如何通过自学快速进入人工智能领域?

一、如何通过自学快速进入人工智能领域?目前人工智能领域发展迅猛,在应用领域、专业层次、人员数量……等等,不同维度上都出现很大的人才需求,这个领域的“切入点”有很多,为来自各领域和各种基础的“外行人”都提供了很多机会。

1.寻求“破圈”机会

2.补代码能力

3.建立熟悉感

知道了AI具体可以解决哪些问题、真实案例大概是什么样子、并且有了代码能力之后,你大概知道了往哪个方向“用力”,这个时候还是有很多“卡点”:训练数据的读存、每一层的维度、要么训练不出来(不用预训练模型)、要么一训练就过拟合(用预训练模型)、不知道参数往哪个方向调、甚至一些评价指标都看不懂……这个时候你的感觉是“隔行如隔山”和“基础太差”。这个时候你充满了恐惧,最想做的事可能是“系统的学一套课程或读一本专业书籍”,但千万别着急补基础知识。这个时候你最需要的是先“用最小的代价,跑通一个实际案例建立一下熟悉感”,消除恐惧,收获一些正反馈。到了这一步,推荐尝试百度的飞桨平台,对新手很友好,也很专业,虽然一些模型并不是最新的,但在这个阶段不重要。

4.补基础知识

不管用什么平台、编程语言,不管从事哪方面的AI应用,当前人工智能的主流范式下的AI实现方法还是基于深度神经网络技术,这里面有很多不变的逻辑,到了这一步你已经不太会“走偏”了,那么,学习一些经典,能让你走得更远。书可以先看周志华的机器人学,课可以学吴恩达的。

6.进入专业公司

7.拜师入圈

如果你想进一步提高自己在这条路上的“等级”,加入一个学术团队,进一步深造吧。这是站到人工智能食物链顶端的一条捷径,这样,很多AI大佬会成为你的师兄、师姐、师叔……不管从研还是从商,你的认知、资源和影响力都不可同日而语。

以上,如果你对AI一无所知,这是一条“打怪升级”之路,但如果你已经有一些基础,那么,根据个人基础和资源不同,可以合并或跳过一些步骤。

参与一场实实在在的CMMI导入,在研发过程中进行应用。在基本掌握度量架构后,开始逐渐形成CMMI架构的概念。再通过不断的学习改进进行加班。CMMI培训只是介绍,入门必须要经过实战。

不知像从事哪种工作,文职工作类Excel很好学,买本Excel的书就好了,我把这本书都送给了文员,都是非常简单的了,稍微复杂一点就学些涵数和数据透析。做会计类或财务类,建议你报个Excel高级班,学习下高级涵数,宏等内容。也可以自己在网上看视频教程自己自学。

第一是表层接触,也就是初级的看手语,跟着打手语,这一时期比较适合学习指语和简单的手势手语。

第二是深入认识,要明确每个动作的意思,尝试组成句子,这一时期比较适合学习场景对话。

第三是寻找学习乐趣。手语游戏,比如猜手语,一个词,看谁的手语打得最准确,再有手语歌曲和排演小型话剧。

这些都是在前面两个基础之上,这一阶段是非常能够提高手语水平的阶段。

第四,是营造手语环境,学一种语言,环境是很重要的,手语也是一样,如果有了手语环境,学习起来会轻松许多。创造环境,在日常学习生活中,说出的话,都可以想想如何用手语表达出来。

第五就是要和聋人朋友多接触。自己也可以学

有人说:“学美术至少也得三十年,怎么能快”?我看用不了,只要“三宝”在手,快速学习美术没问题。

中国有句古话:“世上无难事,只怕有心人”。手中有“宝”就可以变不可能为可能。

人在室内,看不到外面。但是,只要找到窗户纸,捅破了,外面的世界就会一览无遗。

我们不能用老眼光看问题。首先,时代不同了,信息量增加,人们学习的底盘大了:其次,思维方式发生了变化,有更多的捷径可走:再次,信息社会,学习条件改变了。

过去,千里之行,靠两条腿。后来有了牛车,自行车,汽车,现在是高铁,飞机……。事物都是发展的,不是一成不变的。

过去,不能快速学美术,现在,完全不成问题。

何为“三宝”?

第一宝,信心,树立心理目标。

第二宝,条件,要会利用。

过去学习只能靠师傅带徒弟,口口相传。后来发展到可以寻找到前人的作品进行临摹。再往后,发展到有了专科学校,上课有教材。现在不同了,信息时代,可以看教材,看视频,在网上远程学习等。过去有句话说,“秀才不出门,便知天下闻”。现在可以说,“学画不出门,手机就能成”。关键是要用好这些条件。

写生条件也改变了,大好河山,山青水秀,鸟语花香,处处是景。

第三宝,诀窍。这个诀窍就是辩证法。集中体现在太极图上。太极图,中间一条曲线,两边是白鱼,黑鱼。黑中有白,白中有黑。这就是对立统一。

我们可以用对立统一去理解国画的笔墨和位置。比如,黑白,疏密,浓淡,大小,高低,聚散,虚实,轻重,主宾等。

我们传统文化还有一生二,二生三,三生万物的说法。点线面,黑白灰,都可以用辩证法理解。如,荷花的花头,三个花头,要两个近一点,一个远一点,不要形成等边三角形,这也是符合太极图规律和客观实际的,也是黄金分割法。对立统一是“帅”,有了帅,学习就容易多了。

当然了,学美术,对于一般人来说,也绝非太易,有的人是因为天资、勤奋问题,更主要的是找不到诀窍。所以,学美术除了有信心,还要重视诀窍。有人说,“欲速不达”,不无道理。

首先购买一些关于面料介绍方面的书籍,先初步了解下各种面料的介绍,然后就是实践,自己主动去认识面料,凭借理论知识用眼睛观察面料,用手去感触面料,相信很快就能熟知这些知识。

下面是一些关于服装面料的一部分小知识

1、雪纺

“雪纺”的学名叫“乔其纱”—–乔其纱又称乔其绉,是以强捻绉经、绉纬制织的一种丝织物,乔其纱质地轻薄透明,手感柔爽富有弹性,外观清淡雅洁,具有良好的透气性和悬垂性,穿着飘逸、舒适。

2、棉

纯棉透气性好,吸湿性强,穿着舒服,但有一个突出的缺憾——经过水洗和穿着后易起皱,变形。但60%棉+40%涤纶就不会很容易起皱和变形哦。

3、涤纶

涤纶最大的优点是它的弹性比任何纤维都强;强度和耐磨性较好,由它纺织的面料不但牢度比其它纤维高出3~4倍,而且挺括、不易变形,有“免烫”的美称;缺憾是吸湿性极差,由它纺织的面料穿在身上发闷、不透气。另外,由于纤维表面光滑,纤维之间的抱合力差,经常摩擦之处易起毛、结球。

4、棉纶

锦纶的最大优点是强度高、耐磨性好,它的强度及耐磨性居所有纤维之首。

锦纶的缺憾与涤纶一样,吸湿性和通透性都较差。在干燥环境下,锦纶易产生静电,短纤维织物也易起毛、起球。此外,锦纶的保形性差,用其做成的衣服不如涤纶挺括,易变形。但它可以随身附体,是制做各种体形衫的好材料。

5、珊瑚绒

一种新型面料,手感柔软,不掉毛、不起球、不掉色,吸水性能出色对皮肤无刺激,外形美观,颜色丰富。

6、羊毛

柔软有弹性,保暖性好,透气性好,不过得注意保养,清洗时应加柔顺洗涤剂,自然风干。

7、真丝

真丝面料是蚕丝织成的蛋白质纤维织物,质地轻薄,柔软光滑,透气性强,穿着舒适凉爽,飘逸美观。

快速学习游泳的方法

首先,准备好游泳必备的物件:泳衣、泳镜、游泳圈。

其次,学习憋气

接着,学习换气

当能在水中憋气游泳后,接下来,当然就要学习换气了,在水中游泳时将头抬起,以便换气;初学者可能掌握不好,经常会呛水,但是只要勤加练习,找到感觉就能成功。

然后,学习踩水

踩水也称“立泳”。借助两腿向下踩蹬,使人体浮立水中;

踩蹬时,两腿可同时也可轮流进行,两手则在胸前做横向“摸水”动作;

初学游泳者对于腿部动作通常不怎么熟悉,手的摇撸动作面积可以大一些,比较容易浮起来,做的时候像擦桌子一样,其实又跟蛙式的划手相似,多加练习更好;

最后,有胆量

其实游泳最重要的还是胆量,就算装备齐全,但难保证是不是敢下水?因此只要克服心理障碍,学习游泳就能事半功倍。

指法正确,实现盲打(不用看键盘,只看屏幕打字);

拼音过关,能输入汉字的正确拼音。如果拼音学不好,在打字的时候往往会拼错汉字,导致无法输出汉字;

多练习打字。这可是最关键的一点哦!有句话说的好:“熟能生巧”,那些打字很快的小朋友不是天生就会的,他们可是通过刻苦的练习才掌握打字快的技巧的。

建议从使用人工智能产品开始,以培养兴趣为重点。人工智能涉及的知识太深,目前真正从事人工智能学习的,都是研究生阶段才开始。

THE END
1.普通人怎么学人工智能?3. 深度学习:学习神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等概念,这些是近年来人工智能取得突破的关键技术。 三、实践项目 1. 动手实践:通过参与实际项目来加深对理论知识的理解。可以选择一些开源项目,或者自己动手实现一些小型的人工智能应用,如图像分类、文本生成等。 https://blog.csdn.net/weixin_44059661/article/details/144375726
2.ai新手入门简单教程ai新手入门简单教程 人工智能(AI)是一个复杂而广泛的领域,对于新手来说,入门可能看起来有些吃力。然而,通过有序的学习路径和实践,你可以逐步掌握AI的基本概念和技能。以下教程有助于AI新手顺利入门:1. 学习基础数学知识:- 确保你有扎实的数学基础,特别是线性代数、概率论和统计学。你可以使用在线教育平台,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1787608876505754867&wfr=spider&for=pc
3.如何自学人工智能如何自学人工智能 随着科技的发展,人工智能(AI)已成为一个热门话题,是未来科技发展的重要方向之一。越来越多的人开始意识到AI的重要性和广泛应用的潜力,因此想要自学AI的人也越来越多。本文将介绍如何自学AI,并提供一些有用的资源和建议。 一、自学AI的必备知识 在学https://m.elecfans.com/article/2211343.html
4.人工智能如何自学人工智能华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:人工智能如何自学。https://support.huaweicloud.com/topic/335971-1-R
5.如何零基础自学人工智能?先把叶贝斯算法,近邻算法,随机森林,线性回归法,梯度下降,分类算法,决策树,多项式回归和模型泛化搞https://www.3d66.com/answers/question_718881.html
6.如何零基础自学AI人工智能随着人工智能(AI)的快速发展,越来越多的有志之士被其强大的潜力所吸引,希望投身其中。然而,对于许多零基础的人来说,如何入门AI成了一个难题。本文将为你提供一份详尽的自学AI人工智能的攻略,帮助你从零开始,逐步掌握这门技术。 一、了解基础知识 数学:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识是学习AIhttps://www.hxsd.com/information/2112/
7.怎样学习ai人工智能教程ai人工智能自学教程4、自学一般是通过看书、视频入门,现在网上还是很多关于人工智能的知识的。但是,毫不夸张地说,北京北大青鸟发现很多零基础小白自学人工智能如果直接通过看书,很容易云里雾里,可以说是一个人工智能入门从放弃的毅种循环。 5、零基础可不可以学习人工智能?打好基础,学习高数和Python编程语言高等数学是学习人工智能的http://www.ybduabd.cn/post/61776.html
8.总算知道想学人工智能如何入手,零基瓷以自学吗总算知道想学人工智能如何入手,零基础可以自学吗-勤学思 如何入手人工智能与所处的环境有密切的关系,对于职场人来说,要想入手人工智能,应该结合自身的岗位任务,而对于学生来说,要想入手人工智能,则需要从构建知识体系的角度出发。[图片0]。https://www.whhtt.net/news/htnews8/2475273.html
9.如何自学AI技术?AI学习路线指南创业仆如何自学AI技术?AI学习路线指南 自学AI完全可行!只要掌握正确的方法和资源,你也能成为AI高手! AI(人工智能)如今炙手可热,不少小伙伴都想踏入这个领域。但AI听起来就很高深,该怎么自学呢?别担心,这份指南将为你详细解答,助你踏上AI自学之路! https://cyepu.com/55734.html
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11.人工智能入门指南:如何学习人工智能AI百科许多大学提供人工智能学士、硕士和博士学位课程。这些课程通常比在线课程更全面,并为您提供更深入的 AI 知识。如果您有兴趣攻读 AI 学位,研究不同的大学并找到最适合您需求的课程非常重要。 自学 您还可以通过自学来学习 AI。网上有很多资源可以帮助您入门,包括书籍、文章和教程。您还可以找到许多免费的在线教程,这些https://heiti.cn/ai/23005.html
12.8个学习AI的网站(免费自学人工智能必备)学吧导航人工智能(Artificial Intelligence,即AI)正在迅速改变我们的生活和工作方式,其潜在应用几乎是无限的。从文字写作和创意设计,到商业金融和交通娱乐,人工智能在许多不同的行业中发挥着越来越重要的作用。ChatGPT的爆火让更多人关注到AI的应用能力,如果你有兴趣了解更多关于人工智能的知识或者深入自学AI,在本文中,我们将带https://www.xue8nav.com/2090.html
13.人工智能创作的春天来了计算机自学古诗“潜规则”在孙茂松看来,目前人工智能创作是颇受限制的创造性,理论上并未超出前人在千百年诗歌创作实践中无意识“界定”的创作空间。古人写诗是“功夫在诗外”,常根据经历有感而发,有内容有意境,而机器暂时难以做到“托物言志”或“借景抒情”。 关于人工智能在创作领域超越人类的担心,专家认为是杞人忧天。“在音乐创作、诗歌https://news.cctv.com/2018/03/12/ARTIjNzS5qIJeouKcQyHgM3K180312.shtml
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15.如何自学成为数据科学家或AI工程师?你需要攻克这九点如何自学成为数据科学家或AI工程师?你需要攻克这九点 选自towardsdatascience 作者:Jerry Buaba 机器之心编译 编辑:Luo Sainan、魔王 并非每个人都有时间在教室里学习数据科学、人工智能或机器学习,也并非每个人都能负担得起正式学习这些领域知识所需要的费用。那我们应该怎么办呢?软件开发者、机器学习工程师 Jerry https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_8384525
16.人工智能是如何学习的英语视频听力但不论人工智能如何运作设计它们,计算机科学家却可能不知道其具体运作方法。This is because artificial intelligence is often self-taught, working off a simple set of instructions to create a unique array of rules and strategies.这是因为人工智能常有自学能力,它们会根据设定好的程序指令创造一套独特的规则https://m.kekenet.com/Article/202302/667293.shtml
17.如何不写代码,训练人工智能模型?腾讯云开发者社区如何不写代码,训练人工智能模型? 如今,机器学习框架在不断进化。训练一个人工智能模型出来,越来越简单了。 还记得我学的第一门机器学习课程,是吴恩达教授的 Cousera 慕课。当时用的工具,是 Octave (开源版本的 Matlab)。用起来那叫一个麻烦啊,就连最简单的线性回归,都需要写许多行代码。https://cloud.tencent.com/developer/article/1909872