李菲菲seo-臥虎李菲菲扮演者叫什么

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傅妙如李菲菲？李菲菲人工智能。

目前，人工智能已經成為一個越來越流行的方向。普通程序員，如何轉向人工智能的方向，是智虎的難題。本文旨在提供一種簡單、流暢、易于實現的學習方法，幫助“普通”程序員踏入人工智能領域。在這里，我對普通程序員的定義是：有大學本科知識；平時工作忙；自己能獲得的數據有限。因此，本文更像是從頭開始介紹人工智能。

二。人工智能領域導論，即人工智能，不僅包括機器學習。以前，符號和邏輯被認為是實現人工智能的關鍵，但現在主要是基于統計的機器學習。近年來，熱門的深度學習只是機器學習的一個子項。目前，可以說學習人工智能主要是學習機器學習。臥虎李菲菲。

然而，人工智能并不等同于機器學習，在進入這一領域時，必須清楚地理解機器學習。關于人工智能領域的發展歷史，請參閱周先生的《機器學習概論》。下面的問題是：人工智能的大門簡單穿過嗎？事實上，穿越并不簡單。我們以機器學習為例。

在學習過程中，會碰到大量復雜的公式，實際項目數據缺乏，參數調整困難等問題。假如只是因為感覺這個方向將來會“火”，那么這些困難就很簡單讓人放棄。考慮到普通程序員的特點，難道沒有辦法學這么難的科目嗎？答案是否定的。只要能發展出合適的學習方法。學習方法的設置是回答以下問題：我想學什么？我該如何學習？我該如何學習？這三個問題是：學習目標、學習政策和學習計劃。學習目標是明確的，即踏入人工智能領域。這個目標不大，所以比較簡單實現。”太大的目標是找到足夠的理由讓你以后放棄。

學習策略可以概括為“愛好第一，實踐學習相結合”。簡單說就是先培養愛好，然后學習中把實踐穿插進來，螺旋式提高。這種方式學習效果好，而且不簡單讓人放棄。有了學習方針以后，就可以制定學習計劃，也稱為學習路線。下面就是學習路線的介紹。李菲菲簡介。

四.學習路線

我推薦的學習路線是這樣的，如下圖：

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的愛好，然后開始學習機器學習的基礎，這里選擇一門由淺入深的課程來學習，課程很好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下后，對機器學習已經有了充足的了解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以后，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前很火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，集成學習等實用方法。

假如條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完后，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以后，可以說是踏入AI領域的門了。“師傅領進門，修行在個人”。之后的路就要自己走了。

下面是關于每個階段的具體介紹：

0.領域了解

在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什么?它能做什么事?它的價值在什么地方?假如不理解這些的話，那么學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道駛向何處，也極易有沉船的風險。了解這些問題后，你才能培養出愛好，愛好是很好的引路人，學習的動力與持久力才能讓你應付接下來的若干個階段。關于機器學習是什么，能做什么，它與深度學習以及人工智能的關系，可以看我寫的博客從機器學習談起。

1.知識預備

假如你離校過久，或者覺得基礎不牢，很好事先做一下預備復習工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的預備工作不多，但足以應付后面階段的學習。

數學：復習以下基本知識。線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與后驗概率。其他的一些知識可以在后面的學習的過程中按需再補;電影李菲菲。

英文：常備一個在線英文詞典，例如愛詞霸，能夠不吃力的看一些英文的資料網頁;臥虎電視劇李菲菲。

FQ：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的工具。不是說百度查的不能看，而是很多情況下Google搜出來的資料比百度搜的幾十頁的資料還管用，尤其是在查英文關鍵字時。節省時間可是很重要的學習效率提升;

2.機器學習

機器學習的第一門課程首推AndrewNg的機器學習。這門課程有以下特點：難度適中，同時有足夠的實戰例子，非常適合第一次學習的人。cs229這門課程我這里不推薦，為什么，原因有以下：

時間：cs229的時間太早，一些知識已經跟不上當今的發展，目前很為火熱的神經網絡一筆帶過。而Cousera上神經網絡可是用了兩個課時去講的!而且非常具體;教學：Ng在cs229時候的教學稍顯青澀，可能是面對網絡教學的原因。有很多問題其實他都沒有講清楚，而且下面的人的提問其實也很煩躁，你往往不關心那些人的問題。這點在Coursera上就明顯得到了改善，你會發現Ng的教學水平大幅度改善了，他會對你循循善誘，推心置腹，由淺入深的教學，在碰到你不明白的單詞術語時也會叫你不要擔心，更重要的，推導與圖表不要太完善，非常細致清楚，這點真是強力推薦;字幕：cs229的字幕質量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻譯經過了多人把關，質量很有保證;作業：cs229沒有作業，雖然你可以做一些，但不會有人看。這點遠不如Coursera上每周有deadline的那種作業，而且每期作業提交上去都有打分。更重要的是，每期作業都有實際的例子，讓你手把手練習，而且能看到自己的成果，成就感滿滿!

3.實踐做項目李菲菲seo

學習完了基礎課程，你對機器學習就有了初步了解。現在使用它們是沒有問題的，你可以把機器學習算法當作黑盒子，放進去數據，就會有結果。在實戰中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎么調參等。假如有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是很好的。

這里需要選擇一個應用方向，是圖像(計算機視覺)，音頻(語音識別)，還是文本(自然語言處理)。這里推薦選擇圖像領域，這里面的開源項目較多，入門也較簡單，可以使用OpenCV做開發，里面已經實現好了神經網絡，SVM等機器學習算法。項目做好后，可以開源到到Github上面，然后不斷完善它。實戰項目做完后，你可以繼續進一步深入學習，這時候有兩個選擇，深度學習和繼續機器學習;

4.深度學習李菲菲我的祖國。

深度學習：深度學習是目前很火熱的研究方向。有以下特點：知識更新快，較為零碎，沒有系統講解的書。因此學習的資源也相對零散，下面是一些資源介紹。其中不推薦的部分并不代表不好，而是在這個初學階段不合適：

推薦，UFLDL：非常好的DL基礎教程，也是AndrewNg寫的。有很詳盡的推導，有翻譯，且翻譯質量很高;推薦，Deeplearning(paper)：2020年Nature上的論文，由三位深度學習界的大牛所寫，讀完全篇論文，給人高屋建瓴，一覽眾山小的感覺，強烈推薦。假如只能讀一篇論文了解深度學習，我推薦此篇。這篇論文有同名的中文翻譯;推薦，Neuralnetworksanddeeplearning：這本書的作者非常擅長以淺顯的語言表達深刻的道理，雖然沒有翻譯，但是閱讀并不困難;推薦，RecurrentNeuralNetworks：結合一個實際案例告訴你RNN是什么，整篇教程學完以后，會讓你對RNN如何產生作用的有很清楚的熟悉，而這個效果，甚至是讀幾篇相關論文所沒有的;不推薦，NeuralNetworksforMachineLearningUniversityofTorontoCoursera：深度學習創始人教的課，很大的問題是太難，而且老先生的吐字有時不是很標準;不推薦，DeepLearning(book)：同樣也是由深度學習大牛所寫的書，但感覺就像是第二作者，也就是他的學生所寫的推薦，tensorflow：Google的開源庫，時至今日，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備;李菲菲老師。

7.會議論文歌手李菲菲。

較好的課程都會推薦你一些論文。一些聞名的技術與方法往往誕生于一些重要的會議。因此，看往年的會議論文是深入學習的方法。在這時，一些論文中的內容會驅使你學習數學中你不擅長的部分。有時候你會覺得數學知識儲備不夠，因此往往需要學習一些輔助課程。冷城首富之女李菲菲。

當你看完足夠的論文以后，在這個階段，假如是在校學生，可以選擇某個課題，以發論文為目的來學習研究。一般來說，論文是工作的產物。有時候一篇基于實驗的論文往往需要你寫代碼或者基于開源項目。因此開源項目的學習與會議論文的工作兩者之間是有相關的。

兩者可以同時進行學習。關于在哪里看論文，可以看一下CCF推薦排名，了解一下這個領域里有哪些優秀的會議。

下面介紹兩個圖像與機器學習領域的聞名高級會議：

CVPR：與另兩個會議ICCV和ECCV合稱計算機視覺領域的三大會，注重會議每年的主頁是變動的，因此搜索需要加上年份;ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems：簡稱NIPS，許多重要的工作發表在這上面，例如關于CNN的一篇重要論文就是發表在上面;

8.自由學習

到這里了，可以說是進入這個門了。下面可以依據愛好來自由學習。前階段不推薦的學習資源也可隨意學習，下面是點評：李菲菲微商。

五.總結

本文的目的是幫助對AI領域了解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這里只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分熟悉自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養愛好。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源項目而看代碼，而是為了寫開源項目而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文

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