萬事開頭難，在接觸到新鮮事物時(shí)，往往會(huì)因?yàn)橐恍┮延械慕?jīng)驗(yàn)，而影響我們對其的了解和判斷。
今天我們來探討一個(gè)看似不難，實(shí)則很難的問題：普通程序員如何一步步走向星空人工智能？
班主任訪談了十幾位成功從程序員過渡到星空人工智能的童鞋，大概總結(jié)了一套【晉級方法】，僅供大家參考~
1、重新拾起數(shù)學(xué)和英語
在正式進(jìn)入星空人工智能學(xué)習(xí)之前，建議同學(xué)們重新拾起數(shù)學(xué)和英語。數(shù)學(xué)主要復(fù)習(xí)微積分和線性代數(shù)，英語主要以一些專業(yè)詞匯為主，免得后面看論文資料的時(shí)候很吃力。
復(fù)習(xí)微積分還是推薦那本經(jīng)典教材—《普林斯頓微積分讀本》，吃透這本書會(huì)對你以后學(xué)習(xí)Machine Learning 很有幫助。
復(fù)習(xí)線性代數(shù)推薦麻省理工的公開課，大家可以去搜集視頻課程。
2、了解下星空人工智能領(lǐng)域
在決定真正進(jìn)入某個(gè)領(lǐng)域之前，應(yīng)該先對這個(gè)領(lǐng)域的做個(gè)大致的了解，比如這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展方向？這些技術(shù)能解決什么？
這個(gè)領(lǐng)域有哪些分支，哪些是我真正感興趣的？
星空人工智能是一門非常廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，如果盲目開始進(jìn)行所謂的學(xué)習(xí)，可能越往深處研究越容易失去方向。
3、入門機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)星空人工智能的方法，一度被很多人稱為是現(xiàn)在星空人工智能的核心。
入門機(jī)器學(xué)習(xí)除了需要觀看大量的學(xué)習(xí)課程之外，還需要一定的編程基礎(chǔ)，Python / matlab這樣的語言技能棧必不可少，其中Python需要關(guān)注一下爬蟲，數(shù)據(jù)可視化等方面的應(yīng)用。
入門課程首推Andrew Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)課程（Machine Learning | Coursera），難度適中，而且完全免費(fèi)。
配合吳恩達(dá)教授的教學(xué)視頻推薦2本基礎(chǔ)書籍，一本是《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)》，另一本是《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》。
4、結(jié)合工作簡單做一些項(xiàng)目
學(xué)了一段時(shí)間的機(jī)器學(xué)習(xí)之后，咱們的程序員同學(xué)可以開始做一些簡單的項(xiàng)目。在文本識(shí)別，圖像識(shí)別，音頻識(shí)別這三個(gè)基礎(chǔ)應(yīng)用方向，大家可以隨意選擇一個(gè)。
這三個(gè)基礎(chǔ)應(yīng)用方向的開源項(xiàng)目都很多，選擇計(jì)算機(jī)視覺（圖像識(shí)別）的同學(xué)，可以下載OpenCv（開源計(jì)算機(jī)視覺庫），它是一個(gè)非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)資料庫，包括了計(jì)算機(jī)視覺，模式識(shí)別，圖像處理等許多基本算法。
它免費(fèi)提供給學(xué)術(shù)和商業(yè)用途，有C++，C，Python和java接口，支持Windows、Linux、Mac OS、iOS和Android。
5、研究深度學(xué)習(xí)
同學(xué)們學(xué)習(xí)到這一步，基本已經(jīng)過了初級階段，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，也是目前研究最火熱的方向之一。
深度學(xué)習(xí)其實(shí)要學(xué)習(xí)的知識(shí)很多，因?yàn)樗茈s，也很零散，但好在經(jīng)過前面系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，基本的知識(shí)結(jié)構(gòu)框架已經(jīng)有了。
大家可以根據(jù)自身掌握的程序，選擇性的進(jìn)行一些補(bǔ)充，班主任推薦2個(gè)在線學(xué)習(xí)的教程：Neural Nerworks for Machine Learning；Recurrent Neural Networks.
6、繼續(xù)做一些開源項(xiàng)目
按部就班了解并研究了深度學(xué)習(xí)之后，同學(xué)們的知識(shí)儲(chǔ)備系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)時(shí)比較完善了，這時(shí)候需要再去找一些開源項(xiàng)目來實(shí)踐一下，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)秀開源庫有很多，比如谷歌的TensorFlow。
同學(xué)們一定要避免盡量避免走入一個(gè)誤區(qū)，知識(shí)儲(chǔ)備是為了更好的實(shí)踐，如果一直不找項(xiàng)目來練手，儲(chǔ)備再多知識(shí)，也沒有實(shí)際的意義。
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