如何自學(xué)人工智能?


  如何自學(xué)人工智能?

  零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能,希望能推薦下學(xué)習(xí)路徑。 基礎(chǔ)只有興趣,不要說不可能。 興趣為解決人類智能緣起的問題。

 如何自學(xué)人工智能?

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 如何自學(xué)人工智能?

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 如何自學(xué)人工智能?

  這個(gè)問題真的太適合我了!

  首先簡單介紹個(gè)人的背景:本科在澳洲學(xué)的是經(jīng)濟(jì)和金融-->碩士在北美學(xué)的計(jì)算機(jī)-->即將入學(xué)北美top30計(jì)算機(jī)的PhD項(xiàng)目(方向是機(jī)器學(xué)習(xí)/自然語言處理)

  從經(jīng)濟(jì)金融轉(zhuǎn)到計(jì)算機(jī)科學(xué),我覺得這個(gè)專業(yè)跨度是很大的。我的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就是普通的微積分,線性代數(shù),概率統(tǒng)計(jì),外加一下經(jīng)濟(jì)里面的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。本科學(xué)的也是馬馬虎虎,水水的混過去。

  我看了很多答案,說要從最基本的微積分,線代,概率統(tǒng)計(jì)著手,從讀教科書一步一步開始,穩(wěn)扎穩(wěn)打。我看的時(shí)候真的是直搖頭,這種學(xué)習(xí)方式我個(gè)人認(rèn)為完全就是抹殺興趣愛好,學(xué)的時(shí)候沒有任何反饋信息來激勵(lì)自己。我覺得正確的方式是直接入手學(xué)習(xí)人工智能目前最前沿的深度學(xué)習(xí)(deep learning), 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始著手,遇到什么不懂的,需要用到的再回頭去補(bǔ)這一部分的知識(shí)。教科書的作用在我看來是工具書,你可以去翻,但你別自己騙自己(什么都不懂的情況下)能從頭到尾讀完。

  我的基礎(chǔ)背景:

  數(shù)學(xué):會(huì)基本的微積分,線性代數(shù),統(tǒng)計(jì)和概率。但都沒有說學(xué)的很扎實(shí),學(xué)了也都忘了,平時(shí)都不怎么用得到。

  計(jì)算機(jī):算法一無所知,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)那是完全不懂。

  接下來我會(huì)列出我自學(xué)人工智能的學(xué)習(xí)路徑和時(shí)間線:

  2017-11-12: 下定決心自學(xué)深度學(xué)習(xí),在網(wǎng)上開始自學(xué)網(wǎng)課(優(yōu)達(dá)城的深度學(xué)習(xí)微學(xué)位)。同時(shí)課堂里選修了“算法”。

  2017-11-20: 跟著課程,寫出了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做自行車租借量的預(yù)測。


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