人工智能入门学习资源

作者: 马骋 | 来源:发表于2018-01-04 22:13 被阅读315次

1. 引言

人工智能技术的核心是:大数据+机器学习。

机器学习可以理解为:采用一定的算法,使得计算机在大量的数据中自动识别数据的模式。机器学习包括很多学习方法,人工神经网络是其中之一。近几年发展最快的人工神经网络的深度学习,也就是用很“深”的神经网络提高学习的抽象深度。

人工智能的技术入门,宜从深度学习技术开始,必要的知识体系包括2部分:

  • 神经网络算法的数学基础
  • 编程实现,主要采用python编程语言

2. 深度学习

2.1 视频课程

深度学习课程首推大牛吴恩达的deep learning 公开课,此课程适合入门学习,有一定的高等数学基础和编程基础,学习就不会遇到太大的困难。

deep learning 课程有两个网站:

  • coursera,完整、收费,但国内登录困难
  • 网易云课堂,免费,仅有视频,无课后编程习题

建议从网易云课堂的视频开始学习。

2.2 编程习题

编程的习题在网易课堂看不到,但一些网友在国内网站上有转载:

此外网易云课堂有学习QQ群,群共享中有大量的学习资料:

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2.3 参考书籍

目前笔者购买了号称机器学习圣经的《深度学习》:

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感觉比较深,对于初学者,难度较大,可读性不强。但作为参考书是必要的。

3. python

3.1 IDE(开发环境)配置

网上很多python安装配置教程都是命令行操作的,对于初学者非常不友好。

最简单的安装方式是下载Anaconda包,选择最新的3.6 版本,直接安装:Anaconda

安装Anaconda,即自动配置了编程环境和系统设置,并安装了常用的科学计算包如:

  • numpy
  • scipy

3.2 jupyter notebook

安装anaconda即同时安装了jupyter notebook,吴恩达课程的编程实例都是在notebook上演示的。

打开方式:

  • 开始菜单
  • 启动后,自动打开一个浏览器页面

在notebook中创建的项目,都保存在C盘的user目录下:

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3.3 python教程

多位朋友都推荐一本书是:《python数据分析》

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4. 实战

学习了算法和编程技术,要想做实际应用,可以做大数据比赛:

kaggle对新手更友好一些,因为国外大神更愿意分享自己的代码,周期也更短。

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