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张家港人工智能学什么

人工智能需要学习人工智能发展史,例如:从算法驱动到数据驱动,计算、数据和算法驱动;了解人工智能产业布局,上下游生态链,例如:底层深度学习平台、中间层通用算法、上层应用领域+AI和AI+等。

人工智能需要学习人工智能发展史,例如:从算法驱动到数据驱动,计算、数据和算法驱动;了解人工智能产业布局,上下游生态链,例如:底层深度学习平台、中间层通用算法、上层应用领域+AI和AI+等。

人工智能学什么

1、学习人工智能发展史,了解目前处于什么发展阶段,例如:从算法驱动到数据驱动,计算、数据和算法驱动。

2、了解人工智能产业布局,上下游生态链,例如:底层深度学习平台、中间层通用算法、上层应用领域+AI和AI+。

3、了解机器学习算法,熟悉深度学习算法和强化学习算法,知道谁是三剑客:LeCun\Bengio\Hinton。

4、熟悉人工智能芯片,从GPU、到FPGA、再到TPU。

5、熟悉深度学习框架,例如:Tensorflow、Caffe、CNTK等,可以进行二次开发,可以进行社区贡献。

6、熟悉人工智能通用技术,例如:图像识别、语音识别、人机交互等。

7、熟悉上层应用领域,例如:汽车、安防、教育、征信、农业、传媒、芯片等。

8、当然,可以学一点大数据技术,这是现阶段人工智能基础。还可以学习云计算支持,人工智能可以与云端相结合。

如何学习人工智能

1、务实基础,学习高数和python编程语言。因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题,而这些算法又是数学推导出来,所以你要理解算法,就需要先学习一部分高数知识。

先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。

再就是学习python编程语言,Python具有丰富和强大的库,作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。

2、阶段晋升,开始学习机器学习算法+实践演练。掌握以上基础以后,就要开始学习完机器学习的算法,并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战,前面掌握的好,后面当然轻松很多,步入深度学习

3、不断挑战,接触深度学习。深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型,所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能,然后你再用来训练模式。

4、不断实战,曾倩自己的实力经验。实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论,就要开始多实践,不断验证自己的理论,更新自己的技术。

如果有条件的话,可以从一个项目的前期数据挖掘,到中间模型训练,并做出一个有意思的原型,能把一整套的流程跑通,那么恭喜你,你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。

零基础学人工智能要多久

如果你选择到培训机构学习人工智能技术的话,那么学习时间是半年左右。

如果你选择自学的话,那么这个时间很难估算的,因为这个和你的投入的学习时间以及学习能力有直接关系,假如你每天都能安排几个小时学习,估计最少也得一年以上的学习时间吧。

当然了,一般情况不推荐选择自学的方式学习人工智能技术,因为人工智能的技术含量非常高,涉及到的技术点也比较广,技术有机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等,就一般的人自学把这些各个技术点学懂。

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