ai快速入门教程,AI软件入门学习有哪些常用的学习技巧

AI软件入门学习有哪些常用的学习技巧

AI软件入门有哪些常用的学习技巧？

高手问答第 297 期 —— 普通程序员怎样快速入门机器学习

自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开机器学习算法。在大模型、大计算、大数据的背景下，机器学习/深度学习系统将逐渐成为人工智能时代的“操作系统”。作为普通程序员，我们该如何快速掌握机器学习的主要概念、思路、算法、模型呢？

怎样快速学好Ai

你是要自学的思路么？1、熟悉左侧工具栏的每个工具的功能2、熟悉右侧菜单栏的功能及头部菜单栏的功能3、掌握钢笔绘图，必须要熟练掌握4、掌握各种效果的制作方法，例如：渐变、阴影、不透明蒙版、混合、网格5、熟悉对齐和路径查找器的各个功能6、熟悉排版及刀模、纸张尺寸及排版限制、注意事项等7、熟悉各印刷工艺的色彩、尺寸、制造限制及事项8、学习制作各类包装及印刷稿的制作流程及制作细节9、临摹他人的作品，多看、多想、多理解、多欣赏他人作品10、开始进入实战，找些东西自己来做；前提是要清楚自己做的东西有哪些要求。可无偿帮别人做点东西开始或者去接一些小的订单，可开淘宝等。不满意顶多退款给客户11、做之前要先跟客户商量，要做成什么效果；如没有要求的话对新手来说是很苦恼的，会无从下手。12、再学习illustrator的同事也要掌握photoshop，两款软件结合使用才是硬道理13、偷师：如不知如何了解各行业印刷流程及工艺方法可加企业装扮成客户，跟对方洽谈。便可得知、屡试不爽！14、临摹和抄袭要适可而止，不要依赖；不然只能停留在底层。最好总结一句话：人分两种，一种是教不会的，一种是不用教的！给自己定个方向，一般从基础到娴熟操作只需要两个月时间。之后的只能看自己的天赋了！有些东西和制作方法不要刻意去学，多半都记不住的。等需要用的时候再去看怎么做，印象会更深刻。能够事半功倍！注：设计不易做，入行需谨慎。百度搜索圈T社区 免费行业视频教程

应该怎样一步步地学习人工智能

人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手，先初步了解机器学习应用点新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。去学习吴恩达老师的机器学习视频，通过视频进一步了解机器学习算法说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。总结新人进入人工智能领域，可以先从看书入门，在对机器学习算法有了一定的基础了解之后，可以去看相关的机器学习视频，跟着视频教程一起实践，更深一步的加深自己的理解。最后，可以去参加一些机器学习算法类比赛，增加自己的项目经验。我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、程序员经验分享，我会持续分享在大数据和人工智能方面的内容，希望你能点赞转发或者关注我，和你一起进步。如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会在第一时间进行解答。

本科数学与统计学，研究生IT。如何入门AI

谢谢邀请！作为一名计算机专业的研究生导师（大数据和机器学习方向），我来回答一下这个问题。对于本科是数学与统计学相关专业的学生来说，在研究生阶段主攻AI方向是不错的选择，因为AI领域的相关研究方向通常需要具有扎实的数学基础，数学基础好更容易做出成果。但是，相对于计算机专业的学生来说，数学专业的学生在动手实践能力方面会有所欠缺，所以应该加强编程方面能力的培养。目前AI领域的研究多集中在机器学习（含深度学习）、计算机视觉、自然语言处理和机器人学等领域，其中机器学习的热度比较高，相关的研究也比较系统，所以从机器学习入门AI是不错的选择。对于非计算机相关专业，同时还没有进入课题组的研一学生来说，在学习机器学习的过程中，一方面要了解机器学习的概念，另一方面也要尽快锻炼自己的编程能力，为研二期间进入课题组做好准备。目前Python语言在机器学习领域有广泛的应用，我在早期从事机器学习实现时使用的是Java语言，后来改用Python语言之后，明显感觉Python还是比较简单便捷的。另外，Python语言语法简单易学，即使没有任何编程基础也能够掌握。在掌握Python的基础语法之后就可以开始进行一些简单的机器学习实验了，可以从一些比较常见的算法实现开始，比如knn、决策树、朴素贝叶斯等等，在实验的过程中最好结合实际的场景进行，这样会增强自己的落地实践能力，对于非计算机专业的学生来说，这个环节还是比较重要的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！