如何学习人工智能？

人工智能在许多方面都是一场技术革命。它是计算机程序的，可以模拟人类的行为。计算机视觉、语音分析和自然语言处理的应用需求正在影响着工业和社会。它使计算机从经验中“学习”，像人类一样执行任务，而且效率要高得多。

你需要了解计算机的基础知识，这样你就可以使用各种开源语言进行编程:

使用线性代数，微分(导数链式法则)，积分等的算法和概念。 对软件及其基本知识，如编程语言、计算机图形学、编译器和操作系统(如Linux和Windows)有基本的了解。

学习概率和统计技能，因为它们作为机器学习和人工智能的先决条件发挥着重要作用。开始使用人工智能的基本要求包括推理统计、概率分布函数、假设检验、总体参数估计等。机器学习和理解基于统计分析的数据。统计分析有助于理解数据和预期的结果：

• Python ——易于学习，拥有广泛可用的资源和社区支持
• R ——帮助处理更大的数据集(R编程基础)
• SQL ——用于管理数据库(用于数据科学的SQL)
• Java ——用户友好且独立于平台
• 研究有关深度学习的一些重要概念
• 机器学习模型的分类

1. Scikit-Learn，这个库是基于SciPy开发的，其中包含Numpy, Pandas, Matplotlib, IPython, Symp。它关注的是数据建模，而不是操纵数据。

2. TensorFlow，数据是ML和AI成功的主要因素;因此，TensorFlow提供了不同的数据工具，有助于大规模地整合、预处理和清理数据:用于初始训练和验证的数据集，用于加载数据的可扩展数据管道，用于输入转换的预处理层，有助于转换和验证数据集。此外，人工智能工具可以帮助发现和消除数据中的差异，从而从模型中获取平衡的结果。

3. PyTorch，它是一个开源的机器学习框架，用于深度学习研究。它有助于准确地开发和部署模型。它提供了可以在CPU或GPU上运行的张量，并改进了计算。

4. Keras，它是一个开源库，为人工神经网络提供python接口。它支持后端，包括TensorFlow，微软认知工具包，Theano和PlaidML。

5. OpenCV，它是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。

6. NLTK，它最适合使用Python编程语言的英语符号和统计自然语言处理(NLP)。它还包含可以图形化演示的示例数据。

人工智能工程师致力于开发人工智能应用程序，以帮助更好的决策，提高性能和效率。这是一项复杂的工作，需要能够理解数据，以便在图像处理、对象检测、数据挖掘和语音识别等应用中发挥最大能力。 请按照以下步骤开始使用人工智能:

• 选择一个你感兴趣的话题，激励你学习并鼓励你深入研究这个话题。
• 找到一个基本的解决方案，可以满足你的目标。使用适当的方法来处理数据。创建一个可为你提供所需结果的模型。然后评估模型的性能。
• 通过改进数据预处理、清理数据以及调优超参数来改进基本解决方案。
• 使用版本控制系统共享模型，以获得领域专家的反馈和建议。

要记住的事情:

1. 当你处理图像数据时，通过理解卷积操作，如卷积、填充、步幅、最大池和过滤器或卷积层的内核，来使用卷积神经网络。
2. 还可以将处理图像的模型用于目标检测，图像分割，图像分类，如MaskRCNN, FastRCNN, YOLO模型。
3. 如果你正在使用文本数据进行翻译、识别和预测，那么你可以使用递归神经网络(LSTM或GRU)模型。另外，还需要理解深度学习中处理文本数据的应用程序。
4. 为了补充上述概念，请通过hugging face transformers（预训练语言库）来帮助处理各种应用程序的文本数据。
5. BERT模型，用于各种应用程序，将文本数据与其他类型的数据进行转换并预测。