h5网站价格方案,ps做网站头部的图,app推广策划方案,肇庆市有那家做网站的说说我自己的情况#xff1a;我接触AI的时候#xff0c;是在研一。那个时候AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石是大新闻#xff0c;人工智能第一次出现我面前#xff0c;当时就想搞清楚背后的原理以及这些技术有什么作用。
就开始找资料#xff0c;看视频。随着了解的深入我接触AI的时候是在研一。那个时候AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石是大新闻人工智能第一次出现我面前当时就想搞清楚背后的原理以及这些技术有什么作用。
就开始找资料看视频。随着了解的深入对AI的兴趣就越大。这儿总结一些我学习的心得、学习路径以及资源帮助大家快速入门少走弯路。
在智能化时代越来越多的人想要学习人工智能提高自己的核心竞争力。
人工智能是什么
人工智能AI是“Artificial Intelligence”的缩写。是一种人类创造出来的拥有才智的东西让机器模拟人类的行为、思维来处理人类面临的特定问题。
现阶段学习人工智能学什么
AI展现出的能力越来越多在某些方面的能力能媲美甚至超过人类。现在学习人工智能在我看来可以分为两个方向
一个是学习人工智能的原理比如学习自然语言处理NLP、机器学习ML、深度学习DL
二是学习AI的应用工具比如现在很火的各种大模型。
现在有很多大模型有聊天类的CHATGPT、claude、文心一言等也有绘画类的MJ、SD,此外还有很多行业通用大模型。这些大模型将普通人和AI前沿技术之间的距离拉近了很多大模型也是这次AI技术的主要内容。
大模型也要给足够的准确的提示词。通过不断的学习在这次AI技术中赚到更多的技术红利。
大家可以看看这一门专门讲AI大模型的公开课公开课邀请了圈内技术大佬来解读前沿AI技术通过两天的学习让大家更加淡定面对AI技术。现在参加还可以领取AI大模型、免魔法就可以使用的AI工具微信扫描下方二维码就可以参加 学习方法
更多关于AI的学习是想要学习AI的原理然后拓展自己的技术面。下面这个图可以说明人工智能、机器学习、深度学习之间的关系此外还有一些其他的分支比如计算机视觉、自然语言处理等。 整个AI的学习路径推荐按着这个步骤来学习
基础知识统计学知识、概率论、编程语言、高数——算法和策略机器学习、深度学习——基于自己的兴趣方法找到深耕方向计算机视觉、自然语言处理等
基础知识
高数
数学是AI 的基石这些是理解各种算法的基础。学习AI需要学习的高数知识主要有
函数、函数极限无穷小与无穷大、极限的四则运算、导数、可导和连续导数的四则运算、复合函数求导法、高阶导数、偏导数、微分、中值定理、泰勒展开式、不定积分、函数单调性与极值、曲线的凹凸与拐点等。
概率论和统计学知识
AI需要大量的数据和数学模型来分析和决策统计学可以帮助AI快速来处理这些信息。下面来举一些学习AI必须知道的概率论和统计学知识 1.了解随机变量的类型并清楚随机事件的基本定义、随机变量的基本概念 2.掌握概率、概率密度的概念及其表示 3.会计算随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布 4.掌握先验概率、后验概率的基本概念及其计算方法 5.掌握随机变量的均值、方差、协方差、协方差矩阵、矩、相关系数的基本概念及其计算方法 6.掌握常见的随机变量的分布函数及其特征 7.掌握统计模型的参数估计的基本方法重点掌握极大似然估计、最大后验概率估计等 8.理解假设检验的基本概念、作用掌握进行假设检验的基本方法 9.理解多元统计分析与常规统计分析的区别、难点 10.掌握多元高斯随机变量的均值向量、方差矩阵、协方差矩阵、相关系数矩阵的推导 11.掌握随机过程的基本概念、作用及其统计描述 12.掌握马尔科夫链基本概念、作用及其统计描述 13.掌握马尔科夫随机场基本概念、作用及其统计描述 编程语言
AI的编程语言有很多中不过推荐大家学习python主要有三个原因
1.python的语法相对来说比较简单更适合零基础入门
2.python有很多AI的库这些库极大的方便了AI的学习
3.在当前的市场上python的使用面更广一些。
基础的python知识主要包括基本数据类型、关键字、标识符和内置函数、运算符、语句。
算法和策略
在有了一定得基础后就可以深入学习机器学习、深度学习了。
我在另一个如何学习机器学习得回答中详细介绍了机器学习的流程、机器学习应用方向、需要哪些知识等等在这儿就不赘述了。大家可以看看我这个回答
基于自己兴趣继续深入学习
了解机器学习、深度学习后有了 算法基础就可以根据自己的兴趣爱好做更专业的研究了比如自然语言处理、计算机视觉等。
自然语言处理
自然语言处理属于人工智能的一个子领域是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。 目前各类的聊天类大模型都可以说是基于自然语言处理生成的。 计算机视觉
计算机视觉是指让计算机和系统能够从图像、视频和其它视觉输入中获取有意义的信息并根据该信息采取行动或提供建议。
计算机视觉可以做很多事情包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、目标追踪等。
优质资源
AI发展至今也有很多优质的资源。总结了一些推荐给大家
AI大模型学习路线汇总
大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
大模型实战案例
光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。 大模型视频和PDF合集
观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。
学会后的收获
• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
获取方式
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周志华《机器学习》
经典入门书籍需要慢慢啃得一本书。 李航《统计学习方法》 《机器学习实战》 《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》 《利用python进行数据分析》 《深度学习》
又被称为花书深度学习领域最经典的畅销书。从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展帮助学习者全方位得了解深度学习。 此外还有很多优质得资源比如各大python数据库得官方文档也还有很多优质得社区比如**CSDN、GITHUB**等在学习的过程中都可以根据自己的需要找资料完善自己的知识体系。
最后还是要提醒大家的是一定要多实战、多练习。只有实战出真知。
h_sourceEntityhybrid_search_extra{“sourceType”%3Aanswer%2CsourceId%3A3157821046})、GITHUB**等在学习的过程中都可以根据自己的需要找资料完善自己的知识体系。
最后还是要提醒大家的是一定要多实战、多练习。只有实战出真知。
以上就是本次的分享欢迎大家点赞收藏想看的人多的话更新更多AI信息。
