为了账号安全,请及时绑定邮箱和手机立即绑定
首页 手记 建议收藏|一篇文让你学AI算法快速入门!(基础+机器/...

建议收藏|一篇文让你学AI算法快速入门!(基础+机器/深度学习)

2022.03.29 10:21 9384浏览

如今,人工智能是一个非常火的领域,从业技术人员的收入也非常可观。有多高?大家看下表,直观感受一下人类的参差↓

薪资范畴(年薪)

学历

其它要求

100W

博士

名校毕业、顶会论文、项目经验、竞赛经验

50W

硕士

名校毕业、项目经验、竞赛经验

20-30W

普通毕业生

非名校、无大赛经验但具备实践技能即可

从上方表格中,我们不难看出,根据年薪就呈现了AI行业的人才梯队,由高到低分为:

科研人才、行业创新人才、技术技能型人才。前两类人才,对毕业院校、论文、项目经验和竞赛经验有要求。但第三类人才——技术技能型人才,对普通人就非常友好了。

就算你不是名校毕业,没有在顶级期刊上发表过论文,亦或是没有竞赛经验和排名,但,要有扎实的理论基础和过硬的实操技术!搏一搏单车变摩托,拿到年薪30W的白菜价也是指日可待的!


本篇文章,小A搜罗整理了一波【快速学AI算法的干货资料】

写在前面:

AI算法是一项理论+实践很强的学科。尤其是需要实操。因此,大家快速学习AI算法的核心策略是:第一步:快速粗略理解知识点、构建整个学科的知识体系,在理论学习中可以浅尝辄止、不求甚解。第二步:结合项目进行实训,在实战中补充并完善,知识体系中的空缺。

以上 理论+实训 的策略,也是AIOC整个培训的核心。为此,AIOC认证不仅提供了在线学习课程,还开设了云实训平台,该平台提供一站式的开发环境,工业、交通、教育等多场景实训环境,帮助提高学生的项目实战能力。同时在线下,设立实训中心,搭配完整且配套的实训资源体系,包括实训环境、实训平台、实训课程和实训套件,强化线上学习的成果。


第1步,学数学,打基础!

数学是每个想学AI算法的人,绕不去的坎儿。不过,也不用头疼,仅学本科要求的高数内容:微积分、线性代数、概率论、矩阵论、统计学,这几门就足够了。如果你没有任何高数基础,学完这5门的时间,大约需要耗费6个月的时间。

第2步,Python基础

没有计算机编程语言基础,就像打仗没有武器一样。推荐书目:

https://img1.sycdn.imooc.com/624269390001e54106790709.jpg
学习Python请依次来掌握下图的知识点:Python开发环境、Python对象类型、Python语法语句、函数、模块与包、文件操作、面向对象编程、异常处理、正则表达式。

第3步,Python基础包

Python基础包由两部分构成,分别是NumPy和Pandas

NumPy基础 知识点:NdArray、数据类型、数组属性、创建数组、切片索引、广播、位运算、数组的迭代。字符串函数、数学函数、算数函数。统计函数、排序函数、条件筛选函数。字节交换、副本和视图、矩阵库、io

 推荐一个很棒的学习网站:

https://img1.sycdn.imooc.com/62426a0e000174bf15570699.jpg

Pandas基础:数据结构、Series、DataFrame 、Panels、基本功能、描述性统计、函数应用、索引、迭代、排序、字符串与文本、选项和自定义、统计函数、窗口函数、聚合、缺失函数、分组、合并/连接、对象组合、日期功能、时间差、分类数据、可视化、稀疏数据、与sql比较

第4步,Python可视化

数据可视化库

推荐理由

Matplotlib、seaborn

重点推荐

Holoviews

适合交互式

ggplot

与pandas配合使用最佳

Bokeh

支持Web展示

Altair

代码少

VisPy

利用GPU

NetworkX

创建复杂网络结构

Geoplotlib

复杂的数据可视化

Folium

绘制地图

Vincent

漂亮的3D图

 

当具备了以上这些编程基础之后,我们就可以正式开始AI领域的理论知识了。

第5步,传统机器学习的理论基础

《统计学习方法》,李航老师

https://img4.sycdn.imooc.com/62426a970001044c06740623.jpg

搭配周志华老师的,西瓜书《机器学习》食用更佳~

https://img1.sycdn.imooc.com/62426ab400017eb005490467.jpg

以及“南瓜书”《机器学习公式详解》,这本书可以理解为西瓜书的“辅导书”,它对西瓜书出现的公式都进行了详细的展开和推导。

https://img1.sycdn.imooc.com/62426abe00015adc05490471.jpg

如果看书不过瘾,小A推荐大家去小破站看一下公式推导视频:一个是《机器学习,白板推导系列》

https://img3.sycdn.imooc.com/62426ad70001ab3514570802.jpg

另一个是,香港浸会大学数学系徐亦达教授机器学习课程。

https://img4.sycdn.imooc.com/62426aed0001856711290575.jpg

第6步,深度学习

推荐课程1:吴恩达老师的深度学习

https://img3.sycdn.imooc.com/62426b040001b4fb09880776.jpg

推荐课程2:李沐老师的《动手学深度学习》

https://img1.sycdn.imooc.com/62426b2b0001e7ed09710805.jpg


学完以上理论基础之后,就可以进入到重要的【实训阶段】,在实践之中,才能更详细的了解而一个模型的搭建合训练过程。 在实践中你会遇到困难,会带着问题和困难主动的查阅论文、代码去解决困难。这是一个正向激励的循环过程。


最后,祝大家学有所成!如果觉得这篇手记,有用的话,就把它分享更多的人吧。

点击查看更多内容
1人点赞

若觉得本文不错,就分享一下吧!

评论

相关文章推荐

正在加载中
感谢您的支持,我会继续努力的~
扫码打赏,你说多少就多少
赞赏金额会直接到老师账户
支付方式
打开微信扫一扫,即可进行扫码打赏哦
意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信

举报

0/150
提交
取消