如何自学人工智能?
时间:2020-04-23 07:55

  从经济金融转到计算机科学,我觉得这个专业跨度是很大的。我的数学基础就是普通的微积分,线性代数,概率统计,外加一下经济里面的计量经济学。本科学的也是马马虎虎,没有什么目标可言,水水的混了过去。

  我看了很多答案,说要从最基本的微积分,线代,概率统计着手,从读教科书一步一步开始,稳扎稳打。我看的时候真的是直摇头,这种学习方式我个人认为完全就是在抹杀一个人的兴趣爱好,学的时候没有任何反馈信息来激励自己。我觉得正确的方式是直接入手学习人工智能目前最前沿的深度学习(deep learning), 从神经网络开始着手,遇到什么不懂的,需要用到的再回头去补这一部分的知识。教科书的作用在我看来是工具书,你可以去翻,但你别自己骗自己(什么都不懂的情况下)能从头到尾读完。当然,大神请~

  数学:会基本的微积分,线性代数,统计和概率。但都没有说学的很扎实,学了也都忘了,平时都不怎么用得到呀。

  接下来我会列出我自学人工智能的学习径和时间线: 下定决心自学深度学习,在网上开始自学网课(优达城的深度学习微学位)。同时课堂里选修了“算法”。

  第一步,立刻选一门网课开始自学,碰到不会的知识点,再去搜索,理解,解决。对自己不知道的点有目的地去学习,深挖,才是一个良好的回馈信号。比如说我当时在学的一个的知识点,为了搞懂它,我看了一晚上很多blog,知乎的回答,然后在github上看代码的实现。最后搞懂了把它写下来,画成图,感觉神清气爽。这样相比打完基础,再开始上课,你会发现一开始打基础的过程中你不知道自己学这个东西有什么用,正向的反馈很少,很容易看了一半就不下去了。

  说实话,神经网络的入门门槛比机器学习低很多,但是课程很丰富(i mean 图片很多哈哈哈),数学公式少,对于初学者更加友好,并且有很多很有趣的项目可以实现,增加自己的兴趣。之后再学习传统的机器学习加深自己的理解,这时候你会更有兴趣去理解不同的算法,机器学习的。

  其实网上也有很多花钱的网课,什么30天入门机器学习/年薪40w机器学习工程师。我觉得这些课程大家还可能还是要好好想想。。

  第二步,开始动手做项目。在深度学习时代,有许多很有意思的想法都能通过神经网络去实现。学了很多课,看了很多模型,最重要的是去动手做一做。这个阶段可以选择去kaggle上找项目/比赛,看别人的模型思来学习。从抄别人的代码开始。

  第三步,这个阶段已经对深度学习/机器学习有一个模糊的概念了。可以开始找一个自己喜欢的方向深入探究。之后就在网上找各种各样的博客读别人写的笔记。中间碰到很多一时间没解的数学公式,都一点一点在网上搜,看视频,看笔记把他们搞懂。为了实现这个模型,参考了各种各样的代码。之后看了很多相关的论文,逐渐加深理解。

  。如果你的目标是找工作的话,这时候就可以开始准备各种算遇到的面试题了。像我在找实习的时候就自己从头到尾详细地整理出了机器学习各个模型的知识点,会遇到问题+如何用python从头实现的代码。深度学习的话,我也整理不少许多经常碰到的基础问题。之后在面试时,也都经常被问到。在此同时,我也开始算法题, 在leetcode上做题目。

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