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人工智能就該這樣學(xué)!零基礎(chǔ)小白超詳細(xì)AI學(xué)習(xí)路徑(算法原理+Python代碼+項(xiàng)目案例)

華清遠(yuǎn)見工控 ? 2024-12-02 15:14 ? 次閱讀
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隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能應(yīng)用場(chǎng)景越來越多,企業(yè)人才需求也越來越大。很多人都想進(jìn)入AI這個(gè)高薪領(lǐng)域,包括理工科背景的學(xué)生、程序員、工程師、甚至是非科班跨領(lǐng)域的從業(yè)人員等等。但AI知識(shí)體系龐雜,網(wǎng)上資料零散,很多初學(xué)者不知道從哪兒下手,又擔(dān)心自己學(xué)不會(huì)。很多時(shí)候網(wǎng)上找了一堆電子書、視頻、源碼資料,學(xué)起來又感覺很慢,有的可能又半途而廢。

結(jié)合初學(xué)者的這些問題,小編精心梳理了一下人工智能學(xué)習(xí)的最佳學(xué)習(xí)方法,以及對(duì)應(yīng)的全體系學(xué)習(xí)路徑,真正幫助初學(xué)者從零開始,高效而有效的學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。不僅學(xué)得會(huì),還學(xué)得快,學(xué)完了還能在項(xiàng)目中應(yīng)用起來。文章較長(zhǎng),請(qǐng)耐心看完。

人工智能學(xué)習(xí),主要就是學(xué)習(xí)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的一些通用算法,以及深度學(xué)習(xí)的一些不同AI應(yīng)用領(lǐng)域的高級(jí)算法,比如包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、AI大模型等。在學(xué)習(xí)這些算法前,需要初學(xué)者學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的編程知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí),然后在學(xué)習(xí)這些算法后,需要去做一些算法應(yīng)用的小案例及綜合項(xiàng)目,去鞏固這些算法的學(xué)習(xí)。

初學(xué)者在人工智能學(xué)習(xí)的過程中,碰到的難點(diǎn),大概率出現(xiàn)在幾個(gè)方面。有一部分初學(xué)者沒有編程基礎(chǔ)或者編輯基礎(chǔ)弱,感覺在人工智能學(xué)習(xí)的過程中,算法做編程應(yīng)用時(shí)有點(diǎn)難,覺得是個(gè)坎兒。還有部分初學(xué)者,感覺算法原理抽象,理解起來有些難。最后,有些人編程技能和算法原理學(xué)的還可以,但實(shí)踐應(yīng)用上比較薄弱,缺乏實(shí)戰(zhàn),技術(shù)只有實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用起來,才能代表你真的學(xué)會(huì)了,企業(yè)需要的也是有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的人才。

人工智能就該這么學(xué)!

不管學(xué)什么東西,最有效的學(xué)習(xí)方法就是,用起來,跑起來,看到效果,產(chǎn)生興趣,有成就感。在這樣的狀態(tài)下,學(xué)習(xí)就會(huì)變得有趣,好玩,學(xué)起來也更高效。讓教與學(xué)都變得有趣而高效,這就是想給大家分享的“人工智能的最佳學(xué)習(xí)方法”,也是基于“元宇宙人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)”的AI學(xué)習(xí)方法。

#01

沉浸式課堂體驗(yàn)

真人大屏授課+平臺(tái)實(shí)操 邊學(xué)邊練

與千篇一律的PPT講理論課不一樣,我們是老師真人大屏授課,手把手教學(xué)平臺(tái)實(shí)操演示,互動(dòng)講解與實(shí)戰(zhàn)。學(xué)生也可以邊學(xué)邊練,一邊聽老師講,一邊在自己電腦的在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)操練習(xí),沉浸式的課堂體驗(yàn),交互式的學(xué)習(xí)方法,課程還帶字幕,初學(xué)者也能輕松跟上講課節(jié)奏。學(xué)生有問題也可以在技術(shù)答疑群里咨詢,學(xué)習(xí)無憂。

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#02

算法原理講解

組件可視化學(xué)算法,算法學(xué)習(xí)更直觀!

很多機(jī)構(gòu)課程,算法原理講解,主要都是PPT講。而我們是通過平臺(tái)將算法進(jìn)行拆分與可視化,把算法拆分成多個(gè)組件,復(fù)雜的東西一旦進(jìn)行拆分就會(huì)變得簡(jiǎn)單多了,然后通過平臺(tái)仿真動(dòng)畫深入淺出的講解原理,直觀“看到”算法的工作原理和過程。學(xué)生可以即時(shí)看到算法執(zhí)行的結(jié)果,并通過動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)觀察結(jié)果變化,加深對(duì)算法的理解,讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。

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#03

代碼編程實(shí)現(xiàn)

Python代碼自動(dòng)生成,編程及算法應(yīng)用更高效!

很多機(jī)構(gòu)課程,只講算法原理,不重視編程實(shí)現(xiàn)。而我們通過平臺(tái),可將構(gòu)建的算法自動(dòng)生成Python代碼,且當(dāng)算法組件調(diào)整或動(dòng)態(tài)調(diào)參時(shí),實(shí)時(shí)看到Python代碼的變化,算法和代碼一一對(duì)應(yīng)。幫助初學(xué)者快速應(yīng)用算法,讓算法跑起來,看到效果,興趣導(dǎo)向式學(xué)習(xí)。

在算法應(yīng)用過程中,去反向讀懂代碼,進(jìn)一步加深Python編程學(xué)習(xí)。平臺(tái)還自帶常用的AI環(huán)境與庫(kù),代碼生成后,可以在平臺(tái)通用的IDE環(huán)境(如Jupyter、Pycharm)里調(diào)試驗(yàn)證,擺脫了環(huán)境安裝的煩惱,讓編程學(xué)習(xí)及算法應(yīng)用更高效。

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#04

綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

3D應(yīng)用場(chǎng)景案例教學(xué),全鏈路項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

很多機(jī)構(gòu)課程,做項(xiàng)目主要是項(xiàng)目源碼在自己電腦上跑跑,缺乏綜合性較強(qiáng)的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。而我們除了會(huì)針對(duì)每個(gè)技術(shù)點(diǎn)搭配小項(xiàng)目案例進(jìn)行在線平臺(tái)實(shí)操外,還會(huì)提供3D場(chǎng)景化綜合項(xiàng)目,包括智能分揀系統(tǒng)、智能對(duì)話系統(tǒng)、智能駕駛、垃圾分類系統(tǒng)等。項(xiàng)目綜合性強(qiáng),覆蓋從數(shù)據(jù)采集-標(biāo)注-模型訓(xùn)練-預(yù)測(cè)-部署-測(cè)試,全鏈路項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。邊玩邊學(xué),沉浸式體驗(yàn),更深入地實(shí)戰(zhàn)算法在項(xiàng)目中的應(yīng)用。

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AI體系化學(xué)習(xí)路線

結(jié)合上面的人工智能的高效學(xué)習(xí)方法,我們針對(duì)元宇宙人工智能在線學(xué)習(xí)平臺(tái),打造了一套體系化的學(xué)習(xí)路線“基礎(chǔ)理論 - 核心課程 - 深入課程 - 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)”,并配套了全體系的從入門到項(xiàng)目的視頻課程,整套課程1000余講,手把手教學(xué),大屏真人授課+平臺(tái)實(shí)操,邊學(xué)邊練,幫助初學(xué)者高效、有效學(xué)習(xí)人工智能。

說明:文末可免費(fèi)領(lǐng)取100余講課程視頻、5天平臺(tái)體驗(yàn)及更多學(xué)習(xí)資料。

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#01入門階段:基礎(chǔ)理論

初學(xué)者剛?cè)腴T人工智能學(xué)習(xí)前,先別急著一頭扎進(jìn)算法堆里。咱們得先了解一些基礎(chǔ)理論,比如人工智能是啥,對(duì)AI有個(gè)大概的了解,知道用什么工具來學(xué)習(xí)它,掌握一個(gè)基礎(chǔ)的方向。

說到工具,Python是人工智能領(lǐng)域最常用的編程語言之一,所以學(xué)習(xí)Python是入門的必要步驟。咱們得從基礎(chǔ)語法開始,再到高級(jí)技巧,還有那些第三方庫(kù),把編程基礎(chǔ)打得牢牢的。

學(xué)完工具以后,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和Git也得學(xué),為啥呢?因?yàn)樵蹅兊脤W(xué)會(huì)怎么高效地處理一大堆數(shù)據(jù),Git能幫咱們管理代碼,讓團(tuán)隊(duì)協(xié)作更順暢,提高編程效率,解決復(fù)雜問題也更得心應(yīng)手。

搞定了這些基礎(chǔ)技能,就可以入門人工智能了,算是在人工智能體系中站穩(wěn)腳跟了。

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注:人工智能的學(xué)習(xí),需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。但不需要在入門階段耗費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)數(shù)學(xué),一是太耗費(fèi)時(shí)間,二是過程枯燥,容易忘和失去學(xué)習(xí)興趣。所以碰到需要用到的數(shù)學(xué)知識(shí)時(shí),再去針對(duì)性地學(xué)一下,這樣既高效又能保持學(xué)習(xí)的熱情。

結(jié)合本階段學(xué)習(xí)路線,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分,建議學(xué)習(xí)線性代數(shù)的基本知識(shí),并通過Python第三方庫(kù)Numpy進(jìn)行實(shí)踐,Numpy庫(kù)可以使得線性代數(shù)的操作變得簡(jiǎn)單且高效。

#02中級(jí)階段:核心課程

中級(jí)階段可以學(xué)習(xí)一些核心課程,目的是可以快速抓住人工智能的那些基本邏輯和原理。掌握了這些,你不僅能搞懂各種算法背后的數(shù)學(xué)邏輯,還能更順手地用這些算法解決問題。這樣一來,以后深入學(xué)習(xí)AI的時(shí)候,就會(huì)感覺輕松多了。

這部分基礎(chǔ)核心課程內(nèi)容主要包括三大塊:數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,還有深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐。

先說數(shù)據(jù)預(yù)處理,可以結(jié)合圖像識(shí)別和OpenCV這樣的工具,學(xué)習(xí)怎么搞定圖像預(yù)處理和特征提取這些關(guān)鍵技術(shù)。通過一些實(shí)際項(xiàng)目,把學(xué)到的理論知識(shí)用到解決實(shí)際問題上。

接下來是機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從2012年后深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)——線性加激活函數(shù)開始,搭建起整個(gè)過程中需要的通用知識(shí)和原理。

最后是深度學(xué)習(xí),在這部分要掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理,動(dòng)手實(shí)踐,包括構(gòu)建模型、訓(xùn)練模型,還有怎么優(yōu)化模型性能等等。

把上述這些課程打好基礎(chǔ)以后,學(xué)AI就能更上一層樓了。

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注:配合這階段課程,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分,主要學(xué)習(xí)微積分、概率論與統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)。微積分是理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何通過優(yōu)化過程“學(xué)習(xí)”的關(guān)鍵,就是理解機(jī)器為什么能學(xué)習(xí)。概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)則是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ),整個(gè)人工智能都是基于統(tǒng)計(jì)的思想。

#03進(jìn)階階段:深度課程

進(jìn)階階段可以接觸一些核心方向的算法與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的學(xué)習(xí),比如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理(NLP)、語音識(shí)別以及AI大模型(AIGC)。

舉例來說,在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,需要學(xué)習(xí)一些深入剖析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行法則、視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)等內(nèi)容課程;在自然語言處理方面,掌握NLP-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)棧與深層次的原理,并結(jié)合Word-Embedding理解語言對(duì)于模型的概念;對(duì)于大模型(AIGC),探討了解Transformer、注意力機(jī)制、位置編碼、生成式人工智能的原理,從而知道如何更好的使用大模型。

可以說,很多實(shí)際應(yīng)用的AI算法都是基于這一階段課程知識(shí)而發(fā)展出來的,學(xué)完這部分后,你的技能可以與市場(chǎng)上90%的就業(yè)崗位需求相匹配

通過這一階段的學(xué)習(xí),你將全方位、多角度地掌握人工智能的核心知識(shí)和關(guān)鍵技能,具備應(yīng)對(duì)各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的能力。

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#04高級(jí)階段:進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)

搞定了那些基礎(chǔ)開發(fā)技能后,咱們就可以開始動(dòng)手做人工智能項(xiàng)目了。這一階段最好開始做一些全棧式的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,從“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)標(biāo)注-數(shù)據(jù)增強(qiáng)-模型訓(xùn)練-模型預(yù)測(cè)-模型部署-項(xiàng)目上線”,每個(gè)環(huán)節(jié)都不落下,完整體驗(yàn)一遍項(xiàng)目的全過程,提前感受職場(chǎng)上的項(xiàng)目推進(jìn)是怎么一回事,把書本上的理論應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中去。

很多同學(xué)可能局限于最后項(xiàng)目這步,沒有實(shí)操的環(huán)境,其實(shí)可以在“元宇宙在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)”上體驗(yàn)項(xiàng)目全流程,項(xiàng)目?jī)?nèi)容挺豐富的,包括用PyQT做界面開發(fā)、數(shù)據(jù)集的標(biāo)注和制作、工業(yè)流水線上的產(chǎn)品分揀和目標(biāo)檢測(cè)、垃圾分揀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、目標(biāo)分割的原理和實(shí)戰(zhàn),還有大模型的部署和上線,以及大模型的RAG、微調(diào)和Agent等等?;旧峡梢愿采w整個(gè)學(xué)習(xí)路線中涉及到的知識(shí)點(diǎn),通過這些實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,新手們可以快速積累經(jīng)驗(yàn),對(duì)人工智能的理解也會(huì)更深,應(yīng)用能力也會(huì)大大提升。

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    【入門必看】人工智能這樣學(xué)!一文盤點(diǎn)人工智能全棧工程師學(xué)習(xí)路徑

    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能應(yīng)用場(chǎng)景越來越多,企業(yè)人才需求也越來越大。很多人都想進(jìn)入AI這個(gè)高薪領(lǐng)域,包括理工科背景的學(xué)生、程序員、工程師、甚至是非科班跨領(lǐng)域的從業(yè)人員等等。但AI
    的頭像 發(fā)表于 02-14 16:33 ?1525次閱讀
    【入門必看】<b class='flag-5'>人工智能</b>就<b class='flag-5'>該</b><b class='flag-5'>這樣</b><b class='flag-5'>學(xué)</b>!一文盤點(diǎn)<b class='flag-5'>人工智能</b>全棧工程師<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>路徑</b>

    數(shù)學(xué)專業(yè)轉(zhuǎn)人工智能方向:考研/就業(yè)前景分析及大學(xué)四年學(xué)習(xí)路徑全揭秘

    隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步,專業(yè)人才的需求也日益增長(zhǎng)。數(shù)學(xué)作為AI的基石,為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等提供了理論基礎(chǔ)和工具,因此越來越多的數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生開始考慮在
    的頭像 發(fā)表于 02-07 11:14 ?1540次閱讀
    數(shù)學(xué)專業(yè)轉(zhuǎn)<b class='flag-5'>人工智能</b>方向:考研/就業(yè)前景分析及大學(xué)四年<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>路徑</b>全揭秘

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)以及Edge AI的概念與應(yīng)用

    人工智能相關(guān)各種技術(shù)的概念介紹,以及先進(jìn)的Edge AI(邊緣人工智能)的最新發(fā)展與相關(guān)應(yīng)用。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代科技的核心技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 01-25 17:37 ?1399次閱讀
    <b class='flag-5'>人工智能</b>和機(jī)器<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>以及Edge <b class='flag-5'>AI</b>的概念與應(yīng)用

    嵌入式和人工智能究竟是什么關(guān)系?

    人工智能的結(jié)合,無疑是科技發(fā)展中的一場(chǎng)革命。在人工智能硬件加速中,嵌入式系統(tǒng)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和重要性,發(fā)揮著不可或缺的作用。通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,嵌入式系統(tǒng)能夠高效地處理大量數(shù)
    發(fā)表于 11-14 16:39