人工智慧學習規劃

与孤独对酌發表於2024-04-24
人工智慧

本文可謂是千呼萬喚使出來，很多同學問我，AI方向的知識多而雜，哪些該重點學習？學習路徑又是怎麼樣的呢？

今天，我將自己的學習路徑及我所參考的資料全部免費分享出來，願大家的AI學習進階之路上多一些“溫度”。

學習途徑

在我學習人工智慧的過程中，主要有以下兩個途徑：

  • 首先是B站。因為公眾號不允許放外域連結，所以我將所有知識點所推薦的影片連結放在了文末，可直接複製獲取。
  • 第二是書籍。影片的講解難免會不全面，很多時候我們需要翻閱書籍對知識進行查漏補缺、透徹理解。本文提及所有書籍在文末可免費獲取電子版。

AI知識大綱

人工智慧學習規劃

AI知識大體可以分為5個模組，接下來我會依次介紹每個模組的學習路徑，最後給大家推薦幾個我入門時做過的專案，幫助大家快速入門人工智慧。

一、Python程式設計基礎

在AI領域，目前大部分程式設計師都使用Python作為第一語言。

人工智慧學習規劃

學會上述操作後就入門了，但一定要將基礎部分的內容掌握紮實。進階操作在前期不著急學習，可以在日後使用過程中逐漸精通，比如函數語言程式設計、多執行緒使用、異常處理與日誌管理等等。

網路資源推薦

  1. 黑馬Python教程[1] ：將Python基礎講的非常詳細，可以輕鬆入門，建議新手從P116開始學習。

書籍推薦

人工智慧學習規劃

這裡給大家推薦兩本學習Python必備書籍。《Python程式設計》中每個知識點下都有對應示例，非常直觀。入門後，《流暢的Python》可以幫你精通Python，完成從小白到大神的進階。

二、數學基礎

很多同學看到數學就頭疼，其實模型通用的基本數學原理並不難，難的公式在之後的模型中遇見時再逐個擊破即可。

切記前期不要深陷到數學知識中去深挖！！

高數

首先大家不要懼怕數學。在遇到我們不會的數學公式時，我們要更多的思考這個公式能解決什麼問題，而不是一直糾結公式的推導與計算。

比如梯度下降和反向傳播的根本原理就是求導，全域性最優解就是極值點，所以最優解一定在導數的某一個拐點處，類似的很多知識都是高中就學過的。

線代

在深度學習中，線代最重要的應用就是高維資料相乘運算，可以大大提升運算速度。

  • 首先要明白矩陣各維度所代表的意義
  • 其次清楚矩陣的運算規則

機率論

機率論的知識在AI體系中看似不那麼重要，但卻無處不在。從資料預處理、建模、模型引數初始化及歸一化，到最後的結果分析都與機率論息息相關。

常用指標很多是大家耳熟能詳的，比如均值、方差。如果你之前沒有很強的機率論功底，建議你掌握常用知識後，在實際中遇到不懂的問題時要養成查閱的習慣。這部分知識不會太難，但是對理解模型與過程十分的重要：

  • 比如為什麼樹模型一般不需要進行資料歸一化？
  • 而邏輯迴歸、神經網路、PCA中就必須進行資料歸一化？

網路資源推薦

  1. 人工智慧必備數學基礎全套課程[2]：此課程將高數、機率論、線代知識進行濃縮，針對人工智慧領域開發的數學綜合課程，都是入門必備和模型中常見的數學知識。
  2. 網易可汗學院統計學公開課[3]：統計學入門課程，涵蓋統計學所有的主要知識。

書籍推薦

人工智慧學習規劃

這裡推薦的是3本經典教材與1本我個人非常喜歡的《數學之美》。3本教材書無需多述，《數學之美》把抽象、深奧的數學方法解釋得通俗易懂，非常精彩，很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。

三、資料分析

在具備一定的程式設計能力與數學功底後，我們就可以對實際問題進行分析與挖掘。

爬蟲

很多同學問演算法工程師需要學爬蟲嗎？我的回答是：演算法的重點在於建模，演算法工程師掌握基本爬蟲知識就好，因為單位一般都有專門的採集工程師。

但是資料分析師一定需要學。因為資料分析師需要具備自主獲取資料的能力，從而進行資料分析。

必備三劍客

不論你做數分還是演算法，Numpy、Pandas和Matplotlib都是必須掌握的。但這部分內容很雜，沒必要進行系統學習，就好像Excel中的函式一樣。

網路資源推薦

  1. 【莫煩】Numpy&Pandas[4]：此影片一共只有3小時，但是可以以最快的速度瞭解三劍客的基本使用。
  2. Numpy中文官方網站[5]
  3. Pandas中文官方網站[6]
  4. Matplotlib中文官方網站[7]

大家可以網上找一些常用方法多瀏覽瀏覽，腦子裡留個印象就行，在實際使用的時候再去查具體怎麼用。就算沒印象，我也建議大家在實際使用時先去官網上查有沒有對應的內建方法，如果沒有再自己寫函式實現。

後續我也會總結三劍客的高頻使用方法。

四、機器學習

從機器學習開始就正式進入到了人工智慧的領域。ML涉及的演算法都是白盒演算法，使用可解釋的數學公式去擬合資料、學習引數然後進行預測，最後對模型進行評估。

這部分的知識需要大家從資料處理過程開始就多進行總結與反思：

  • 資料清洗過程與特徵工程是怎麼做的？為什麼會最終選用這些方法？
  • 文字資料集常用的處理方法有哪些？適用的場景的是什麼？
人工智慧學習規劃

機器學習演算法因為都有可解釋性，所以大家需要搞懂數學原理，並知道模型之間的差異、以及適用於什麼資料集。

人工智慧學習規劃

對於迴歸任務與分類任務，我們也需要知道各種評估指標間的差異與使用場景。

人工智慧學習規劃

網路資源推薦

  1. 吳恩達機器學習[8]：此教程以理論為主，對小白極為友善，就算沒有基礎，也能以最快的速度入門機器學習。
  2. 菜菜的sklearn[9]：此教程以實踐為主，從資料處理、特徵工程、到模型演算法都會給予程式碼進行實操講解，並將每個引數都講的非常細緻。

書籍推薦

這裡推薦兩本學習ML必備書籍。周志華老師的《機器學習（西瓜書）》與李航老師的《統計學習方法》。

人工智慧學習規劃

這兩本書非常經典，講述了機器學習核心數學理論與模型推導全過程，是夯實理論的不二選擇。強烈推薦將書籍與上述推薦影片相結合進行學習。

五、深度學習

深度學習是黑盒演算法，不具可解釋性，初學者通常會覺得它比較神秘。但它的基礎神經網路，可以說是由眾多個邏輯迴歸函式組成，所以在學機器學習時一定要將邏輯迴歸徹徹底底學明白。

人工智慧學習規劃

這部分給大家推薦書籍《圖解深度學習》與《深度學習》。前者用圖解的方式剖析了深度學習的原理，適合初學者；後者是深度學習領域奠基性的經典教程。

神經網路入門

  1. 浙大研究生課程[10]：浙大老師上課錄影，板書推導神經網路的原理，看完後你會入門深度學習，並感受到它的神奇與魅力。（P19-P24為神經網路）

CNN與RNN入門

  1. 吳恩達深度學習[11]：首推薦還是吳恩達老師的課程：
  • 不論往哪個方向發展，都先看神經網路部分
  • 如果你之後想學影像方向，就接著看計算機視覺部分，然後對序列模型進行了解
  • 如果準備往自然語言或推薦方向發展，則推薦先看計算機視覺部分，掌握CNN的基本常識後，再去學習序列模型全部內容
  1. 白板推導系列[12]：機器學習與深度學習數學原理板書推導，極為硬核。

在學完理論知識後，我們就可以找一些專案進行實戰了。

六、專案推薦

我本人是NLP演算法工程師，在此對自然語言處理方向推薦幾個入門練手小專案：

  1. Bert文字分類[13]：在官網下載原始碼後進行Debug，不僅可以鍛鍊除錯閱讀程式碼的能力，而且可以掌握Bert的細節。
  2. 實體識別[14]：此專案使用了多種不同的模型（HMM、CRF、Bi-LSTM、Bi-LSTM+CRF）來解決中文命名實體識別問題。
  3. 對話機器人[15]：此專案為醫療對話問答機器人，主要基於知識圖譜實現。

在對NLP進行初步瞭解後，大家可以根據自身情況在Github上多找一些感興趣的相關專案進行研究，不僅僅要知道程式碼實現細節，更要思考它能實際解決的業務問題。

未完待續

上述提到的重點內容日後會繼續和大家分享，文字難以表達的也會以影片的方式和大家見面。

我目前的工作主要集中於實體識別、關係識別、知識圖譜、圖網路等方向，歡迎大家與我交流。同時，本文提到的10本書籍，在原文連結後臺回覆【學習書籍】均可無償獲取。

告別無用功 | 人工智慧該如何學習？​mp.weixin.qq.com/s/_OIPrzu5xrn3UZGdLrAzHA

AI有溫度立志將每一個知識點講精講細，幫助您利用碎片時間快速學習、查漏補缺，成為您的AI學習口袋書。如果覺得對您有幫助，歡迎關注轉發擴散，這是對我最大的鼓勵。

祝大家學習快樂，每日早上8：18與您不見不散

參考資料

[1]

黑馬Python教程:

[2]

人工智慧必備數學基礎全套課程:

[3]

網易可汗學院統計學公開課:

[4]

【莫煩】Numpy&Pandas:

[5]

Numpy中文官方網站:

[6]

Pandas中文官方網站:

[7]

Matplotlib中文官方網站:

[8]

吳恩達機器學習:

[9]

菜菜的sklearn:

[10]

浙大研究生課程:

[11]

吳恩達深度學習:

[12]

白板推導系列:

[13]

Bert文字分類:

[14]

實體識別:

[15]

對話機器人:

感悟

基礎語法必須掌握，其次得掌握一些重點的庫，像pandas,numpy,接著找找一些機器學習的課程，瞭解常用演算法，再去天池或者kaggle找一下實戰專案。

關於你說的人工智慧，我想應該更貼近機器學習裡的深度學習部分，深度學習主要是神經網路演算法，可以看看吳恩達的課程，漸漸地就會找到自己的方向。

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