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想要学习人工智能?这里有一条完整路径

科技领域的天平正在向人工智能倾斜,IT领域的技术人员正在将AI应用到现有产品中。但是对于企业来说, AI人才才是关键。企业培训应有意识地建立在线项目,帮助员工适应新的角色。

虽然很多程序员都可以编写代码,但他们还不精通机器学习。尽管行业的炒作和初创公司层出不穷,开发人员或AI新手还是不知道如何开始人工智能的学习。企业家和产品爱好者Shival Gupta提出了一个有趣的观点:在行业不断变化的情况下,全行业开发人员的相互联系和交流远远不够,在未来两年内,如果没有成熟的AI技能,整个行业将裹足不前。

在本文中,《Analytics India》杂志给出了学习AI的最佳途径。

1. 寻找一些免费的书籍

Shival Gupta分享自己初学AI的经验时,强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始,是正确的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等),而且还包括基础知识如贝叶斯推理,一阶逻辑,语言建模等。

对于那些对深度学习感兴趣的人, Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。

此外,可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书,它解释了计算机科学的数学逻辑,并强调了求解证明的算法方法。

注:想要获取上述提到的几本书,可私信智能观。

 

2.把需要的数学知识整理一下

由于微积分和线性代数在AI / ML技术上有广泛的应用,学习它将是一个很好的方法。人工智能爱好者认为,大多数机器学习技术可以简化为线性代数和微积分,比如训练神经网络的反向传播算法。

还有,想要深入研究AI / ML,需掌握离散数学、微积分(微分、积分和多变量)、概率和统计、线性代数、回归分析和随机过程(泊松过程、马尔科夫链和布朗运动)。

您可以在网上查找免费的学习资源,了解概率理论,了解基于R 语言、推理和算法的统计学习。

3.熟悉Python,(C / C ++)和数据结构

人工智能从业者相信,任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。例如,C++的所有设置都优于Java或Python,并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面,Python有一个非常好的FFI,并且经常与C或C++结合使用。与此同时,Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库,如何使用取决于你想要做什么。

一般的共识是,必须熟悉一些流行的语言,如Python,它有一个很好的工具箱/库。

 

4.尝试使用开源框架

你可以选择一个开源框架,实现基本分类。根据开发人员Akash Paul的说法,选择框架可能是一项具有挑战性的任务,因为这些框架都是基于不同目的构建的。他举了一个例子:Caffe使用了一种声明式的方法来定义模型,而TensorFlow允许通过编程创建和使用模型,甚至跨平台可视化和部署模型。

对硬件的一些建议是,购买一个强大的Pascal系列GPU(10606gb)、i3、8GB RAM和SSD,以获得对AI工作负载的最低配置要求。你可以看一下英伟达的CUDA工具包,这是开始实验的好地方。

 

5.使用GitHub平台,搜索热门项目

GitHub拥有世界上最大的开源数据集合,它为机器学习爱好者提供了大量资源。你也可以在GitHub上查看最受欢迎的项目。试着每个月做一个项目。

 

6.创建你的第一个聊天机器人

尝试构建自己的聊天机器人作为第一个人工智能项目。在开始编程机器人前,你要知道制作聊天机器人的3个步骤——输入文本、发送按钮和输出文本。根据AI从业者的说法,搜索引擎巨头谷歌使用的网络爬虫是高级机器人的最佳范例。在你开始编程机器人之前,看看这些:

xpath:开发人员使用xpath根据各种标准选择XML节点或节点集。

Regex: 正则表达式是用于描述搜索模式的特殊文本字符串,用于构建基本的聊天机器人。

此外,还可以查看这些用于bot项目的API:谷歌云预测API文档、DiffBot、用于语言工具包的机器学习、Wolfarm Alpha API等。

 

7.免费资源

在学习网站上开设账户,做一些项目增长知识和经验。

一些免费的人工智能学院,如英特尔的AI学院,为初学者提供必要的学习材料、工具和技术。

英伟达的自学实验室也是免费的,提供最新的技术培训,如在广泛的应用程序中部署神经网络。

来源:Analytics India智能观 编译

—完—

 

亲爱的朋友:当我们学习一个新领域的知识时,听听前人的建议,或许比自己摸索要更得法。新年吉祥!智能观 一米2018-1-1 于北京中关村

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