新手如何学习人工智能?真实心得经验分享

　　学习交流时个人建议先从简单的开始。要是从偏难的部分开始的话，势必会让你畏缩不前，会放弃，所以，不如在学习交流过程中拟定一些小小可确立的阶段目标，让自个充满动力。

　　接下来我也来分享一下本人的学习经历，主要分为六步：

　　1、选择一种编程语言

　　首先，你得学好一门编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都是选择从Python开始，是因为Python的库更适用人工智能课程的学习。

　　“Python是一个很棒的选择”，它扮演科学计算和数据统计分析的关键人物角色(有着如Numpy和SciPy那样的库)，一起对于不一样的优化算法，有丰富多彩的库支撑点。

　　2018年世界编程语言排行榜

　　2、学习交流代数、微积分、几率统计学的基本知识

　　要是你要知道深度学习更多方面的物品，学习交流一种专业知识是不可或缺的，且会给你受益良多。一起人们能够运用Python科学研究数据库查询如Numpy&SciPy的优点。在学习交流不一样的优化算法时，你必须将数据可视化，并学好运用在优化算法中采用的代数、微积分等定义特性。

　　3、学习交流Python库

　　深度学习库中早已写好啦无数Python库。我也逐个学习吧。在Python中，能够先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习交流，一种对你写机器学习算法都将非常有效。

　　我觉得，这都是学习交流人工智能技术的首先。

　　4、Andrew-Ng课程内容

　　极力推荐Andrew-ZE的免费课程，知道深度学习的定义及优化算法基础理论。

　　学习交流完他的课程内容之后，你对人工智能技术问题就会有一些知道了。

　　5、学习交流Scikit-Learn库

　　最强劲的API之四，有着各种各样优化算法功能齐全的统计数据伺服电机(Algorithms Powerful Data Encoders)

　　极力推荐看看这这书——Python Machine Learning Edition 2，中文名字《Python 深度学习》第2版，创作者Sebastian Raschka。

　　“我一开始学习交流人工智能技术时入读了这这书。念完这书，我也会知道怎样确立深度学习中的各种各样优化算法”。

　　从机器学习算法基础理论(数学课表述)和提升方式到实战演练编号，这书包含了Python实战演练优化算法和Scikit-Learn API在Python中的运用等专业知识。

　　6、实战演练時间

　　你也应当积极主动报名参加互联网上各种各样程序编写比赛。一种比赛通常都很用时，但无论如何，你一直在一开始的那时候没必需必须要获得1个很高的排行，是因为报名参加赛事的人都很出色。一开始，在她们眼前你将会仅仅个无名小卒，但也别气馁，你要是每日不断训练，向所有人学习交流就好啦。

　　就拿我而言吧，我还在赛事中从未入过前十。可是，我依然在坚持不懈。是因为愿意获得排行的话，你必须资金投入很多的時间。而我的目标，只是是重在参与，学习交流大量专业知识而已。

　　你还要记得你报名参加赛事的阶段目标，并不是根据获得胜利赚取千万奖励金，只是以便学习交流。排行确实不主要。在深度学习赛事中，第二名的命中率是0.98598，而第600名的命中率将会是0.97198。排行差别虽然挺大，但她们的成绩却很贴近。

　　它是个很长很费时间的旅途，它将会会令你觉得疲倦，也将会会令你觉得刺激性。当你选用了我的建议，最少你能开始了解深度学习行业，并知道以后将必须学习交流些哪些。

　　人工智能技术的范畴很广，即便是一些很杰出的学术研究，也没法把握人工智能技术行业的全部定义。也许，我觉得也只不过消化吸收掉全部定义。即便确实许多人知道了人工智能技术的全部定义，十天后或半个月后，他也会有新专业知识必须填补。是因为，深度学习一直在不断创新变化中。

　　以上是我自己的学习经验总结，要是对给你帮助的话，请看看下方的精彩内容，谢谢~