人工智能我们怎么学(2023年最新解答)

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关人工智能我们怎么学的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

怎么学习人工智能？

第一步：复习线性代数。（学渣的线代忘了好多-_-||）

懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；

广告：边看边总结了一套笔记 GitHub - zlotus/notes-linear-algebra: 线性代数笔记。

第二步：入门机器学习算法。

还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标-数学推演-伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；

多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。课堂笔记在：CS 229: Machine Learning (Course handouts)，同样非常详细。

广告：边看边总结了一套笔记 GitHub - zlotus/notes-LSJU-machine-learning: 机器学习笔记

第三步：尝试用代码实现算法。

依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。

广告：作业参考 GitHub - zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises: Machine Learning by Andrew Ng from Coursera

第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。

还是因为比较懒，搜到了cs231n的课程视频 CS231n Winter 2016 - YouTube ，李飞飞教授的课，主讲还有Andrej Karpathy和Justin Johnson，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。课堂笔记的翻译可以参考智能单元 - 知乎专栏，主要由知友杜客翻译，写的非常好~

在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph，不知道是不是我的幻觉??要注意的是讲师A.K的语速奇快无比，好在YouTube有自动生成解说词的功能，准确率还不错，可以当字幕看。

广告：作业参考 GitHub - zlotus/cs231n: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (winter 2016) （我的在作业的notebook上加了一些推导演算哦~可以用来参考:D）

想学习人工智能怎么办？

首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。

“Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识

如果你想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如NumpySciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。

3、学习Python库

机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对你写机器学习算法都将十分有用。

其实，这也是学习人工智能的第一步。

4、Andrew-Ng课程

强烈推荐Andrew-NG的免费课程，了解机器学习的概念及算法理论。

学习完他的课程以后，你对人工智能现象就会有一些了解了。

5、学习Scikit-Learn库

最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）

学人工智能快速入门的方法？

很想学习人工智能，培训班学费又太贵，家里条件不是特别好，不忍心用爸妈那点微薄的工资。想通过自学人工智能找到一份好工作，养家糊口，改变一下自己的命运。那么到底该怎么自学人工智能快速入门呢?当然可以，请看下文。

自学一般是通过看书、视频入门，现在网上还是很多关于人工智能的知识的。但是，毫不夸张地说，昆明北大青鸟发现很多零基础小白自学人工智能如果直接通过看书，很容易云里雾里，可以说是一个人工智能入门从放弃的....毅种循环。

因此建议先去大概了解人工智能到底是什么，还有去招聘网站看看现在的企业到底需要什么样的技能，有个大概的方向。初学者最好通过视频来学习人工智能。比如吴恩达教授的机器学习，麻省理工的线性代数视频等等...来我们北大青鸟官网看看人工智能到底要学什么。

人工智能我们怎么学(2023年最新解答) 第1张

如何学习人工智能？可以自学吗？

随着社会的发展，人工智能是未来大势所趋。我们也应该与时俱进不断地更新自己的知识。那我们该如何学习人工智能呢？因为人工智能在社会上并没有所谓的课程，我们可以向学习知识一样来自学人工智能。

机器学习

所谓的人工智能就是机器代替人类来做事情，比如说以前做蛋糕是人工打鸡蛋打发蛋白，耗时长和人力成本高，而现在我们只需要一个机器就可以代替我们做所有的事情，成本低，而且花费时间就短生产效率大大就提高了。这就需要，我们去学习如何操作机器去了解机器的每一个零件代表什么意思，看懂说明知道如何去控制机器。

深度学习

人工智能的出现，其实也是人类生产制造它的结果，而如何去生产制造他来达到我们想要的目的，这样就让我们去深度学习关于这个人工智能机器的知识，广泛应用知识来面对人工智能。因为人工智能是一个前所未有的东西，待开发的区域也还有很多，所以我们只能通过不断地学习来提高自己，从而提高我们的人工智能，这是一环扣一款环的缺一不可。

数据处理

人工智能的背后，其实是一堆数据。而不同的处理方式，会导致这些数据会有出入，我们要想具体达到人工智能去做某一种，目的就要对应的去做数据处理。而数据处理并不像我们打扫卫生扫地如此简单。他需要经过算术反复的试验来得出最终的数据，所以数据处理是非常严谨的，这也是我们学习人工智能的必要之一。

人工智能的学习建议从简单的开始，因为如果从最难的部分开始的话，这是一个我们未涉及过的领域。我们会有可能觉得非常的气馁甚至去放弃，所以就好像我们从一年级一直到我们大学逐步渐进。在过程中不断制定小目标，让自己慢慢地自学成才，慢慢地学懂人工智能。