0基础快速学习,ai学习( 二 ) _基础

申请实习要掌握过硬的本领，那就要在实际中（比如工业界）进行检验和锻炼。可以申请比较牛的公司实习岗位，国内三巨头以及人工智能方面的独角兽企业都可以，这些公司一般会有大量的数据和丰富的资源来实现你的想法，利人利己嘛！文末彩蛋易学智能致力于降低人工智能的学习门槛和应用门槛，对人工智能的初学者、业内人士都分别准备了丰盛的知识大餐，涵盖干货分享、技能培训、开发环境租赁等。
如何零基础学AI？

AI（人工智能）领域是近些年的热门领域，早期AI只是研究生阶段的研究方向，但是目前不少重点高校已经陆续在本科阶段开设了AI专业，以满足科技行业发展对AI人才的需求。由于AI人才的短缺比较明显，所以目前从事AI研发的工程师往往都具有较高的薪资待遇，从就业的角度出发，学习AI是一个不错的选择。由于AI是一个典型的多学科交叉领域（哲学、数学、计算机、经济学、工程学等），所以AI人才的培养周期比较长，同时难度也比较大。
对于基础比较薄弱的人来说，如果想学习AI方面的知识，可以按照以下几个步骤来学习。第一：基础知识。学习AI有两个比较重要的基础知识，一个是数学基础，另一个是计算机基础。数学基础包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学等内容，计算机基础则包括操作系统、计算机网络、算法设计、编程语言等内容。建议在学习编程语言的过程中，逐步补齐各个方面的知识结构，编程语言可以选择Python 。
第二：人工智能基础。人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能技术依然处在发展的初期阶段，需要攻克的方向集中在六大领域，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉、机器人学和机器学习。学习人工智能的基础知识包括搜索、对抗、推理与规划、决策、样例学习等内容。第三：选择一个切入点。学习人工智能最好选择一个切入点深入下去，目前机器学习就是一个不错的切入点。
机器学习随着大数据的发展而得到了较为广泛的重视，在自动驾驶、智慧医疗等领域已经有较为广泛的运用，也积累了大量的经验，而且机器学习也是大数据比较常见的数据分析方式，因此从机器学习开始深入AI是比较好的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如何学习人工智能？

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。机器学习的算法有比如：非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。