'一位博士對人工智能學習歷程的建議'

"


"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階(夯實基礎)

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階(夯實基礎)

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解深度學習進階技能和模型比較

對神經網絡深入學習

瞭解未來趨勢

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階(夯實基礎)

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解深度學習進階技能和模型比較

對神經網絡深入學習

瞭解未來趨勢

一位博士對人工智能學習歷程的建議


綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習

寄語

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階(夯實基礎)

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解深度學習進階技能和模型比較

對神經網絡深入學習

瞭解未來趨勢

一位博士對人工智能學習歷程的建議


綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習

寄語

一位博士對人工智能學習歷程的建議


無論您是學生還是工作人員,學習是終身態度,萬變不離其宗,抓住最本質的興趣,踏實去學習進步,未來大有可期

"


一位博士對人工智能學習歷程的建議


由於現在網絡資源比較多,尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏,請您海涵

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基礎階段(數學基礎 )

一位博士對人工智能學習歷程的建議


以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解

熟悉Numpy科學計算庫,熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda,總的說就是學習掌握Python的相關知識

一位博士對人工智能學習歷程的建議


打好數學基礎:學習數學分析基礎理論,對高等代數微積分等有所學習,尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具,看一下實戰的例子,對其有一個直觀的認識,瞭解一些比賽

入門階段(機器學習)

對機器學習的經典算法原理進行推導學習,對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習,知道如何優化參數以及迭代梯度

一位博士對人工智能學習歷程的建議


學會數據處理以及根據不同數據進行特徵分析

通過可視化,對文本特徵,圖形特徵,時間序列進行建模分析

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對不同景點算法進行對比分析學習,對競賽瞭解如何贏,怎麼贏,瞭解大公司企業項目解決實例

進階階段(深度學習)

對神經網絡,卷積,遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫,瞭解主流框架

一位博士對人工智能學習歷程的建議


基於Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練,學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

一位博士對人工智能學習歷程的建議


對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階(夯實基礎)

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

一位博士對人工智能學習歷程的建議


瞭解深度學習進階技能和模型比較

對神經網絡深入學習

瞭解未來趨勢

一位博士對人工智能學習歷程的建議


綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習

寄語

一位博士對人工智能學習歷程的建議


無論您是學生還是工作人員,學習是終身態度,萬變不離其宗,抓住最本質的興趣,踏實去學習進步,未來大有可期

一位博士對人工智能學習歷程的建議


"

相關推薦

推薦中...