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本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。
引用1 楼 OrthocenterChocolate 的回复:以我平时接触到的机器学习算法来说,与其相关的的数学知识有:求导,求梯度,拉格朗日乘子法,拉格朗日对偶,牛顿迭代法等,数学知识是基础,很多机器学习算法是建立在数学的基础上,是数值计算的比较多,和离散数学关系不是特别大,如果你要做图算法,那离散数学就很重要了。
学Java是最好的,这门语言是很适合初学者学习的,我也是零基础学的Java,过来人不会骗你,而且工作岗位更多,只要技术到位,很好找工作,一两年实际开发后随便10K。
AI新手入门教程是:学习编程基础、学习机器学习基础、学习深度学习基础、学习数据处理、学习应用场景。学习编程基础 AI开发需要一定的编程基础,因此学习编程基础是非常重要的。初学者可以选择Python或者Java作为编程语言,学习基本的语法和编程思想。
以下是我为您准备的AI新手入门教程: 首先,了解人工智能的基础概念和原理。 接着,学习Python编程语言,它是AI领域最常用的编程语言之一。 然后,掌握机器学习的基础知识,包括常用的算法和模型。 深入学习深度学习的基本原理,以及常用的神经网络结构。 通过实际项目来巩固和应用所学知识。
ai新手入门教程如下:了解基础概念:了解人工智能的基础概念和术语,例如机器学习、神经网络、深度学习等。您可以通过阅读相关书籍、在线教程或观看教学视频来学习这些基本概念。学习编程语言:AI最常用的编程语言是Python。学习Python编程语言将帮助您理解和实现AI算法。
1、《learning opencv》,有中文版。用这个入门最快。《机器学习实战》,简单,容易,清晰。《统计学习方法》,如果想学点理论,将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比,深不可测,且常常很无用。
2、这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材,适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术,包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。
3、机械视觉是计算机科学和机械工程交叉的领域,它涉及使用摄像机、数字信号处理器和计算机算法对图像进行分析,从而指导机器执行任务。这个领域结合了图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个学科的知识。
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