非常多人看见AI,会觉得很高端,距离自己很远,可能一生都跟自己没啥关系,自己亦不可能学会,其实AI并没那样高端繁杂,普通人经过学习,3-4个月的业余时间完全能够达到初级的应用状态,做个图像归类,人脸识别,语音识别什么的都不在话下,你每日打打游戏瞧瞧电视,三四个月亦就那样过去了,而学习AI可能会彻底改变你一辈子的思维方式,最起码当你看到一个很神奇的东西,你可能会晓得它内部是怎样实现的。
AI的应用范围到底有多广?你此刻用的值得买客户端的举荐算法必定是基于设备学习算法的,不信你问问程序猿小哥哥去,你家里的小爱朋友回答你的问题亦是AI算法给出的,你天天用的翻译软件,后面的实现基本都是AI,你家里摄像头的人脸识别功能和手机的人脸识别功能,亦是AI算法,实在太多了,没法一一列举,基本所有已知的行业都有用武之地,果农用AI来给果蔬自动分级你能想到吗?
我18年起始系统的学习设备学习算法,时期看过非常多教程非常多书,走了不少弯路,此刻我已然把AI用在自己的投资生涯上,并且效果还不错。
这篇文案想和大众分享一下,怎样从一个数学知识都忘干净的小白最快速的作为AI的运用者和受益者,分享自己的学习路线,让大众少走弯路。
理论学习周期:
前期不要执着于弄懂所有数学知识,有有些基本概念就可,后面实践的时候哪不懂再补哪里,否则容易受打击,从而自暴自弃。
线性代数:【学习时间不超过10小时】
在正式学习AI算法之前,你应该具备有些基本的线性代数知识,这会让你更易的理解算法,线性代数的知识非常广阔,而咱们只必须理解其中的一小部分就行了,举荐给大众一个非常好的线性代数快速学习视频,便是3Blue1Brown出的这个《线性代数的本质》,非常生动的把很抽象的东西说的很透彻,可能你看书几天皆想不明白的东西,瞧瞧这个视频,几分钟就懂了,实在无耐心看完的,着重看懂前10课就够了,每一课十几分钟,学习线性代数重点的目的是让咱们对维度和空间有一个详细的概念,这般才可理解神经网络中的非线性变换。
微积分: 【学习时间不超过10小时】
一样举荐3Blue1Brown的这款《微积分的本质》,简单明了,知识点一语中的。
爱好大学教授风的,举荐看麻省理工出的这款公开课,当初我便是看这个公开课学的,这个授课教授真是大神级别,深入浅出,一样的,无足够耐心的亦不消所有学完,晓得什么是导数,什么是二阶导数,什么是链式法则,基本上就够入门AI了。
AI理论:【学习时间2-3个月】
具备了必定的数学基本后,咱们就要起始学习AI的理论基本了,AI理论的学习首推吴恩达教授的课程,这是非常经典的课程,没数的工程师从它入门,倘若以后想用AI进行图像识别,图像归类等操作的,能够着重学习CNN(卷积神经网络)部分,倘若想进行语音识别,或像我同样进行股票等序列化数据分析的,能够着重学习RNN(循环神经网络),然则普通的DNN是基本,必要先学好。
吴恩达老师的课程浅显易懂,然则有些部分讲的过快或不足仔细,你没法理解的时候,举荐看台湾地区李宏毅教授的课程,
李宏毅教授的课程讲的非常仔细,以至于我看的时候会加速。
这两套课程互补,一快一慢,吴恩达老师的看不懂了,就瞧瞧相应部分的李宏毅教授的课程,基本上就能融会贯通了。
编程语言学习:Python 【和AI理论同步学习】
编程语言的学习我没法给出详细的学习时间,由于我有将近10年的编程语言运用经验,基本
|