李菲菲seo-卧虎李菲菲扮演者叫什么

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傅妙如李菲菲？李菲菲人工智能。

目前，人工智能已经成为一个越来越流行的方向。普通程序员，如何转向人工智能的方向，是智虎的难题。本文旨在提供一种简单、流畅、易于实现的学习方法，帮助“普通”程序员踏入人工智能领域。在这里，我对普通程序员的定义是：有大学本科知识；平时工作忙；自己能获得的数据有限。因此，本文更像是从头开始介绍人工智能。

二。人工智能领域导论，即人工智能，不仅包括机器学习。以前，符号和逻辑被认为是实现人工智能的关键，但现在主要是基于统计的机器学习。近年来，热门的深度学习只是机器学习的一个子项。目前，可以说学习人工智能主要是学习机器学习。卧虎李菲菲。

然而，人工智能并不等同于机器学习，在进入这一领域时，必须清楚地理解机器学习。关于人工智能领域的发展历史，请参阅周先生的《机器学习概论》。下面的问题是：人工智能的大门简单穿过吗？事实上，穿越并不简单。我们以机器学习为例。

在学习过程中，会碰到大量复杂的公式，实际项目数据缺乏，参数调整困难等问题。假如只是因为感觉这个方向将来会“火”，那么这些困难就很简单让人放弃。考虑到普通程序员的特点，难道没有办法学这么难的科目吗？答案是否定的。只要能发展出合适的学习方法。学习方法的设置是回答以下问题：我想学什么？我该如何学习？我该如何学习？这三个问题是：学习目标、学习政策和学习计划。学习目标是明确的，即踏入人工智能领域。这个目标不大，所以比较简单实现。”太大的目标是找到足够的理由让你以后放弃。

学习策略可以概括为“爱好第一，实践学习相结合”。简单说就是先培养爱好，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不简单让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。李菲菲简介。

四.学习路线

我推荐的学习路线是这样的，如下图：

这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的爱好，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程很好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前很火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。

假如条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。

无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。

下面是关于每个阶段的具体介绍：

0.领域了解

在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?假如不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出爱好，爱好是很好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。

1.知识预备

假如你离校过久，或者觉得基础不牢，很好事先做一下预备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的预备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。

数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;电影李菲菲。

英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;卧虎电视剧李菲菲。

FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;

2.机器学习

机器学习的第一门课程首推AndrewNg的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：

时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前很为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常具体;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清楚，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!

3.实践做项目李菲菲seo

学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。假如有时间，自己动手做一个简单的实践项目是很好的。

这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到Github上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;

4.深度学习李菲菲我的祖国。

深度学习：深度学习是目前很火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：

推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是AndrewNg写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deeplearning(paper)：2020年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。假如只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neuralnetworksanddeeplearning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，RecurrentNeuralNetworks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清楚的熟悉，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，NeuralNetworksforMachineLearningUniversityofTorontoCoursera：深度学习创始人教的课，很大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，DeepLearning(book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;李菲菲老师。

7.会议论文歌手李菲菲。

较好的课程都会推荐你一些论文。一些闻名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。冷城首富之女李菲菲。

当你看完足够的论文以后，在这个阶段，假如是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。

两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。

下面介绍两个图像与机器学习领域的闻名高级会议：

CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注重会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

8.自由学习

到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据爱好来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：李菲菲微商。

五.总结

本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分熟悉自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。

首先得对这个领域进行充分了解，培养爱好。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文

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