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零基础如何学人工智能? 成都哪家人工智能培训比较好?

发布者: 成都达内培训     浏览次数:     发布时间:2018-05-23 11:07:11

人工智能可以认为是计算机科学的一个分支。但它的研究对象是以计算机为主,融合社会科学和自然科学的内容。...

  人工智能可以认为是计算机科学的一个分支。但它的研究对象是以计算机为主,融合社会科学和自然科学的内容。它的研究方向主要分为两个大类:一类是以算法为主包括语自然语言处理、图像识别、自然语言处理等应用,其实核心是机器学习(深度学习)算法为主。 当然也包括多代理系统、进化计算、模糊逻辑、集群智能等等。另一个大类偏向自动化方向,代表的研究是智能机器人、无人机控制、编队等等。 目前国内高校本科并没有设置人工智能专业(刚刚有很多人工智能学院成立,期待马上就有新的专业设置),但是自动控制下面的模式识别与智能系统是AI最相关的本科专业了。很多计算机应用的本科也学习了包括机器学习、图像处理等相应课程。但在研究生阶段也开设相应的研究方向。本科只要选择与之相关的计算机类、电子信息类、自动化类、数学类即可。
  1.学习或者回忆一些数学知识
  因为计算机能做的就只是计算,所以人工智能更多地来说还是数学问题。我们的目标是训练出一个模型,用这个模型去进行一系列的预测。于是,我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数:首先,需要定义一个网络结构,相当于定义一种线性非线性函数;接着,设定一个优化目标,也就是定义一种损失函数(loss function)。
  而训练的过程,就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中,我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识,如果学过就最好,没学过也没关系,仅仅知道原理和过程即可,有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。
  2.掌握经典机器学习理论与基本算法
  这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。
  3.掌握一种编程工具(语言)
  Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是很多新入门的程序员的入门编程语言,也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作,尤其是Numpy、Pandas第三方库,也要多试试机器学习的库,如sklearn,做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。
  有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R,其实现算法的思想和Python也很类似。
  同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的,TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的,对于其他语言的原理和应用API也都非常类似,读者把基础掌握后,只需要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。
  4.研读经典论文,关注最新动态和研究成果
  一些经典论文是必读的。例如,要做手写数字识别,若采用LeNet,要先阅读一下LeNet的学术论文;要做物体目标检测的训练,若选定MSCNN框架,可以先读MSCNN相关的论文。
  5.自己动手训练神经网络
  接着,就是要选择一个开源的深度学习框架。选择框架时主要考虑哪种框架用的人多。人气旺后,遇到问题很容易找到答案;GitHub上关于这个框架的项目和演示会非常多;相关的论文也会层出不穷;在各个QQ群和微信群的活跃度会高;杂志、公众号、微博关注的人也会很多;行业交流和技术峰会讨论的话题也多;也能享受到国内外研究信息成果的同步。
  目前这个阶段,TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山,再加上拥有庞大的开发者群体,而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言,更新和发版速度着实非常快。目前TensorFlow已经升级到1.0版,在性能方面也有大幅度提高,而且新出现的Debugger、Serving、XLA特性也是其他框架所不及的。此外,一些外围的第三方库(如Keras、TFLearn)也基于它实现了很多成果,并且Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大,对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
  在GitHub[4]上有一个关于各种框架的比较,从建模能力、接口、模型部署、性能、架构、生态系统、跨平台等7个方面进行比较,TensorFlow也很占综合优势。
  因此,从目前来看,投身TensorFlow是一个非常好的选择,掌握TensorFlow在找工作时是一个非常大的加分项。
  接下来就是找一个深度神经网络,目前的研究方向主要集中在视觉和语音两个领域。初学者最好从计算机视觉入手,因为它不像语音等领域需要那么多的基础知识,结果也比较直观。例如,用各种网络模型来训练手写数字(MNIST)及图像分类(CIFAR)的数据集。
  6.深入感兴趣或者工作相关领域
  人工智能目前的应用领域很多,主要是计算机视觉和自然语言处理,以及各种预测等。对于计算机视觉,可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等;对于自然语言处理,可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等,还可以结合图像、视频和语音,一起发挥价值。
  更可以深入某一个行业领域。例如,深入医学行业领域,做医学影像的识别;深入淘宝的穿衣领域,做衣服搭配或衣服款型的识别;深入保险业、通信业的客服领域,做对话机器人的智能问答系统;深入智能家居领域,做人机的自然语言交互;等等。
  7.在工作中遇到问题,重复前六步

  在训练中,准确率、坏案例(bad case)、识别速度等都是可能遇到的瓶颈。训练好的模型也不是一成不变的,需要不断优化,也需要结合具体行业领域和业务进行创新,这时候就要结合最新的科研成果,调整模型,更改模型参数,一步步更好地贴近业务需求。

  迄今为止,达内与全国800余家高校深度合作、专业共建,以合作办学、合作育人、合作就业及合作发展为主线,提出了达内高校教学体系解决方案、达内高校全方位实习解决方案、达内高校大学生就业解决方案及企业级师资培训解决方案四大解决方案。
  把企业的项目搬到学校,把学校的课堂搬到企业,工程师和高校老师共同协作双师教学,实现了产教共融,协同发展,从2016年开始,达内集团成为教育部产学合作协同育人单位。
  2018年1月,教育部与达内教育集团合作启动了“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目。聚焦我国人工智能类专业人才培养的第一个“产教深度融合”项目。首批将遴选30所合作院校成为首批“AI+智慧学习”人工智能学院项目试点院校。
  成都哪家人工智能培训比较好,人工智能培训班排名怎么样?当然是选择达内成都人工智能培训,成都达内是一家专业的人工智能培训机构,专注于成都人工智能培训

(责任编辑:周老师)
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