我想人工智能机器学习零基础入门，应该怎么做呢？

图一乐

我想人工智能机器学习零基础入门，应该怎么做呢？ [复制链接]

 

我想人工智能机器学习零基础入门，应该怎么做呢？

不游泳的鱼

如果你是零基础入门人工智能和机器学习，以下是一些建议：

1. 学习基本概念：

   • 开始之前，了解人工智能和机器学习的基本概念是至关重要的。可以通过在线课程、教科书、博客文章等资源来学习相关概念。

2. 学习编程和数学基础：

   • 人工智能和机器学习通常需要使用编程语言来实现算法，而数学基础是理解算法背后原理的关键。推荐学习Python编程语言，因为它在机器学习领域应用广泛。同时，需要学习基本的数学知识，包括线性代数、概率统计和微积分等。

3. 选择合适的学习资源：

   • 选择一些针对初学者的在线课程或教程，例如Coursera、edX、Udacity等网站上的入门课程。Andrew Ng的《机器学习》课程是一个很好的选择，它专门为初学者设计，覆盖了机器学习的基本概念和常见算法。

4. 阅读入门教材：

   • 寻找一些入门级的教材或指南，它们通常会以简单易懂的方式介绍人工智能和机器学习的基本概念和算法。

5. 实践项目：

   • 实践是学习的关键。尝试通过一些简单的项目来应用你学到的知识，例如使用Python实现一个简单的线性回归模型，或者使用现成的数据集进行分类任务。

6. 参与社区和讨论：

   • 加入一些人工智能和机器学习的在线社区或论坛，与其他学习者交流经验和学习资源，获取帮助和支持。

7. 持续学习和实践：

   • 人工智能和机器学习是一个不断发展的领域，保持学习的态度是非常重要的。随着你的学习进展，逐渐挑战更复杂的问题，并不断地改进和优化你的算法和模型。

通过以上步骤，你可以逐步建立起对人工智能和机器学习的基础理解，并逐渐掌握相关的技能和知识。祝你学习顺利！

jiayuan

您对人工智能和机器学习可能已经有一定的了解，但如果您希望从零基础开始学习，以下是一些建议：

1. 了解基本概念： 开始学习之前，了解人工智能和机器学习的基本概念是很重要的。您可以阅读一些入门级的书籍或在线资源，对人工智能、机器学习、深度学习等概念有一个初步的了解。

2. 学习数学基础： 机器学习涉及到很多数学知识，包括线性代数、概率统计、微积分等。您可以选择一些在线课程或教材，系统地学习这些数学基础知识。

3. 选择合适的学习资源： 在学习机器学习时，选择合适的学习资源非常重要。您可以选择一些在线课程、教程或视频来学习机器学习的基础知识和算法。

4. 练习编程： 机器学习通常需要编程实现，Python是目前最流行的机器学习编程语言之一。您可以学习Python编程语言，并使用一些常见的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等来实现机器学习算法。

5. 实践项目： 学以致用是学习机器学习最重要的一步。您可以通过参与一些实际的项目或者练习来巩固所学知识。可以从一些简单的项目开始，例如使用机器学习算法进行手写数字识别、房价预测等。

6. 持续学习和实践： 机器学习是一个不断发展和演进的领域，您需要保持持续学习的态度，并且不断实践和尝试新的算法和技术。

以上是一些基础的学习步骤，希望对您入门机器学习有所帮助。祝您学习顺利！

三年又三年

作为电子工程师，你想要从零基础入门人工智能和机器学习是一个很好的选择。以下是一些步骤和建议，帮助你开始这个学习之旅：

1. 了解人工智能和机器学习的基本概念： 开始学习之前，了解人工智能和机器学习的基本概念是至关重要的。人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习、推理和解决问题的科学，而机器学习则是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而实现智能行为。

2. 学习基础数学和统计知识： 机器学习涉及到大量的数学和统计知识，包括线性代数、概率论、统计学等。建议学习这些知识，以便更好地理解机器学习算法的原理和实现。

3. 选择编程语言和工具： 选择一种常用的编程语言，例如Python，以及相关的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。掌握这些工具可以帮助你实现和应用各种机器学习算法。

4. 学习常见的机器学习算法： 学习常见的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。了解这些算法的原理、优缺点以及应用场景。

5. 实践项目和案例： 通过实践项目和案例来加深对机器学习的理解和掌握。可以从简单的项目开始，逐步深入探索更复杂的应用场景，如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等。

6. 参加在线课程或培训班： 参加一些在线课程或培训班，例如Coursera、edX、Udacity等平台上提供的人工智能和机器学习课程。这些课程通常由资深的专家讲授，并且提供丰富的学习资源和实践机会。

7. 阅读相关文献和论文： 阅读人工智能和机器学习领域的相关文献和论文，了解最新的研究进展和技术趋势。可以关注一些知名的人工智能会议和期刊，如AAAI、IJCAI、NeurIPS等。

8. 持续学习和实践： 人工智能和机器学习是一个不断发展和演进的领域，需要不断学习和实践才能跟上最新的技术和方法。保持好奇心，勇于探索和尝试新的想法和技术。

通过以上步骤，你可以从零基础开始学习人工智能和机器学习，并且逐步掌握相关的理论和技能。祝你学习顺利！

fjdeepblue

总结很详细、全面，有实用价值，收藏了，谢谢分享