AI 岗位高薪太诱人?这有一份6周转型AI的指南
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普通程序员如何踏入AI的浪潮,站上时代薪资顶端呢?这里有一份系统的学习指南。
人工智能(AI)是近年来最火的技术之一。从商品推荐(淘宝、京东)、个性化推送(今日头条)、自拍美颜、翻译,到语音识别、无人驾驶、图像识别、自动化客服等诸多领域,人工智能都扮演了颠覆性的角色。
人工智能的飞速崛起引起了互联网和资本圈的重视,大家都想在下一次技术革命之前,搭上这辆AI列车。企业花高薪聘请AI人才,据说在帝都,一个机器学习算法的岗位拿到100K的薪水也并不是一件很困难的事情,但依然有价无市。
那么,普通程序员如何踏入AI的浪潮,站上时代薪资顶端呢?接下来,我们就分析一下如何系统学习AI技术。
阶段一
关键词:数学、Python
人工智能是一门兼顾数学和编程的综合性学科。虽然越来越多的机器学习、深度学习框架使人工智能越来越简单,看似调个包就能完成。但在真实的工作中,数学基础和对算法的理解,都是决定你职业生涯能走多远的关键因素。它们能帮你更快地理解问题、更好地选择模型、更深入地解决问题。
如果数学基础不好也不必担心,你不必是专业数学人士。机器学习的基本就是将统计学和计算机科学中的概念应用在数据上,所以保证自己的统计学知识别掉队即可。
相关的知识包括:高等数学基础、统计学基础、线性代数等。
推荐阅读:李航 —《统计学习方法》
与动辄上百的机器学习书籍比起来,这本不到30元的教材没有一句多余的废话,非常经典。
——实验楼机器学习专家huhuhang老师
数学没学好,还能当个调包侠,但编程没学好的话,就完全没办法了。学习深度学习时,工程师一般会根据自己已掌握的语言选择框架,比如使用Python,就选择PyTorch或Tensorflow;使用C++,可以选择Caffee。
但如果你是编程小白,或者其他需要选择一门新语言学习人工智能的话,Python是你的第一选择。从整体上看,Python 已经成为人工智能的基本语言,能够和大多数平台无缝对接,同时大多数人工智能方面的教材都使用Python作为教学语言。
推荐学习:Python简明教程—— https://www.shiyanlou.com/courses/596
阶段二
关键词:科学计算、数据处理工具——numpy、matplotlib、Pandas等
numpy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持大量高维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。机器学习涉及到大量对数组的变换和运算,NumPy 就成了必不可少的工具之一。
matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库,因为其支持丰富的绘图类型、简单的绘图方式以及完善的接口文档,深受 Python 工程师、科研学者、数据工程师等各类人士的喜欢。Matplotlib 拥有着十分活跃的社区以及稳定的版本迭代,当我们在学习机器学习的课程时,掌握 Matplotlib 的使用无疑是最重要的准备工作之一。
pandas 是基于 NumPy 的数据处理工具,其提供了高效操作大型数据集所需的函数和方法,是数据分析中必不可少的模块。
推荐学习:
NumPy 百题大冲关——
https://www.shiyanlou.com/courses/1090
Pandas 百题大冲关——
https://www.shiyanlou.com/courses/1091
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阶段三
关键词:机器学习——监督学习、线性回归、10种监督算法、非监督学习、四大聚类、10种聚类算法等。
有了基础理论知识和工具之后,便可以尝试目前最为前沿的AI技能——机器学习和深度学习。
机器学习是一个非常广泛和丰富的领域,几乎在每个行业都有应用。因为要学习的东西太多,初学者很容易发慌,而且在面对很多个模型时也很容易迷失,看不到大局。
因此,可以把机器学习大概划分为九个部分:
以下内容来自景略集智——https://zhuanlan.zhihu.com/p/32115577
ML整体学习:基本的机器学习原理,比如方差权衡这些知识。
优化:为模型发现最优参数的算法。
数据预处理:处理缺失数据、偏态分布、异常值等。
取样和拆分:怎样拆分数据集来调整参数和避免过度拟合。
监督式学习:使用分类和回归模型从标记数据中学习。
非监督式学习:使用因素和集群分析模型从非标记数据中学习。
模型评估:根据不同的性能度量做出决策。
集成学习:将不同模型相结合,达到更好的性能。
商业应用:机器学习如何帮助不同类型的商业业务。
学习完这些知识后,你就可以拿一些项目来实践学习。如以下项目:
( 出自「楼+机器学习实战」中的挑战 )
北京市住房价格预测
知识点: 1.线性回归原理及应用 2.scikitlearn回归预测
比特币价格趋势预测
知识点: 1.使用Pandas数据处理 2.使用Matplotlib绘图 3.使用scikitlearn训练多项式回归预测模型
训练手写字符识别神经网络
知识点: 1.人工神经网络 2.手写字符识别
使用密度聚类追踪共享单车分布
……
阶段四
关键词:强化学习、深度学习——TensorFlow、Pytorch、Keras、Caffee、CNN、RNN、GAN等
学习完机器学习,进入到最后的深度学习阶段。深度学习是机器学习的一种,指的是深度神经网络学习。
普通神经网络由于训练代价较高,一般只有3-4层,而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些小trick,可以达到8-10层,从而能够得到更精准的模型。这些年来,几乎一切人工智能新闻都和深度学习有关,比如alpha go、prisma、语音识别、无人驾驶等。
学习深度学习,首先要学习主流的框架,如TensorFlow、Pytorch、Keras、Caffee等。
系统学习
以上就是我们整理的人工智能入门教程。如果你想系统学习AI技术,实验楼推出「楼+ 机器学习实战」,可以帮助你在6周内,打穿机器学习到深度学习的任督二脉,成为有工作能力的初级机器学习工程师!
完整的学习路径
6周课程从机器学习基础到深度学习,涵盖了NumPy,Pandas、 Matplotlib、监督学习、非监督学习、3种回归算法、10种分类算法、强化学习、TensorFlow、Pytorch 、Keras 、 Caffe等内容。
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我们还为最后两周的深度学习课程,准备了异常昂贵的GPU环境——据说是NVIDIA Tesla P100 (深度学习神卡,价格4万左右且不公开出售),当你看到这门课的价格,你会以为我们老板是不是疯了……
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