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欧博网址多少(allbet6.com):新手应该若何从零开始学习人工智能?

admin2021-03-09182人工智能初学者应该开始如何

本文为想进入人工智能领域但不知道从何入手的初学者列出了更好的学习资源。机械学习

关于机械学习领域的更佳先容,请旁观coursera的吴恩达机械学习课程。它注释了基本观点,让你很好地明白最主要的算法。

关于更大似然算法的简要概述,请参见本教程“醉醺醺的机械学习”。

《编程团体智能》这本书是学习ml算法在python中现实实现的好资源。它要求你通过许多现实项目笼罩所有需要的基础。

你也可能对这些好资源感兴趣:

蒙特利尔大学的都市课程

卡梅隆大学汤姆米切尔教授的另一门语言学习课程

*** 上的机械学习教程《数学僧人》

深度学习

深度学习更好的入门是《python深度学习》。它没有深入难明的数学,也没有一长串的先决条件。相反,它形貌了一个简朴的更先dl的方式,并注释了若何在实践中快速更先构建和学习一切。它注释了更先进的工具(keras,tensorflow ),并带您通过几个现实的项目来注释若何在所有更好的dl应用中获得更先进的效果。

谷歌上也有很棒的入门dl课程,另有sephen welch对神经 *** 的很棒的注释。

之后,为了更深入地领会,这里有一些有趣的资源:

杰弗里辛顿的课程“机械学习的神经 *** ”。本课程将向您展示ann的经典问题,——mnist的字符识别历程,并深入解说一切。

麻省理工学院深度学习。

斯坦福大学的ufldl教程(斯坦福大学的ufldl教程)

deeplearning.net教程

迈克尔尼尔森的书《神经 *** 和深度学习》

西蒙海金的书《神经 *** 和学习机》

人工智能

《人工智能:a现代方式(艾玛)》是关于“老派”ai的更好的书。这本书概述了人工智能领域,注释了你需要知道的所有基本观点。

加州大学伯克利分校的人工智能课程是一系列优异的视频讲座,通过一个异常有趣的实践项目(训练ai玩pacman游戏)解说基础知识。我推荐和视频一起读aima,由于它是以这本书为基础,从差别的角度注释了许多相似的观点,让它们更容易明白。它的解说对照深入,是初学者异常好的资源。

大脑是若何事情的

若是你对人工智能感兴趣,你可能想知道人脑是若何事情的。下面的书将以直观有趣的方式注释更好的现 *** 论。

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杰夫霍金斯的《智力论》(有声读物)

哥德尔、埃舍尔、巴赫

建议先从这两本书入手,可以向你注释大脑事情的一样平常理论。

其他资源:

雷库兹韦尔的《若何缔造头脑》(有声读物)。

《神经科学原理》是我能找到的更好的书,深入ns。讲的是焦点科学,神经解剖学等等。它很有趣,但也很长——我还在读。

数学

以下是你更先学习ai时需要领会的异常基本的数学观点:

结石

汗学院微积分视频(汗学院微积分视频)

麻省理工学院多元微积分讲座(麻省理工学院多元微积分讲座)

线性代数

汗学院线性代数视频(汗学院线性代数视频)

吉尔伯特斯特朗的麻省理工学院线性代数视频

布朗大学线程代数的矩阵编码课程

概率统计

汗学院概率统计视频

edx概率课程(edx概率课程)

计算机科学

要掌握ai,你要熟悉计算机科学和编程。

若是你刚刚更先,我建议读《潜入python 3》。python编程需要的大部分知识都市提到。

要对计算机编程的本质有更深的明白——看看这个经典的麻省理工学院课程(mit这是一门关于lisp和计算机科学的基础课程,也是基于cs-结构和计算机程序注释的最有影响力的书籍之一。

其他资源

met academy是您所知的“包装司理”。您可以使用这个伟大的工具来明白学习差别的ml主题所需的所有先决条件。

网友评论

5条评论
  • 2020-12-21 00:04:38

    1、无人机本质上是一个利基市场,无法真正“普通化”,大疆“独孤求败”;打酱油偶然看到

  • 2021-01-04 00:01:35

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  • 2021-03-07 00:06:39

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  • 2021-03-09 00:06:38

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