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【問答】普通人怎么學人工智能?

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  • TA的每日心情

    2024-7-29 15:47
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    發(fā)表于 2024-7-24 13:31:40 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    普通人怎么學人工智能?有什么前景嗎?
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  • TA的每日心情

    2024-7-29 15:47
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    [LV.2]偶爾看看I

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     樓主| 發(fā)表于 2024-7-24 13:35:05 | 只看該作者

    求解惑

    本帖最后由 jiojiossb 于 2024-7-24 13:39 編輯

    求解惑
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  • TA的每日心情
    開心
    2024-7-30 17:45
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    [LV.2]偶爾看看I

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    發(fā)表于 2024-7-24 13:37:06 | 只看該作者
    普通人學習人工智能應用技術的步驟和建議包括:1.建立基礎知識,了解基本概念和掌握至少一門編程語言。2.選擇合適的學習路徑。3.參與實踐項目。4.掌握常用的人工智能工具和框架。5.持續(xù)學習和更新。6.參與實踐和應用。7.持續(xù)評估和改進。普通人學習人工智能應用技術的重要性和作用包括:1.適應未來就業(yè)需求。2.解決現(xiàn)實問題。3.提高個人技能水平,增強職業(yè)競爭力。4. 提高決策和問題解決能力。5. 參與社會影響力的塑造。
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  • TA的每日心情

    2024-7-29 13:17
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    [LV.2]偶爾看看I

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    發(fā)表于 2024-7-24 13:41:03 | 只看該作者
    普通人學習人工智能可以從以下幾個步驟開始:

    1. 基礎知識學習
        - 數(shù)學基礎:掌握線性代數(shù)(向量、矩陣運算)、概率論、微積分等基礎知識。
        - 編程基礎:學習 Python 編程語言,因為它在人工智能領域應用廣泛。

    2. 在線課程和教程
        - 利用在線學習平臺,如 Coursera、EdX、Udacity 等,選擇人工智能相關的入門課程。
        - 觀看 YouTube 上的優(yōu)質(zhì)教學視頻,有很多專業(yè)人士和教育機構(gòu)會分享相關內(nèi)容。

    3. 閱讀相關書籍
        - 例如《人工智能:一種現(xiàn)代方法》《深度學習》等。

    4. 實踐項目
        - 參與開源項目,通過 GitHub 等平臺找到適合自己水平的人工智能項目,貢獻代碼或?qū)W習他人的實現(xiàn)。
        - 自己動手做一些小項目,如圖像分類、文本情感分析等。

    5. 參加學習小組或論壇
        - 加入人工智能學習小組或在線論壇,與其他學習者交流經(jīng)驗、分享心得、解決問題。

    6. 關注行業(yè)動態(tài)
        - 訂閱相關的技術博客、關注權威的技術媒體,了解人工智能的最新發(fā)展和應用。

    7. 深入學習特定領域
        - 根據(jù)自己的興趣,選擇深入學習機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等具體的人工智能分支。

    學習人工智能需要耐心和持續(xù)的努力,逐步積累知識和實踐經(jīng)驗。
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  • TA的每日心情
    無聊
    2025-7-11 10:53
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    [LV.5]常住居民I

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    發(fā)表于 2024-7-24 13:41:37 | 只看該作者

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  • TA的每日心情
    開心
    2024-10-11 14:35
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    [LV.5]常住居民I

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    發(fā)表于 2024-7-24 13:46:02 | 只看該作者
    普通人學習人工智能可以通過以下步驟和方法:

        理解基礎概念:
            開始學習人工智能之前,理解基本的數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機科學概念是必要的。這包括線性代數(shù)、概率論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等。

        學習編程:
            編程是學習人工智能的基礎。推薦從 Python 開始學習,因為它在數(shù)據(jù)科學和人工智能領域應用廣泛,易于上手。

        在線課程和資源:
            利用在線學習平臺(如Coursera、edX、Udacity等)上的人工智能課程。推薦課程包括斯坦福大學的《機器學習》和吳恩達的《深度學習專項課程》等。

        實踐項目:
            學習理論知識后,通過實際項目來應用所學知識。可以參與 Kaggle 競賽、自己找數(shù)據(jù)集做實驗,或者參加開源項目。

        跟進最新發(fā)展:
            關注人工智能領域的最新進展和研究,閱讀相關的學術論文、技術博客和新聞。

        參加社區(qū)和討論組:
            加入人工智能的在線社區(qū)和討論組,與其他學習者和專家交流,分享經(jīng)驗和資源。

        持續(xù)學習和實踐:
            人工智能是一個快速發(fā)展的領域,需要持續(xù)學習和實踐以跟進技術進步和應用場景的變化。
    慢慢來,悠哉游哉走工科。
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  • TA的每日心情
    郁悶
    2024-10-11 15:46
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    [LV.4]偶爾看看III

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    發(fā)表于 2024-7-24 13:46:09 | 只看該作者
    不怕學不會,就怕不努力,有不懂的能去鉆研學得就不會差
    加油,新的一周,我們高峰相見!
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  • TA的每日心情

    2024-8-19 17:39
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    [LV.1]初來乍到

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    發(fā)表于 2024-7-24 14:41:35 | 只看該作者
    ChatGPT
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  • TA的每日心情
    開心
    2024-8-8 09:31
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    [LV.3]偶爾看看II

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    發(fā)表于 2024-7-24 14:48:04 | 只看該作者
    基礎知識:首先,你需要掌握一些基礎的數(shù)學知識,如線性代數(shù)、概率論和微積分,因為這些是理解機器學習算法的基礎。同時,熟悉編程語言也很重要,Python是AI領域最常用的語言。

    在線課程:有很多在線平臺提供免費或付費的人工智能課程。

    實踐項目:理論知識是必要的,但實踐更重要。嘗試在開源平臺上找到一些AI項目,或者自己創(chuàng)建一些小項目,如圖像識別、自然語言處理等。這將幫助你更好地理解和應用所學知識。

    閱讀文獻:關注最新的AI研究,閱讀相關的學術論文和技術博客。這不僅可以讓你了解行業(yè)動態(tài),也能提高你的專業(yè)素養(yǎng)。

    加入社區(qū):參與AI相關的論壇、社交媒體群組或線下活動,與其他學習者交流經(jīng)驗,解決問題。

    持續(xù)學習:AI是一個快速發(fā)展的領域,新的技術和方法不斷涌現(xiàn)。保持好奇心和持續(xù)學習的態(tài)度是非常重要的。

    實驗與創(chuàng)新:不要害怕犯錯,勇于嘗試新的想法和技術。在實踐中發(fā)現(xiàn)問題并解決問題,是提高技能的有效方式。
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  • TA的每日心情
    開心
    2025-2-28 13:47
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    [LV.6]常住居民II

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    發(fā)表于 2024-7-24 15:40:29 | 只看該作者
    看視頻學
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  • TA的每日心情
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    2024-11-1 15:21
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    發(fā)表于 2024-7-24 16:48:12 | 只看該作者
    1,可以報班學
    2,也可以網(wǎng)上找一些視頻學習下看看。之前網(wǎng)站是有很多人分享的,基本上都是分享在百度網(wǎng)盤里的。
    輕輕的來,那就留下點印記吧
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  • TA的每日心情
    開心
    2024-10-12 09:42
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    [LV.5]常住居民I

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    發(fā)表于 2024-7-25 08:34:20 | 只看該作者
    1、了解基礎知識:首先,需要掌握一些基礎的計算機科學知識,如編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。此外,還需要了解一些數(shù)學知識,如線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計學。  
    2、學習編程語言:Python是人工智能領域的主流編程語言,因為它有大量的庫和框架,如TensorFlow和PyTorch,可以幫助你更輕松地實現(xiàn)AI算法。因此,學習Python是一個很好的起點。  
    3、探索AI子領域:了解人工智能的不同子領域,如機器學習、深度學習、自然語言處理等。這將幫助你確定自己對哪個領域最感興趣,以便深入學習。  
    4、學習機器學習:機器學習是人工智能的核心領域之一。學習機器學習的基本概念,如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等。此外,還需要了解一些常用的機器學習算法,如線性回歸、支持向量機、決策樹等。  
    5、實踐項目:通過實際項目來應用所學知識。這可以幫助你更好地理解AI技術,并提高解決實際問題的能力??梢詮暮唵蔚捻椖块_始,如使用機器學習算法預測房價、識別手寫數(shù)字等,然后逐漸嘗試更復雜的項目。
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  • TA的每日心情
    開心
    2024-9-2 17:45
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    [LV.4]偶爾看看III

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    發(fā)表于 2024-7-25 08:39:45 | 只看該作者
    需要了解人工智能、機器學習、深度學習等的基本概念,這是進入該領域的基礎。掌握至少一門編程語言,例如Python,是學習人工智能的關鍵。
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