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
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
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如有疏漏,請您海涵
基礎階段(數學基礎 )
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
基礎階段(數學基礎 )
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
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
基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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
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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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
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
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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
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基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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
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
綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習
寄語
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
基礎階段(數學基礎 )
以Python為例,首先要打好Python基礎,然後對Python進行進一步瞭解
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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
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
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
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
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
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
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
綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習
寄語
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
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
基礎階段(數學基礎 )
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
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
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
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
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
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
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
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
綜合實戰,對未來進行規劃和終身學習
寄語
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