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程序員怎麼加入人工智慧和技術

發布時間:2022-09-23 07:53:16

① 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下,人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員,如何轉向人工智慧方向,是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這里選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,集成學習等實用方法。

如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源項目,以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文,為解決問題而想發論文。

無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後,可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門,修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹:

0.領域了解

在學習任何一門知識之前,首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話,那麼學習本身就是一個沒有方向的舟,不知道駛向何處,也極易有沉船的風險。了解這些問題後,你才能培養出興趣,興趣是最好的引路人,學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼,能做什麼,它與深度學習以及人工智慧的關系,可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久,或者覺得基礎不牢,最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事,必先利其器」。以下的准備工作不多,但足以應付後面階段的學習。

數學:復習以下基本知識。線性代數:矩陣乘法;高數:求導;概率論:條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文:常備一個在線英文詞典,例如愛詞霸,能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ:可以隨時隨地上Google,這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看,而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用,尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點:難度適中,同時有足夠的實戰例子,非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦,為什麼,原因有以下:

時間:cs229的時間太早,一些知識已經跟不上當今的發展,目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學:Ng在cs229時候的教學稍顯青澀,可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚,而且下面的人的提問其實也很煩躁,你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善,你會發現Ng的教學水平大幅度改善了,他會對你循循善誘,推心置腹,由淺入深的教學,在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心,更重要的,推導與圖表不要太完善,非常細致清晰,這點真是強力推薦;字幕:cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關,質量很有保證;作業:cs229沒有作業,雖然你可以做一些,但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業,而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是,每期作業都有實際的例子,讓你手把手練習,而且能看到自己的成果,成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程,你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的,你可以把機器學習演算法當作黑盒子,放進去數據,就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據,以及怎麼調參等。如果有時間,自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向,是圖像(計算機視覺),音頻(語音識別),還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域,這裡面的開源項目較多,入門也較簡單,可以使用OpenCV做開發,裡面已經實現好了神經網路,SVM等機器學習演算法。項目做好後,可以開源到到 Github 上面,然後不斷完善它。實戰項目做完後,你可以繼續進一步深入學習,這時候有兩個選擇,深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習:深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點:知識更新快,較為零碎,沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散,下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好,而是在這個初學階段不合適:

推薦,UFLDL:非常好的DL基礎教程,也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導,有翻譯,且翻譯質量很高;推薦,Deep learning (paper):2015年Nature上的論文,由三位深度學習界的大牛所寫,讀完全篇論文,給人高屋建瓴,一覽眾山小的感覺,強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習,我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦,Neural networks and deep learning:這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理,雖然沒有翻譯,但是閱讀並不困難;推薦,Recurrent Neural Networks:結合一個實際案例告訴你RNN是什麼,整篇教程學完以後,會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識,而這個效果,甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦,Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera:深度學習創始人教的課,最大的問題是太難,而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦,Deep Learning (book):同樣也是由深度學習大牛所寫的書,但感覺就像是第二作者,也就是他的學生所寫的。很多內容都講了,但是感覺也沒講出什麼內容來,只是告訴你來自那篇論文,這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦,cs231n:李菲菲的課程,很有名,專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題,就是沒有字幕,雖然有youtube的自動翻譯字幕,但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流,至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點,知識系統化,有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源:

推薦,機器學習(周志華):如果是在以前,機器學習方面的經典教材首推PRML,但現在周老師的書出來以後,就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點,那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言:「體現你水平的地方是把難的東西講容易了,而不是把容易的東西講難,想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦,Pattern Recognition And Machine Learning:當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法,這也是它的一大特色。但對於初學者來說,這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯,當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時,學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走,學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的,單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多,例如torch,theano等等,這里列舉其中的兩個:

推薦,DeepLearnToolbox:較早的一個深度學習庫,用matlab語言撰寫,較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦,tensorflow:Google的開源庫,時至今日,已經有40000多個star,非常驚人,支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此,看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時,一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠,因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後,在這個階段,如果是在校學生,可以選擇某個課題,以發論文為目的來學習研究。一般來說,論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文,可以看一下CCF推薦排名,了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議:

CVPR:與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會,注意會議每年的主頁是變動的,因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems:簡稱NIPS,許多重要的工作發表在這上面,例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了,可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習,下面是點評:

cs229:Ng寫的講義很不錯,其中關於SVM的推導部分很清晰,想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning:大牛的視角跟人就是不一樣,看看Hinton對神經網路是怎麼看的,往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文,因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition:最新的知識,還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯,可以找找;PRML:作為一門經典的機器學習書籍,是很有閱讀必要的,會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深,但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入,是因為這個領域的專精實在非常困難,需要數年的積累與努力。在進行領域學習前,充分認識自己的特點,制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解,培養興趣。在學習時,保持著循序漸進的學習方針,不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略,不要只讀只看,實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的,不是為了學開源項目而看代碼,而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文,而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號:「大技術技術匯」,guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線,還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難,並不代表一定是你的問題,可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以,一定要學習優質資源,而不是不分青紅皂白的學習。最後,牢記以興趣來學習。學習的時間很長,過程也很艱難,而只有興趣才是讓你持之以恆,攻克難關的最佳助力。

② 普通程序員如何向人工智慧方向轉型

當下,人工智慧已經成為越來越火的一個方向。普通程序員,如何轉向人工智慧方向,是知乎上的一個問題。

這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這里選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,集成學習等實用方法。

如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源項目,以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文,為解決問題而想發論文。

無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後,可以說是踏入AI領域的門了。「師傅領進門,修行在個人」。之後的路就要自己走了。

下面是關於每個階段的具體介紹:

0.領域了解

在學習任何一門知識之前,首先第一步就是了解這個知識是什麼?它能做什麼事?它的價值在什麼地方?如果不理解這些的話,那麼學習本身就是一個沒有方向的舟,不知道駛向何處,也極易有沉船的風險。了解這些問題後,你才能培養出興趣,興趣是最好的引路人,學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關於機器學習是什麼,能做什麼,它與深度學習以及人工智慧的關系,可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識准備

如果你離校過久,或者覺得基礎不牢,最好事先做一下准備復習工作。「工欲善其事,必先利其器」。以下的准備工作不多,但足以應付後面階段的學習。

數學:復習以下基本知識。線性代數:矩陣乘法;高數:求導;概率論:條件與後驗概率。其他的一些知識可以在後面的學習的過程中按需再補;

英文:常備一個在線英文詞典,例如愛詞霸,能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;

FQ:可以隨時隨地上Google,這是一個很重要的工具。不是說網路查的不能看,而是很多情況下Google搜出來的資料比網路搜的幾十頁的資料還管用,尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推Andrew Ng的機器學習。這門課程有以下特點:難度適中,同時有足夠的實戰例子,非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦,為什麼,原因有以下:

時間:cs229的時間太早,一些知識已經跟不上當今的發展,目前最為火熱的神經網路一筆帶過。而Cousera上神經網路可是用了兩個課時去講的!而且非常詳細;教學:Ng在cs229時候的教學稍顯青澀,可能是面對網路教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚,而且下面的人的提問其實也很煩躁,你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善,你會發現Ng的教學水平大幅度改善了,他會對你循循善誘,推心置腹,由淺入深的教學,在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心,更重要的,推導與圖表不要太完善,非常細致清晰,這點真是強力推薦;字幕:cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關,質量很有保證;作業:cs229沒有作業,雖然你可以做一些,但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業,而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是,每期作業都有實際的例子,讓你手把手練習,而且能看到自己的成果,成就感滿滿!

3.實踐做項目

學習完了基礎課程,你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的,你可以把機器學習演算法當作黑盒子,放進去數據,就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據,以及怎麼調參等。如果有時間,自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。

這里需要選擇一個應用方向,是圖像(計算機視覺),音頻(語音識別),還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域,這裡面的開源項目較多,入門也較簡單,可以使用OpenCV做開發,裡面已經實現好了神經網路,SVM等機器學習演算法。項目做好後,可以開源到到 Github 上面,然後不斷完善它。實戰項目做完後,你可以繼續進一步深入學習,這時候有兩個選擇,深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習

深度學習:深度學習是目前最火熱的研究方向。有以下特點:知識更新快,較為零碎,沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散,下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分並不代表不好,而是在這個初學階段不合適:

推薦,UFLDL:非常好的DL基礎教程,也是Andrew Ng寫的。有很詳盡的推導,有翻譯,且翻譯質量很高;推薦,Deep learning (paper):2015年Nature上的論文,由三位深度學習界的大牛所寫,讀完全篇論文,給人高屋建瓴,一覽眾山小的感覺,強烈推薦。如果只能讀一篇論文了解深度學習,我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦,Neural networks and deep learning:這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理,雖然沒有翻譯,但是閱讀並不困難;推薦,Recurrent Neural Networks:結合一個實際案例告訴你RNN是什麼,整篇教程學完以後,會讓你對RNN如何產生作用的有很清晰的認識,而這個效果,甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦,Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera:深度學習創始人教的課,最大的問題是太難,而且老先生的吐字有時不是很標准;不推薦,Deep Learning (book):同樣也是由深度學習大牛所寫的書,但感覺就像是第二作者,也就是他的學生所寫的。很多內容都講了,但是感覺也沒講出什麼內容來,只是告訴你來自那篇論文,這樣的話可能直接閱讀論文更合適。不推薦,cs231n:李菲菲的課程,很有名,專門講CNN。但是這門課程有一個最大的問題,就是沒有字幕,雖然有youtube的自動翻譯字幕,但有還不如沒有。

5.繼續機器學習

深度學習未必就是未來的一定主流,至少一些大牛是這么認為的。傳統的機器學習有如下特點,知識系統化,有相對經典的書。其中統計學習(代表SVM)與集成學習(代表adaboost)是在實踐中使用非常多的技術。下面是相關資源:

推薦,機器學習(周志華):如果是在以前,機器學習方面的經典教材首推PRML,但現在周老師的書出來以後,就不再是這樣了。首先推薦讀周老師的書。這本書有一個特點,那就是再難的道理也能用淺顯精煉的語言表達出來。正如周老師的名言:「體現你水平的地方是把難的東西講容易了,而不是把容易的東西講難,想把一個東西講難實在太簡單」;

不推薦,Pattern Recognition And Machine Learning:當前階段不推薦。PRML是以貝葉斯的觀點看待很多機器學習方法,這也是它的一大特色。但對於初學者來說,這種觀點其實並無必要。而且此書沒有中文翻譯,當前階段硬啃很容易放棄;

6.開源項目

當知識儲備較為充足時,學習可以再次轉入實踐階段。這時候的實踐仍然可以分兩步走,學習經典的開源項目或者發表高質量的論文。開源項目的學習應該以盡量以優化為目的,單純為讀代碼而學習效果往往不太好。好的開源項目都可以在Github 里搜索。這里以深度學習為例。深度學習的開源優秀庫有很多,例如torch,theano等等,這里列舉其中的兩個:

推薦,DeepLearnToolbox:較早的一個深度學習庫,用matlab語言撰寫,較為適合從剛學習的課程轉入學習。遺憾的是作者不再維護它了;

推薦,tensorflow:Google的開源庫,時至今日,已經有40000多個star,非常驚人,支持移動設備;

7.會議論文

較好的課程都會推薦你一些論文。一些著名的技術與方法往往誕生於一些重要的會議。因此,看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時,一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠,因此往往需要學習一些輔助課程。

當你看完足夠的論文以後,在這個階段,如果是在校學生,可以選擇某個課題,以發論文為目的來學習研究。一般來說,論文是工作的產物。有時候一篇基於實驗的論文往往需要你寫代碼或者基於開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關於在哪裡看論文,可以看一下CCF推薦排名,了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的著名頂級會議:

CVPR:與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會,注意會議每年的主頁是變動的,因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems:簡稱NIPS,許多重要的工作發表在這上面,例如關於CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了,可以說是進入這個門了。下面可以依據興趣來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習,下面是點評:

cs229:Ng寫的講義很不錯,其中關於SVM的推導部分很清晰,想學習SVM推薦;Neural Networks for Machine Learning:大牛的視角跟人就是不一樣,看看Hinton對神經網路是怎麼看的,往往會讓你有種原來如此的感悟。其實看這門課程也等同於讀論文,因為幾乎每節課的參考資料里都有論文要你讀;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition:最新的知識,還有詳細的作業。國內應該有團隊對字幕進行了翻譯,可以找找;PRML:作為一門經典的機器學習書籍,是很有閱讀必要的,會讓你對機器學習擁有一個其他的觀察視角;

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深,但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入,是因為這個領域的專精實在非常困難,需要數年的積累與努力。在進行領域學習前,充分認識自己的特點,制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解,培養興趣。在學習時,保持著循序漸進的學習方針,不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略,不要只讀只看,實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的,不是為了學開源項目而看代碼,而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文,而是為了做事情而寫論文。

本文來自公眾號:「大技術技術匯」,guanzhu了解大數據行業學習大數據技術和學習路線,還有免費學習資料放送。

如果一個學習資源對你過難,並不代表一定是你的問題,可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以,一定要學習優質資源,而不是不分青紅皂白的學習。最後,牢記以興趣來學習。學習的時間很長,過程也很艱難,而只有興趣才是讓你持之以恆,攻克難關的最佳助力。

③ 改行做人工智慧技術工程師需要學什麼

【導讀】作為一名人工智慧技術工程師,現階段重要的科研領域是目標檢測、ocr識別、實例分割、人體姿態估計和面部識別,今天就來給大家分享一下,選專業或者java改行人工智慧技術,須要做好以下幾個方面准備,接著往下看。

第一:專業知識儲備。
人工智慧技術須要有一定的學習演算法基礎,須要了解機器學習演算法當中基本的基本概念、基礎理論和方法基本特徵,比如說什麼是訓練集、測試等,以及專業性名稱,比如說什麼是過擬合、建模如何調優等,尤其須要深刻了解什麼神經網路,神經網路模型基本原理等。這些基本概念和方法是人工智慧技術的基礎。
第二:程序設計語言。
大學生也許會學習opencv、C語言等做實驗應用,程序員也許會對java、c++等比較掌握。而人工智慧技術工程師更多的應用python語言,所以建議先花一個禮拜學習python語言,實現語言的基本入門後就可以進行人工智慧技術之旅了。
第三:人工智慧技術基礎准備。
學習了解人工智慧技術基礎方向,如目標檢測、ocr識別、面部識別專業知識,了解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧技術項目,比如說人臉檢測、行人檢測等,根據這些實例提高自己的成就感,然後在由淺入深,由易到難。
第四:人工智慧技術進階與精通。
有了專業知識和基本了解後,就可以進行做其他復雜性有意義的項目,比如說版面分析、情緒識別等。
好啦,今天的分享就到這里,有興趣的朋友可以關注我,了解學習關於其他的有關人工智慧技術的知識,希望在人工智慧技術的浪潮下帶親們一起成長,走上人生巔峰。

④ 普通程序員,轉行人工智慧怎麼轉

根據我的觀察,去解決具體問題是不劃算的,因為即便你對那個問題有深入的認識,仍然需要燒掉大量GPU,才能搞出一點效果來。看論文的話,有不少論文,連完整的公式都不列一遍的,就畫個layer的示意圖讓你自己蒙去。

還是造深度學習框架才是最好的。現有框架都太爛了,跑分基本上全靠cuDNN,碰到cuDNN里沒有的東西,就讓你自己去寫CUDA。而大部分人更需要的是能直接從數學公式到能運行的代碼。畢竟寫GPU代碼也非常花時間的。。

⑤ 怎麼才能找到人工智慧的工作

這個問題我通過對身邊做人工智慧的人的了解簡單說一下
1.市場:人工智慧是一個很大的范圍同時也是未來必然的趨勢,低於我們這些工人階級來說更重的是
人工智慧的相關人才非常稀缺,所以這也就是為什麼80多萬年薪招聘應屆人工智慧博士了,這個
薪資哪怕是博士也是非常高了,更何況是應屆
2.要求:人工智慧需要會很多東西,必不可少的是演算法和數據結構同時需要掌握一門響應的編程語言
這門語言現階段來說python是最好的.
3.行動:如果之前不是做人工智慧相關的工作的話
第一需要先要學習python這門編程語言(可以直接培訓很容易堅持下來,培訓完了可能直接就找到工作了)
第二需要自學一些基本的演算法和數據結構這個晚上很多(建議看黑馬程序員視頻庫的教程)
第三就是放低要求先去一些一般的互聯網公司工作,最好是和人工智慧相關的工作(我現在就是)

⑥ 程序員轉行做人工智慧能成功嗎

AI,也就是人工智慧,並不僅僅包括機器學習。曾經,符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵,而如今則是基於統計的機器學習占據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說,學習AI主要的是學習機器學習。

我們推薦機器學習路線是這樣的,如下圖:

機器學習路線圖

這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這里選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決一個實際的問題。這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。

深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,集成學習等實用方法。如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源項目,以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文,為解決問題而想發論文。無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後,可以說是踏入AI領域的門了。

坦白的說,普通程序員轉機器學習並不是一件輕松的事情。機器學習卻需要截然不同的思維模式。「機器學習模型不是靜態代碼——你需要不斷為其提供數據。」正如谷歌大腦項目(Brain Residency)負責人羅伯森說,「我們一直在不停地更新模型,而且還要不斷學習,增加更多數據,調整預測方式。它就像是一個有生命的東西,這是一種截然不同的開發模式。」

當然你可以通過掌握一些開源框架如TensorFlow開源項目來加快學習進度。

⑦ 我想學人工智慧,現在是個初級程序員,到什麼程度可以學習人工智慧機器學習這種

說實話,人工智慧涉及到領域和課程太多,,學習門檻還是很高的。我現在在科大訊飛工作,我們這邊最近上線了一個AI大學,裡面的課程淺顯易懂很符合零基礎的人學習。AI 大學是訊飛開放平台發起搭建的國內首個AI在線學習平台,為所有AI群體提供學習分享和經驗交流的機會,秉承「開放、學習、互動、共享」的平台理念,旨在為AI領域開發者、興趣愛好者、專業學習群體等提供AI專業技術課程、平台運營資源、學習互動支持等服務。

建議你可以去看下,登錄AI大學官網即可,對了,裡面還有個專屬的通行證可以看下,除了全年的免費課程,還可以直接參加科大訊飛的線下發布會,點擊鏈接可以直接購買網頁鏈接

最後,希望能對題主有用,有問題也可以與我交流。

⑧ 後端開發如何轉行進人工智慧行業,如何快速入門

AI,也就是人工智慧,並不僅僅包括機器學習。曾經,符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵,而如今則是基於統計的機器學習占據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說,學習AI主要的是學習機器學習。
我們推薦機器學習路線是這樣的,如下圖:
機器學習路線圖
這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這里選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決一個實際的問題。這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。
深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,集成學習等實用方法。如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源項目,以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文,為解決問題而想發論文。無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後,可以說是踏入AI領域的門了。
坦白的說,普通程序員轉機器學習並不是一件輕松的事情。機器學習卻需要截然不同的思維模式。「機器學習模型不是靜態代碼——你需要不斷為其提供數據。」正如谷歌大腦項目(Brain Residency)負責人羅伯森說,「我們一直在不停地更新模型,而且還要不斷學習,增加更多數據,調整預測方式。它就像是一個有生命的東西,這是一種截然不同的開發模式。」
當然你可以通過掌握一些開源框架如TensorFlow開源項目來加快學習進度。

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