舒服”。
剛開始學習人工智能的時候,可以先運行一下工具庫官網的示例,比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識,消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼,你會發現,其實神經網絡的程序并不復雜,但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事,因為帶著問題去學習,會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習,因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊:
(1)傳統機器學習算法,比如決策樹、隨機森林、SVM等,這些稱作是傳統機器學習算法,是相對于深度學習而言的。
(2)深度學習,指的就是深度神經網絡,可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
(3)強化學習,源于控制論,有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用,形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學,對于一些工科的研究生,一般只需要幾周就可以上手,并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情,一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多,有些算法會有非常多的數學公式,比如SVM等。這些算法并不好學,因此可以先學習深度學習,然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的,一般需要持續學習兩三個月,才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后,就可以動手嘗試去做一些AI應用了,比如圖像識別,風格遷移,文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多,也會逐漸的加深對神經網絡的理解。
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