Wie lernt KI?

Künstliche Intelligenz, die englische Abkürzung ist AI. Es handelt sich um eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

Mit dem Wachstum unserer nationalen Stärke und dem Fortschritt von Wissenschaft und Technologie. Einer der beliebtesten Trends ist derzeit der Aufstieg von KI und Big-Data-Analyse. Wie kann man KI also glücklich, schnell und methodisch erlernen? Es gibt auch einen Mangel an dieser Art von Talenten auf dem Markt. Wo sollten Sie also anfangen? Hier werde ich Ihnen vorstellen, wie man KI lernt.

1: Grundlagen der Mathematik. Um die grundlegendste fortgeschrittene Mathematik, Liniengenerierung und Wahrscheinlichkeitstheorie der KI zu erlernen, müssen Sie mindestens Gaußsche Funktionen und Matrixableitung beherrschen und verstehen, was Gradientenabstieg ist. Andernfalls können Sie die Grundprinzipien des Modells überhaupt nicht verstehen , und es wird schwierig sein, an der Modellanpassung und -schulung teilzunehmen. Es gibt keine Möglichkeit, darüber zu sprechen.

Zwei: Grundlagen der Programmierung. Wenn Sie ein reiner Algorithmenforscher sind, sind die Anforderungen an die technischen Fähigkeiten natürlich nicht allzu hoch, aber Sie müssen auch in der Lage sein, Quellcode zu schreiben, und für Ingenieure, die sich mit der Entwicklung von Algorithmus-Engines oder Anwendungen befassen, ist die Fähigkeit erforderlich, Code zu implementieren wird direkt die Qualität und Effizienz der Arbeitsleistung bestimmen. Wenn Sie KI-Ingenieur werden möchten, müssen Sie daher mindestens eine Programmiersprache sowie unterstützende Tools, gängige Bibliotheken usw. beherrschen. (Verwandte Empfehlungen: „Python-Tutorial“)

3: Grundlagen des maschinellen Lernens. Da diese Runde der Begeisterung für künstliche Intelligenz auf der herausragenden Leistung von Deep-Learning-bezogenen Technologien und Anwendungen beruht, ist die beliebteste Position für die Einstellung zweifellos Ingenieur für maschinelle Lernalgorithmen. Daher müssen die klassischen Algorithmen des maschinellen/tiefen Lernens, gängige neuronale Netzwerkmodelle, Modellparameteranpassungen und Trainingstechniken so gut und gründlich wie möglich beherrscht werden.

Viertens: Grundkenntnisse in Berufsfeldern. Die Hauptanwendungsgebiete künstlicher Intelligenz lassen sich grob in Bilder, Sprache und NLP (Natural Language Processing) unterteilen. Egal in welchem ​​Bereich Sie tätig sind, es gibt eine Menge Fachwissen, das Sie beherrschen müssen. Wenn Sie beispielsweise in der Bildverarbeitungsbranche arbeiten möchten, müssen Sie bildbezogene Kenntnisse beherrschen Wenn Sie einen intelligenten Lautsprecher für die Algorithmusentwicklung erstellen möchten, müssen Sie Sprach- und NLP-bezogene Kenntnisse beherrschen.

Fünf: Tiefgehende Kenntnisse spezifischer Branchen. Jedes Anwendungsszenario hat seine eigene einzigartige Datenstruktur und eine praktische KI-Anwendung ist natürlich untrennbar mit einem tiefgreifenden Verständnis des Geschäfts selbst verbunden. Algorithmeningenieure müssen klar verstehen, aus welchen Modulen ein KI-System besteht, welche Zusammenhänge sie haben, welche Technologien verwendet werden und welche Probleme gelöst werden. Nur dann können sie experimentelle Forschung zu bestimmten Problemen durchführen und diese optimieren.

Dieser Artikel ist eine Einführung in das Erlernen von KI. Ich hoffe, dass er Freunden in Not hilfreich sein wird!

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