神经语言编程,神经语言编程技术
cysgjj时间2024-03-25 19:31:24分类编程语言浏览47
没接触任何编程语言，该怎么学习人工智能技术呢？
刚过去的2017年把人工智能推向了***。很多人见证了谷歌团队的阿尔法狗战胜了人类一流围棋手，让世人见证了科技的魅力，更让很多人知道了python语言，形成了人工智能热。
为什么开发人工智能做好的语言是Python呢？其实编程语言没有最好的，只有最合适的。谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的话，用C++，如果讲开发效率，用Python，Java这种高不成低不就的语言搞人工智能那就算了吧。Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），而且还有大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，还是Python。
人工智能虽然说也提出很长时间了，但真正出现在大众视野刚是近两年，现在你在大街上走问个人，他们基本都知道人工智能，知道最好的是用python。所以很多人想从事人工智能方面。而在这方面我国确实人才紧缺。社会单位招聘年薪也是几十万上百万的，十分诱人。
虽然说人工智能发展前景非常好，但是对从业者的要求也很高。这是大部分本科生和一些研究生根本达不到的。你需要了解机器学习算法，自然语言理解，知识图谱，图像与视觉等领域，还要知道深度学习，概率推理，图模型，强化学习，对抗学习等工具的基本原理。写到这里相信很多人都懵了。现在就是最简单的高数的极限和收敛还有几个人知道？所以一定要对自己有个清晰的认识，没人能一口吃成个胖子。
楼主说想自学人工智能，我也很支持，毕竟发展前景很好。可以从python入手，了解语法和使用。我也相信楼主很喜欢这方面，那平时就多关注人工智能方面的动态。了解走向、技术发展。如果有条件的话可以花时间深入学习各个方面，提升自己。如果条件不允许，那就先找一份python相关的工作，在工作中熟练使用python，平时再多花时间学习。python的学习资料网上有很多，慕课网、腾讯课堂等等，希望楼主加油努力，早日进军成为人工智能领域的一份子。
我是测不准，欢迎关注，大家一起学习交流！^_^
人工智能不单单依靠于编程基础，现在有很多人工智能团队喜欢招收有数学背景的人员，如果你对迈入这个行业一无所知，不妨看一下这张Github上流传的机器学习路线图（还有深度学习系列），来看看你应该如何准备。
机器学习是计算机科学的一个子领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下自主学习，它探讨了从数据中学习和预测的算法研究和构建。机器学习的范围广泛，跨越数学、计算机科学和神经科学等多个领域。
该路线图也有一个Jupyter notebook，记载着大部分Data Science步骤，可以在以下链接中找到：***s：//github***/dformoso/sklearn-classification，感谢Github用户dformoso的分享!
数据科学是一个需要设计、实施和维护的过程。部分路线图如下所示：
数据部分
首先，我们需要一些数据，找到数据、收集数据、清理数据等共5步。
数学部分
机器学习是在数学基础上建立起来的!我们需要了解一些[_a***_]知识!
你这个问题比较宽泛，针对人工智能技术如果要学习，一定要有一个系统的了解方式。对于任何学习都是一样的。根据我个人的一些学习办法（备注：此处是自己总结，没有百度可查）。
1、对于已经进入社会并且工作的人。
首先合理的时间规划非常关键，人生每一步都有很多事情需要做，那时候学习已经不是衡量一个人能力的主要标准。
怎么去学一个我们完全陌生的领域？关键词学习——框架圈定——收集资料——认识圈内朋友——实践操作。
首先：关键词学习。对于人类知识，没有任何一种知识是完全脱离现有知识基础进行学习的。因此，对任何新的东西你都可以有信心能学好。
一、关键词梳理：
人工智能，我们从工作的实操类能看到，当下谈的最火的人工智能，落到实处（社会生产工作中能够使用的技术）的是神经元学习网络，大数据分析，图像识别，语音识别等。这些都是当下已经能够进入门内的一些技术。通过这些技术作为一个门外汉，才能了解人工智能技术。
通过以上的关键词，我们能够总结出一下几个关键词：算法，编程，Python。
二、框架圈定
在总结出关键词后，要自己进行框架圈定。最好遵循由容易到困难。例如：我们通过对算法，编程，Python这三个词的资料收集，我们会发现，python这个编程语言，被提及很多次，有很多人针对这python这个语言给出评价还有给出python对于人工智能的实现方式。
个人认为任何希望学编程的人都应该从纯C开始学习，它是最接近硬件的语言，也是让你了解到一切程序在计算机中如何运行的最佳语言。但是如果你觉得C太难，并且重点不在编程上，那么你可以直接从python开始。python的优势在于它有无数的轮子。你在用python的时候，任何你想写点代码实现点功能的时候，打消这个念头，去找找有没有轮子。所以python只需要了解基本的语言特性和语法就可以开干了。装上tensor flow，然后就可以开始你的机器学习之路了。
机器学习界的hello world叫mnist, 这是一个识别手写数字的项目。在tensor flow的***上有完整的代码和解释。
接下来，可以试试跑跑不同的模型，不同的激活函数和回归算法。
了解一遍之后，可以开始你自己的项目，使用image net做物体分类是个不错的选择，同时我也建议做股票预测，激动人心而且不像物体识别在一开始就能获得较高的准确率。
模型搭好，训练代码写好之后，恭喜你成为了一名调参工程师。如果你想通过穷举调参，那你可能要调一辈子，除非你先花个几百万搭建你的机器学习集群。目前我试下来效率最高的调参方法是random search。在调参的过程中需要不断去学习斯坦福的机器学习课程，因为即便是random search你也需要知道你设定的范围。并且你得知道收敛不一致的原因等等。一个优秀的（GAO XIN DE）调参工程师需要深厚的深度学习知识背景。
接下来，你可以开始自己构建混合模型了。可能会有意想不到的收获。
其实人工智能技术最主要的并不是编程能力，它最主要的就是包括概率统计理论，矩阵理论，以及运筹学等相关的数学知识，人工智能的研究更偏向理论性逻辑思考和算法调优而不是运行代码。
第一步：熟悉和了解底层数学知识
掌握和了解人工智能技术底层的数学理论支撑，概率论，矩阵，凸优化算法的设计和原理，包括流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。
第二步：特征工程
python相关的数据预处理库（毕竟python是现在世界第一语言了），原始数据特征构建，特征选择，构建新的特征值，缺失值的处理等
第三步：机器学习相关算法
决策树与随机森林算法，分类算法相关的原理，度量指标，算法变种，包括GBDT,ADABoost，集成学习模型的原理和算法。
分类算法，KNN算法，贝叶斯，SVN等算法相关的原理。
这些算法最好都对应相关的案例学习，不然光看算法很不容易理解，也可以扩展一下回归相关的算法，看你要研究和学习的方向不同而定
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.wnpsw.com/post/10570.html
