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如何学习人工智能?



什么是人工智能(AI)?

人工智能在许多方面都是一场技术革命。它是计算机程序的集合,可以模拟人类的行为。计算机视觉、语音分析和自然语言处理的应用需求正在影响着工业和社会。它使计算机从经验中“学习”,像人类一样执行任务,而且效率要高得多。


开始使用AI的先决条件

你需要了解计算机的基础知识,这样你就可以使用各种开源语言进行编程:
使用线性代数,微分(导数链式法则),积分等的算法和概念。
对软件及其基本知识,如编程语言、计算机图形学、编译器和操作系统(如Linux和Windows)有基本的了解。
学习概率和统计技能,因为它们作为机器学习和人工智能的先决条件发挥着重要作用。开始使用人工智能的基本要求包括推理统计、概率分布函数、假设检验、总体参数估计等。机器学习和理解基于统计分析的数据。统计分析有助于理解数据和预期的结果:

  • Python ——易于学习,拥有广泛可用的资源和社区支持
  • R ——帮助处理更大的数据集(R编程基础)
  • SQL ——用于管理数据库(用于数据科学的SQL)
  • Java ——用户友好且独立于平台
  • 研究有关深度学习的一些重要概念
  • 机器学习模型的分类


AI所需的重要工具


  • Scikit-Learn,这个库是基于SciPy开发的,其中包含Numpy, Pandas, Matplotlib, IPython, Symp。它关注的是数据建模,而不是操纵数据。TensorFlow,数据是ML和AI成功的主要因素;因此,TensorFlow提供了不同的数据工具,有助于大规模地整合、预处理和清理数据:用于初始训练和验证的数据集,用于加载数据的可扩展数据管道,用于输入转换的预处理层,有助于转换和验证数据集。此外,人工智能工具可以帮助发现和消除数据中的差异,从而从模型中获取平衡的结果。PyTorch,它是一个开源的机器学习框架,用于深度学习研究。它有助于准确地开发和部署模型。它提供了可以在CPU或GPU上运行的张量,并改进了计算。Keras,它是一个开源库,为人工神经网络提供python接口。它支持后端,包括TensorFlow,微软认知工具包,Theano和PlaidML。OpenCV,它是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。NLTK,它最适合使用Python编程语言的英语符号和统计自然语言处理(NLP)。它还包含可以图形化演示的示例数据。


人工智能工程师是做什么的?

人工智能工程师致力于开发人工智能应用程序,以帮助更好的决策,提高性能和效率。这是一项复杂的工作,需要能够理解数据,以便在图像处理、对象检测、数据挖掘和语音识别等应用中发挥最大能力。
请按照以下步骤开始使用人工智能:

  • 选择一个你感兴趣的话题,激励你学习并鼓励你深入研究这个话题。
  • 找到一个基本的解决方案,可以满足你的目标。使用适当的方法来处理数据。创建一个可为你提供所需结果的模型。然后评估模型的性能。
  • 通过改进数据预处理、清理数据以及调优超参数来改进基本解决方案。
  • 使用版本控制系统共享模型,以获得领域专家的反馈和建议。
要记住的事情:
    当你处理图像数据时,通过理解卷积操作,如卷积、填充、步幅、最大池和过滤器或卷积层的内核,来使用卷积神经网络。还可以将处理图像的模型用于目标检测,图像分割,图像分类,如MaskRCNN, FastRCNN, YOLO模型。如果你正在使用文本数据进行翻译、识别和预测,那么你可以使用递归神经网络(LSTM或GRU)模型。另外,还需要理解深度学习中处理文本数据的应用程序。为了补充上述概念,请通过hugging face transformers(预训练语言库)来帮助处理各种应用程序的文本数据。BERT模型,用于各种应用程序,将文本数据与其他类型的数据进行转换并预测。


本文转载自 如何学习人工智能?- 雪兽软件
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