現在大一,打算學習人工智慧,請問該如何入門?

時間 2021-06-01 18:54:03

1樓:超越

建議先從簡單的人工神經網路演算法開始學,慢慢深入,例如1)多層感知機

多層感知機的一種典型結構如下圖所示,包括輸入層、隱藏層和輸出層。

多層感知機

2)卷積神經網路

卷積神經網路的主要特色在於卷積層,而卷積層的使用可以減少引數規模。

卷積神經網路

3)深度殘差網路

深度殘差網路通過在卷積神經網路中加入恒等通路,減輕了深層網路的引數訓練難度。

深度殘差網路

4)深度殘差收縮網路

針對強噪、高冗餘資料,深度殘差收縮網路[1][2]通過自適應軟閾值化,在特徵學習的過程中自動削減冗餘雜訊資訊。

(面向強噪、高冗餘資料的)深度殘差收縮網路

2樓:AIRX三次方

打好基礎是最重要的,我也是大一時候開始對人工智慧方面感興趣的,然後開始瘋狂找資料進行學習機器學習、深度學習、計算機視覺方面的知識。最最最最重要的是一定要學好程式語言(建議Python)和數學基礎!!!這兩方面能力是重中之重。

目前關於python與數學方面的網路上很多,我在這就不列舉了,主要分享一些我們AIRX團隊的一些同學學習AI時總結的一些課程和乾貨:

1.推薦10門開發者必備的最佳的機器學習課程

Albert Lee:收藏 | 推薦10門開發者必備的最佳的機器學習課程

2.Github上Top20 Python與機器學習開源專案推薦

Albert Lee:Github上Top20 Python與機器學習開源專案推薦

3.Github上的CV(計算機視覺)、AI(人工智慧)開發資源庫

Albert Lee:Github上的CV(計算機視覺)、AI(人工智慧)開發資源庫

課程可以系統地學,打好python基礎和數學基礎是最重要的~

不斷更新!

3樓:

大一不要急著就上深度學習,pytorch, tensorflow

先把數學系泛函分析(含)之前的先修課程都學透了(大致包括數學分析,高等代數,實變,復變,計算方法,概率論,數理統計,泛函分析)

然後入門C, C++, python,把計算機四大專業課(資料結構,系統結構,作業系統,計算機網路),演算法分析,資料庫,編譯原理等計算機專業核心課程學紮實了

最後再把TOEFL考上100(或者雅思上7.0),GRE考上320

(除了清北復交的一些頂尖本科生之外,大部分按部就班的學完學透估計得到大三了)

然後你會發現人工智慧髮頂會灌水實在是太容易了。

一開始就上手pytorch和tensorflow很容易發展成調參和調包碼工的,最後工作到35歲被淘汰的可能性很大。

一句話,數學好,英語好,程式設計好到哪個IT公司搞技術都能吃得開。

4樓:

看了一下別人回答的都挺詳細的,我就不詳細的說了。在這裡呢,我要說明一下,人工智慧是乙個很廣泛的詞意,你要選擇好人工智慧哪個方向,像我選擇了影象處理這一方向,當然選擇NLP自然語言處理挺好的。選擇好以後,基礎知識打好,然後選擇程式語言(Python或者其他)然後是深度學習框架。

這裡有兩中選擇,應該是國際上學術上研究的框架像Pytorch等,另乙個是我們國內企業自主開發的深度學習框架。選好以後就開始實踐吧,還有一點也是最重要的一點是要讀研,研究生學歷是目前現階段各大廠要求的最低學歷

5樓:人工智慧-AI黃

大一還是不晚的,學習人工智慧,只要你堅持努力不放棄,沒什麼太大阻礙。

言歸正傳,人工智慧該怎麼學呢?

首先,學好高數,高等數學真的是學習人工智慧的基礎,數學不好對於你以後人工智慧的研究真的阻礙很大,高數中函式,極限,梯度,極值,線性代數,概率統計,凸函式等等都要很好的掌握,

其次就是程式語言,目前以Python為主。

然後就是一些人工智慧本身的理論了,不管是機器學習還是深度學習,這些本身的理論你都要清楚,我這裡舉一些深度學習的部分理論,(就是最近很火的阿法狗的理論基礎)MLP模型,CNN卷積神經網路,RNN迴圈神經網路,GAN生成式對抗神經網路,Pytorch等等

最後就是建議你考個研,因為這行也是比較高的學歷門檻的,研究生畢業對你未來找工作還是好點。

我研究的不是很深入,也就這樣吧。你可以加我好友,一起學習

6樓:付兵

人工智慧學習:1.數學要求高;大一有點早,高等數學,線性代數和概率論這些要在大二才學完。

2.程式設計要求,Python,C++,資料結構,設計思想;3.如機器學習,他有具體的行業背景,在工業上,金融,語言,等方面。

建議大一先打基礎,學好程式設計,跑些例子,網上有,會調引數。最後,把它堅持下來!

7樓:whiteship

現在網上海量的資源,想學什麼學不了?

大致給你提下思路:

1高數學好(尤其概率論和數理統計)

2至少python要會把

3如果長遠發展,最少考個相關專業的研吧

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