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    研究人工智能需要掌握的知识
    作者:研发部小黄 日期:2018年05月09日 来源:本站原创 浏览:

    内容导读:    在踏入人工智能大门前,我先讲一下,为什么这两年深度学习为什么突然火了。2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石,掀起了一波AI热潮,DeepMind背后所用的深度学习一下子火了起来了。其实在内行看来,AlphaGo对阵李世石的结果

        在踏入人工智能大门前,我先讲一下,为什么这两年深度学习为什么突然火了。2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石,掀起了一波AI热潮,DeepMind背后所用的深度学习一下子火了起来了。其实在内行看来,AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的,真正的突破在几年前就发生了。最近AlphaGo的弟弟AlphaGo Zero把自己的哥哥直接横扫了,原因是AlphaGo Zero是两个机器人自己博弈,所以收敛速度要比学习人类棋谱快多了。
        2012年,Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络(后来就叫AlexNet),在图像识别的专业比赛ImageNet中,得到了远超之前最好成绩的结果,那个时候,整个人工智能领域就已经明白,深度学习的革命已经到来了。果然之后深度学习在包括语音识别,图像理解,机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起,工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到,一场革命或已到来。
        随着机器学习在生活中越来越广泛得被应用在各个领域,
        比如:
        资讯类APP,每日的消息推送都是我们自己喜欢且关注的内容(人工智能的学习和记忆)
        百度搜索结果的排序推送是基于用户历史的点击数据,会更多地推送个人喜欢或认为正确的结果
        百度广告根据每个人喜好去最大化点击的概率
        美图秀秀根据用户储存的自动美化后的照片来优化算法
        滴滴帮助司机选择路线、规划车辆调度方案
        未来的自动驾驶技术重新定义智能出行、智能城市
        APP背后的判断、预测、抉择、分类。
        当前发展比较热门的应用,语音识别  自然语言理解  知识图谱  个性推荐  个性化排序各种领域的进步
        越来越多的程序员加入AI领域,那么入行AI领域需要哪些技能呢?
        肯定你们也听到了,人工智能、机器学习、深度学习这样的关键词,那么他们之间得关系是什么?
        人工智能是一个很大的概念,机器学习是其中一个子集,而深度学习又是机器学习里的一种。
        面对不同人,我规划了两种不同的路径
        路径一:一步一个脚印,扎扎实实从基础学起,逐步提高学习难度
        Step1:了解行业资讯,先来一波科普
        所以在学习人工智能之前,你先了解一下行业得相关资讯,对这个行业有一个基本的认识,那么接下来你要准备学习了
        Step2:务实基础—高数+Python来当道
        机器学习里面涉及了很多算法,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。不管是你在机器几面编辑一个算法还是应用算法,你都需要通过写程序来和机器进行对话,那么你需要编程,假如你的造诣比较高,可以用C语言,如果你是转行过来或者以前没有编程基础,那么学习Python会不错,因为Python语言相对比较简单。
        Step3:机器学习算法+实践
        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
        Step4: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。在这里你可能会有疑问,据说深度学习,好像有很多神经网络,看着好复杂,编辑这些神经网络那不是太难了,你大可放心,谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了,你只需要调用就可以了。
        Step5:行业大型项目实践
        当你学习完深度学习,此时你就可以自己动手训练一个小模型了。有条件的话,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。

     

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