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01 youtube官網網頁版登錄個人中心網絡學習平臺(如何自學人工智能)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-28 07:06:55【】7人已围观
简介youtube的官網是多少?買粉絲s://買粉絲youtube買粉絲/如何自學人工智能學習AI的大致步驟:(1)了解人工智能的一些背景知識;(2)補充數學或編程知識;(3)熟悉機器學習工具庫;(4)系
you tu be的官網是多少?
買粉絲s://買粉絲
youtube
買粉絲/
如何自學人工智能
學習AI的大致步驟:
(1)了解人工智能的一些背景知識;
(2)補充數學或編程知識;
(3)熟悉機器學習工具庫;
(4)系統的學習AI知識;
(5)動手去做一些AI應用;
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多,比如機器學習、深度學習、神經網絡等等,使得初學者覺得人工智能很神秘,難以理解。剛開始學習的時候,知道這些名詞大致的意思就行了,不用太深究,學習過一段時間,自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科,其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”,也為大家介紹過,沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線:
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說,在系統學習AI之前,一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好,那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕,不過,學習人工智能,數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學,主要是高等數學、線性代數和概率論,也就是說,大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作,或者搞人工智能的研究,那么應該多去學習數學知識,數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎,可以說是使用最多的一門編程語言,因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中,Python是比較容易學習和使用的編程語言,學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能,主要是基于一些機器學習的工具庫的,比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎,是容易使用的機器學習工具庫,有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好,但是使用起來就是很舒服”。
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。
有沒有哪些很全面的美術生需要用到的找靈感的設計網站?
很全面的美術生需要用到的找靈感的設計網站
現在生活質量日益提高的今天,人們對于設計感的越發追捧,下面介紹幾個創意設計網站絕對讓你眼前一亮!
1、Granary(下面有超鏈接,可以直接去網站看看哦~)
Granary
Granary 是中央圣馬丁學生創辦的時尚雜志和網站。網站收錄了諸如 Kait Grand、Alexander McQueen、John Galliano 等時尚名人早年在圣馬丁學習的趣事,以及一些珍貴的歷史采訪資料。創刊號中收錄了校友Kate Phelan的采訪,以及一些珍貴的歷史資料,像是Alexander McQueen首張官方形象照,當初掌鏡的攝影師好友Gary Wallias現為學校的導師。當然,網站最主要是為了呈現在校生以及畢業生的優秀原創作品。
2、Dribbble(下面有超鏈接,可以直接去網站看看哦~)
Dribbble
Dribbble是一個面向創作家、藝術工作者、設計師等創意類作品的人群,提供作品在線服務,供網友在線查看已經完成的作品或者正在創作的作品的交流網站。
Dribbble 的口號是“你正在創作什么?”然后,鼓勵創作者上傳個人的作品,以及正在創作的作品到 Dribbble 網站上。Dribbble 的盈利模式是通過提供付費賬戶服務盈利,普通用戶可以成為觀察者,并且有機會去雇傭作品的創作者。一般來說,一個用戶貢獻作品的網站往往是內容質量水平參差不齊,但其作品整體質量卻非常高,許多攝影師、設計師和其他創意產業人士都喜歡在這里展示其未完成的設計,通過與其他設計師的共同探討來激發自己的靈感。
3、It’s Nice That:創意設計藝術社區 (下面有超鏈接,可以直接去網站看看哦~)
It's Nice That
It’s Nice That:創意設計藝術社區是一個倡導創意融合藝術設計的世界,每天更新來自世界各地的創意作品,該網站成立于2007年,目前擁有35萬的忠實粉絲,深度發掘和發現最有趣的創意項目。你會從網站提供的日常雜物藝術設計、產品設計上收獲不少新奇創意。
It’s Nice That社區的分類主要包括:廣告、動畫、建筑、藝術、時尚、電影、家具設計、平面設計、產品設計、出版、雕塑、攝影等,每個月發布一刊雜志,分享那些值得推薦的最佳創意設計及其背后的故事。
補充:
圖 片 素 材
Freeimages
圖像沒有水印,可被免費用于商業和個人用途。
designerpics
免費的高分辨率照片。
插 畫 素 材
ArtStation
以CG原畫展示為主的網站,效果以歐美風為主。
you tu be的官網是多少?
買粉絲s://買粉絲
youtube
買粉絲/
如何自學人工智能
學習AI的大致步驟:
(1)了解人工智能的一些背景知識;
(2)補充數學或編程知識;
(3)熟悉機器學習工具庫;
(4)系統的學習AI知識;
(5)動手去做一些AI應用;
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多,比如機器學習、深度學習、神經網絡等等,使得初學者覺得人工智能很神秘,難以理解。剛開始學習的時候,知道這些名詞大致的意思就行了,不用太深究,學習過一段時間,自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科,其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”,也為大家介紹過,沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線:
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說,在系統學習AI之前,一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好,那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕,不過,學習人工智能,數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學,主要是高等數學、線性代數和概率論,也就是說,大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作,或者搞人工智能的研究,那么應該多去學習數學知識,數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎,可以說是使用最多的一門編程語言,因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中,Python是比較容易學習和使用的編程語言,學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能,主要是基于一些機器學習的工具庫的,比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎,是容易使用的機器學習工具庫,有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好,但是使用起來就是很舒服”。
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。
有沒有哪些很全面的美術生需要用到的找靈感的設計網站?
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