这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线

宋庆离 发布于 11/03 20:12
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人工智能发展到现在,可以说普及度已经相当高了。但是对于如何学习,依旧有不少技术人觉得无从下手。的确,人工智能复杂,但并不神秘。它建立在以线性代数和概率论为骨架的基础数学上,通过简单模型的组合实现复杂功能。在工程上,深度神经网络通常以其恒河沙数般的参数让人望而却步;可在理论上,其数学原理却具有更好的可解释性。从事年薪百万的高端研究固然需要非凡的头脑,但理解人工智能的基本原理绝非普通人遥不可及的梦想。

为了让大部分人有一条清晰的学习路线,我整理出下面三张脑图,包括数学基础、机器学习和深度学习三大模块。非常推荐大家保存到手机,以便对照着查缺补漏。

 

这三张脑图,出自我在极客时间推出《人工智能基础课》专栏,现在已完成3个月的更新,我希望这个专栏可以普及人工智能知识,让大家更有效地入门和进阶人工智能。

 

作者和专栏介绍

我是王天一,是北京邮电大学的工学博士,在读期间主要研究连续变量量子通信理论与系统,主持并参与了多项国家级/省部级科研项目,并以第一作者身份发表了5篇SCI论文。

目前我在贵州大学大数据与信息工程学院任职副教授,主要研究方向是大数据与人工智能,研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。

可以说,在人工智能领域,我有扎实的理论基础,可以为你清晰地讲述各个知识点,以及它们背后的逻辑。

下面是专栏目录,共有7大模块,为你全方位解读人工智能的基础知识。

 

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enzozhong
enzozhong

NO..NO...NO....你还差门英语

w
wenwenyu62
是的
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yong9981
yong9981

 历害了。问题是:大自然在造人之前学过线性代数吗? 即然没有,它是怎么造出人脑来的?

刘建业
刘建业
人类是偶然的产物,大自然也是经过无数试"错"后产生的人类(可能这本身也是一错误).所以基本上一切自然规律上的东西都叫做发现,因为他本来就是那样的,不是人类"创造"出来的.
哈库纳
哈库纳
回复 @yong9981 : 你可以认真的深入研究下去,但生命的真滴绝不会是你现在想象的样子。
yong9981
yong9981
回复 @哈库纳 : 见码云"人工生命"项目的一些构思,有多少区,每个区与其它区的初始连接数,每个区神经元传入、传出触突数量,每个区容量、每个神经元的远近覆盖比,每个区不同覆盖比神经元的比率 ..., 每次生成一批略有不同的生命体,由环境淘汰不适应的个体,反复叠代,程序员只负责模拟环境,不参与实际脑模型设计。从模拟草覆虫的环境到青蛙的环境...。大自然只负责拍死不合格的生命,它从不主动参与设计大脑。
哈库纳
哈库纳
回复 @yong9981 : 恩,孩子想法很超前。但是要用什么模型去实现呢?要知道就连输入->反馈->修正 这个简单的学习模式,也是人自己总结的。难道要随机 new 两个Byte 数组然后在随机加起来?
木鱼微暖
回复 @yong9981 : 计算和模拟不冲突啊,计算是用算法描述结果即现在的的人工智能,模拟是生成结果的过程,如果模拟是用算法实现,那就可以说是算法生成算法,说的可能有点偏,只是谈谈我的看法。
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费振龙
费振龙

这也太牛叉了

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