从一本书认识AI的学习路径

人工智能 2020-07-26 936 次浏览 0 条评论 次点赞

AI领域综合了众多知识,其中编程语言、机器学习和深度学习是其核心。举个例子,我们可以从《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》一书来认识Python数据分析与机器学习的基本知识结构,从而初步了解AI的学习路径。

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本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。

全书共20章,大致分为4个部分。

  • 第1部分介绍了Python必备的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;
  • 第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;
  • 第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;
  • 第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。

高能警告


人工智能相关的课程已经是六大计算机名校(卡耐基梅隆CMU、斯坦福Stanford、加州伯克利UC Berkeley、麻省理工MIT、哈佛Harvard、普林斯顿Princeton)CS专业本科必修的课程,值得一提的是,人工智能的学习具有相当高的门槛,你需要在学习前具备一定数学(离散数学、微积分、线性代数、概率统计)、编程(至少掌握Python)、数据结构与算法的能力,如果你没有这样的基础,请不要跟风学习。——hackway.org

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