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自學(xué)人工智能可行嗎介紹(自學(xué)人工智能可行嗎詳細(xì)情況如何)

2022-08-10 10:01:34 樓盤信息 來源：
導(dǎo)讀 想必現(xiàn)在有很多小伙伴對于自學(xué)人工智能可行嗎方面的知識(shí)都比較想要了解，那么今天小好小編就為大家收集了一些關(guān)于自學(xué)人工智能可行嗎方面

想必現(xiàn)在有很多小伙伴對于自學(xué)人工智能可行嗎方面的知識(shí)都比較想要了解，那么今天小好小編就為大家收集了一些關(guān)于自學(xué)人工智能可行嗎方面的知識(shí)分享給大家，希望大家會(huì)喜歡哦。

1、自學(xué)當(dāng)然是可行的！如果你是人工智能領(lǐng)域的零基礎(chǔ)小白，可以看看這份學(xué)習(xí)計(jì)劃，部分附資源鏈接，除了書籍，配合一些視頻學(xué)習(xí)效果會(huì)更好哦。

2、

3、一、人工智能

4、未經(jīng)芝士回廣答允許不定得消轉(zhuǎn)周載本文內(nèi)容，民否則將視為侵權(quán)

5、書籍：“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：一種現(xiàn)代方法）

6、一我可行法又比質(zhì)無設(shè)，造打界林織稱始滿。

7、不可多得的綜合性書籍，總體概述了人工智能領(lǐng)域，幾乎涵蓋新手需要了解的所有基本概念。

8、視頻：

9、為發(fā)學(xué)法去開氣條意很少強(qiáng)更帶段市存快滿。

10、https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/

11、Artificial Intelligence course（人工智能課程）系列視頻講座，通過訓(xùn)練AI玩游戲這類趣味實(shí)踐來介紹基本知識(shí)，如果視頻太快跟不上，可以配合從上面這本書（現(xiàn)代方法）中尋找相關(guān)概念。

12、二、機(jī)器學(xué)習(xí)（計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉學(xué)科）

13、視頻：

14、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)薄弱的，可以先去TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”看一下相關(guān)概念簡述，Coursera上的Andrew Ng機(jī)器學(xué)習(xí)課程，也有基本概念的解釋，還介紹了大部分重要的算法。

15、（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）

16、對ML算法了解不夠的，可以配合以下教學(xué)視頻進(jìn)行理解

17、TutsPlus的“Machine Learning Distilled”（簡要概述）

18、Perer Norvig 的Udacity Course on ML（ML Udacity 課程）

19、Tom Mitchell 的 Another course on ML

20、書籍：集體智慧編程（Programming Collective Intelligence）

21、ML算法在Python中的實(shí)踐，大量基礎(chǔ)性的實(shí)例，講述生動(dòng)，很適合入門學(xué)者，培養(yǎng)興趣的同時(shí)又開拓視野，讓你不想懂都難！

22、三、深度學(xué)習(xí)（是機(jī)器學(xué)習(xí)里最近比較火的一個(gè)子集）

23、DL基礎(chǔ)方面的準(zhǔn)備工作：

24、Google上的great introductory DL cources

25、Sephen Welch的great explanation of neural networks

26、書籍：

27、Deep Learning With Python（可自行度盤下載https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）

28、介紹DL應(yīng)用程序中的最先進(jìn)成果，深入淺出，帶領(lǐng)新手快速開始構(gòu)建基礎(chǔ)并且接觸實(shí)踐案例，包含Keras、TensorFlow時(shí)下最先進(jìn)的工具。

29、Neural Networks and Deep Learning（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)）

30、（可自行度盤下載https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）

31、新手友好，作者在數(shù)學(xué)密集的區(qū)域都有標(biāo)注提示。MNIST手寫數(shù)字的識(shí)別問題貫穿全書，每個(gè)模型以及改進(jìn)都有詳細(xì)注釋的代碼。

32、更多優(yōu)質(zhì)回答，請持續(xù)關(guān)注鎂客網(wǎng)頭條號(hào)~

本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。

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