软件库学习指导,软件库介绍

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件库学习指导的问题，于是小编就整理了1个相关介绍软件库学习指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习人工智能？

如何学习人工智能？

不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。

其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：

首先学好人工智能，你的目标是什么？

1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。

2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。

3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于Python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。

下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。

人工智能是一个相对年轻的领域。这个领域提供的课程不多。研究人工智能的最佳方法是首先阅读关于人工智能的***。然后可以在课程的帮助下学习。如果你正在工作，可以用在线课程。

三种主要方式。

一个是通过学校了解计算机科学。学习更多关于计算机编程的方式。

一个是通过研究。阅读了关于不同AI的发展，研究和概念的各种文章。这可以包括概念的科幻小说，科学可以看到世界如何与之合作。

一个是通过自己的实验。花时间尝试想法，看看会发生什么。人工智能可以用于很简单的项目。

系统学习是这样的

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

1. 非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

2. 监督式学习中常见的有：

• 回归算法：试图***用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。
• 决策树学习：根据数据的属性***用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）
• 深度学习算法在近期赢得了[_a***_]关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜***都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

如果一个人想要学习一门技术，我不认为非要有什么基础才可以开始，开始学习人工智能的先决条件，那么首先将是对人工智能很感兴趣，还有就是确定要一直坚持下去，毕竟作为从业人员每天面对数据和算法是需要非常大的耐心，不会像使用应用那么爽。

在开发任何类型的项目之前，当然需要大量的研究Ai。了解数据流和最重要的算法知识非常重要。对数据进行分类，学会删除杂乱和不需要的数据以及有关数据的每件事的技术。

人工智能是基于两件事的。1. 算法2. 数据

在这里，可以使用Java，Python，Matlab或R实现编程语言都无关紧要。关键是数据和算法。

因此，在开始使用AI之前，请确保您对数据和算法有充分的了解,最终从某一个功能数据延伸出你最擅长和喜欢的方向。

祝您能够有所作为，在行业里成功。

我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段：

1. 学习了python的基础
2. 爬虫开发
3. pandas数据处理
4. python可视化开发

1. 学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝叶斯，逻辑回归，决策树。
2. 学习机器学习流程，预处理，特征工程
3. 学习应用scikit-learn来建模训练数据
4. 在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战
5. 学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络
6. 在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练

到此，以上就是小编对于软件库学习指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件库学习指导的1点解答对大家有用。

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