一线算法工程师,全程面授指导,让每一位学员高薪就业
课程咨询:180 0058 5380
猎维人工智能培训

如何入门人工智能(二)

发布时间:2018-05-15 18:48:45   分类: AI知识及进阶教程   阅读量:123  作者:猎维人工智能培训

当前位置: 猎维科技AI培训 > AI知识及进阶教程 > 如何入门人工智能(二)

  首先,你得确定你想走那个方向。学术研究者?算法改进者?还是工业实现者?

  学术研究者:他们的工作是从理论上诠释机器学习的各个方面,试图找出“这样设计模型/参数为什么效果更好”,并且为其他从业者提供更优秀的模型,甚至将理论研究向前推进一步。 能够做到这一步的人,可以说凤毛麟角,天赋是绕不过去的大山,机遇和努力也缺一不可。

  算法改进者:他们也许无法回答出“我的方法为什么work”,也许没有Hinton,LeCun那样足以载入史册的重大成果,但是却能根据经验和一些奇思妙想,将现有的模型玩出更好的效果,或者提出一些改进的模型。 这些人通常都是各个人工智能机器学习巨头公司的中坚力量或者成长中的独角兽,使用什么模型对他们来讲也不是问题,根据所处的环境,通常都有固定的几个选择。

  工业实现者:这些人基本上不会在算法领域涉入太深,也就是了解一下各个算法的实现,各个模型的结构。他们更多地是根据论文去复现优秀的成果,或者使用其他人复现出来的成果,并且试图去在工业上应用它。

  如果你确定了学习的方向,那么更好,你可以按照自己的目标进行人工智能自学;如果没有,你也可以按照下面的方法进行人工智能学习。下面的方法针对所有人工智能的而学习者。

  前面已经讲过人工智能入门的学习方法,现在紧接如何入门人工智能(一)讲解。当你掌握了前文所述的人工智能学习方法,那么你可以接着下面的继续练习或者进行更深层次的学习。

  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。那么,论文从哪里找呢?那么多论文应该读哪篇呢?可以去百度文库或者CSDN网站进行相关论文的阅读,这些网站上面的文章都是较为专业的,而且阅读完之后你都会觉得自己又知道和了解了许多知识。

  自己动手训练神经网络

  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。

  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。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。

  总之,找到适合自己的人工智能学习路线最重要。