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人工智能的课程 如何自学人工智能

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人工智能自学还是有一定门槛的 。如果你已经擅长一些技术和能力，成功的几率会大很多 。
比如你有数学基础或者尽可能的学过统计学，就能更好的理解算法原理，更容易上手 。如果有Python或者R语言的编程基础，可以加分 。这些都是自学道路上非常重要的基础能力 。
对于想自学人工智能的同学，人友军也为大家规划了学习路径:
了解领域学习相关的基础知识，学习基于机器学习的原理知识，通过实践检验自己的知识，提升自己的技能 。
首先要了解这个领域，建立一个人工智能的基本概念 。比如知道AI技术包括哪些技术方向和应用领域，未来会如何发展，会对社会产生怎样的影响等等 。，既能帮助我们加强对AI的兴趣，又能充分发挥我们对AI的想象力 。
现阶段，任佑君为大家推荐《人工智能(第2版)》 。
人工智能(第2版)系统全面地涵盖了人工智能的相关知识 。既简要介绍了本学科的基础知识，又扩展了自然语言处理、自动规划、神经网络等内容 。可以用实例帮助读者打下坚实的基础 。
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特色鲜明，内容通俗易懂，适合对人工智能领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的师生阅读 。
学习相关的基础知识 。统计学:线性代数:标量、向量、矩阵/张量乘法、求逆、奇异值分解/特征值分解、行列式、范数等 。
【人工智能的课程 如何自学人工智能】概率统计:贝叶斯、期望与方差、协方差、概率分布(0-1分布、二项式分布、高斯分布)、独立性与贝叶斯、最大似然和最大后验估计等 。
高等数学:微积分、链式法则、矩阵求导、线性优化、非线性优化(凸优化/非凸优化)及其导数如梯度下降、牛顿法等 。
数学部分，推荐两本，《人工智能基础数学知识》和《白话机器学习数学》 。
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《人工智能基础数学知识》以流行的Python语言为基础，深入浅出地介绍了入门人工智能领域必备的数学知识，旨在让读者轻松掌握并学以致用 。这本书分为三个部分:线性代数，概率和优化 。读者可以潜移默化地掌握这些数学知识和相关的编程操作 。
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白话文《机器学习的数学》，通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她的朋友Miu的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识 。逐层拆解，逐步引导 。同时还通过实际的Python编程讲解了数学公式的应用，从而加深读者对相关数学知识的理解 。
学习基于机器学习的原理知识 。在目前的人工智能技术中，机器学习占据主导地位 。
机器学习的具体过程包括数据收集、清洗、预处理、建模、参数调整和模型评估 。基础是机器学习的基础算法，包括回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算法、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔可夫模型、LDA主题模型等等 。
机器学习入门阶段，推荐《机器学习实战》这本书 。
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本书第一部分主要介绍了机器学习的基础和如何使用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如K近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和CART算法等 。第三部分重点介绍了无监督学习及其主要算法:K-means聚类算法、Apriori算法和FP-Growth算法 。第四部分介绍了机器学习算法的一些辅助工具 。
该书通过精心编排的实例，切入日常任务，摒弃学术语言，使用高效可重用的Python代码，讲解如何处理统计数据、分析和可视化数据 。通过各种例子，读者可以学习机器学习的核心算法，并将其应用于一些战略任务，如分类、预测和推荐 。此外，它们还可以用来实现一些更高级的功能，比如汇总和简化 。
如果你想在深度和广度上拓展自己的能力，《100张脸的机器学习》和《100张脸的深度学习》这两本书可能对你很有帮助 。
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通过实践复习自己的知识储备，落地，强化自己的技能 。这部分分为三个部分:熟悉机器学习流程、数据集练习和深入研究 。
收集数据，预处理和清理数据，搭建模型，训练和调试模型，评估模型 。思考什么样的数据适合用什么类型的模型，逐渐建立这方面的判断能力 。将不同类型的算法应用在数据集中，看看哪个效果最好 。
这部分更多的是通过实践来填补知识的盲点 。
从学习的逻辑出发，给想自学人工智能的同学一些建议，希望对想进入人工智能领域的同学有所帮助 。

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