linux建设网站,开发一个需要多少钱,哈尔滨有网站的公司,防止网站被攻击你有没有一种很割裂的感觉#xff0c;就是在短视频里#xff0c;AI已经要改变全世界了 但自己一用#xff0c;却发现只能和AI聊聊天 画几张图 难道是姿势不对#xff1f;但具体是哪里不对呢。 作为一个老牌程序员#xff0c;我前面分享了很多计算机相关内容#xff0c;总…你有没有一种很割裂的感觉就是在短视频里AI已经要改变全世界了 但自己一用却发现只能和AI聊聊天 画几张图 难道是姿势不对但具体是哪里不对呢。 作为一个老牌程序员我前面分享了很多计算机相关内容总结了一点那就是跟新迭代的速度实在是太快了 在AI盛行以前的很长一段时间里知识工作者就一直面临着应该学什么 根据Richard Heming写的《科学与工程的学习艺术》这本书中提到 “从牛顿时代开始人类的知识每隔17年就会翻倍一次” “每15年就有一半的知识将会变得过时” 除了知识我们的信息和媒体也在指数级的增加。 必须赶上知识前沿比如现在很多企业已经开始利用AI技术甚至让下面的员工学习AI知识。 把工作流AI化才是赶上这个时代的正确姿势 我在之前的文章中说过AI不是一个新玩具而是生产力工具。 所以是否算跟上了一个时代得看你有没有把最新的技术变成自己的生产力。 比如说进入信息时代的标志不是你会玩电脑了而是你能把电脑变成生产力工具。 比如用来设计生产和团队协作。 进入AI时代的标志也不是会用几个AI工具而是能把AI变成生产力切实提高了自己的生产效率 怎么提高把工作流AI化普通人想要赶上AI时代不是要去学习各种AI工具而是要把自己的工作流AI化。 比如你是红薯上的一个创作者原本的工作流程是需要先确定选题再撰写文案设计插图再进行发布整个过程差不多需要耗时1到2天而现在你只需要在钉钉这样的Bot平台上创建一个AI机器人花半小时的时间将整个流程给AI化从文案撰写到平台发布全部让AI自动帮你完成。 这样就能将整个工作流程缩短到1分钟效率直接提高100倍 这个就是在AI时代该有的生产力和工作方式能带来百倍的效率提升才能称得上是“革命” 另外之所以说是“革命” 就是因为他的影响将不局限于某些高科技企业甚至不局限于个别行业而是对整个社会都会带来翻天覆地的影响 再说一个传统行业的例子深圳航空 这是一家在中国乃至全球都很有影响力的航空公司他们之前有一套系统功能迭代频繁和人员调整导致销售人员并不能充分用好系统中沉淀了大量数据。 没有最大程度的发挥价值每天仍需要通过大量的人工问答来获取信息而效率不高沟通成本巨大。后来他们用钉钉打造了一个叫做声行“肖邦”的AI助理并通过与“宜塔”低代码搭建的销售管理系统云销进行打通现在销售人员几乎不需要任何学习直接用自然语言就能向AI助理查询各种问题例如近12个小时出票的情况如何某某机票或订单的出票代理人是谁具体的信息如何甚至今天中午食堂有哪些菜等等问题AI处理都会以图文并茂的形式返回相关信息大大节省了软件的培训成本提高了系统的使用效率。 除了查询功能之外销售人员还能用它来写周报还是图文并茂的那种一分钟完成数百倍的效率提成每月节省了全公司数千小时的工时通过这两个案例相信你不难看出如今的AI会的可不仅仅是写写画画那么简单。
为什么我们看各种AI界的新闻会有一种割裂感。 因为大部分人或者说大部分企业就是在用一种割裂的眼光在看AI啊
“我们公司又不搞AI这和我没关系吧我又不写作画图这和我也没关系吧” 千万不能隔岸观火你得把AI请进来放到自己的工作流程中或者放到企业的老系统里 把他们AI化这才算是拿到了这个时代的入场券真正的用上AI让AI为我所用 这样 才能消除这种看得见摸不着的割裂感获得百倍的效率提升赶上这个新时代 今天我将关于AI的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来虽然机器冰冷但希望在学习AI的路径上让大家感受到温暖
学习途径
在我学习人工智能的过程中主要有以下两个途径
首先是B站。第二是书籍。视频的讲解难免会不全面很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版。
AI知识大纲 AI知识大体可以分为5个模块接下来我会依次介绍每个模块的学习路径最后给大家推荐几个我入门时做过的项目帮助大家快速入门人工智能。
一、Python编程基础
在AI领域目前大部分程序员都使用Python作为第一语言。 学会上述操作后就入门了但一定要将基础部分的内容掌握扎实。进阶操作在前期不着急学习可以在日后使用过程中逐渐精通比如函数式编程、多线程使用、异常处理与日志管理等等。 书籍推荐 这里给大家推荐两本学习Python必备书籍。《Python编程》中每个知识点下都有对应示例非常直观。入门后《流畅的Python》可以帮你精通Python完成从小白到大神的进阶。
原文链接告别无用功|人工智能该如何学习
二、数学基础
很多同学看到数学就头疼其实模型通用的基本数学原理并不难难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。
切记前期不要深陷到数学知识中去深挖
高数
首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时我们要更多的思考这个公式能解决什么问题而不是一直纠结公式的推导与计算。
比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导全局最优解就是极值点所以最优解一定在导数的某一个拐点处类似的很多知识都是高中就学过的。
线代
在深度学习中线代最重要的应用就是高维数据相乘运算可以大大提升运算速度。
首先要明白矩阵各维度所代表的意义其次清楚矩阵的运算规则
概率论
概率论的知识在AI体系中看似不那么重要但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化到最后的结果分析都与概率论息息相关。
常用指标很多是大家耳熟能详的比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底建议你掌握常用知识后在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难但是对理解模型与过程十分的重要
比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化
网络资源推荐 人工智能必备数学基础全套课程此课程将高数、概率论、线代知识进行浓缩针对人工智能领域开发的数学综合课程都是入门必备和模型中常见的数学知识。 网易可汗学院统计学公开课统计学入门课程涵盖统计学所有的主要知识。
书籍推荐 这里推荐的是3本经典教材与1本我个人非常喜欢的《数学之美》。3本教材书无需多述《数学之美》把抽象、深奥的数学方法解释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。
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三、数据分析
在具备一定的编程能力与数学功底后我们就可以对实际问题进行分析与挖掘。
爬虫
很多同学问算法工程师需要学爬虫吗我的回答是算法的重点在于建模算法工程师掌握基本爬虫知识就好因为单位一般都有专门的采集工程师。
但是数据分析师一定需要学。因为数据分析师需要具备自主获取数据的能力从而进行数据分析。
必备三剑客
不论你做数分还是算法Numpy、Pandas和Matplotlib都是必须掌握的。但这部分内容很杂没必要进行系统学习就好像Excel中的函数一样。
网络资源推荐 【莫烦】NumpyPandas 此视频一共只有3小时但是可以以最快的速度了解三剑客的基本使用。 Numpy中文官方网站 Pandas中文官方网站 Matplotlib中文官方网站
大家可以网上找一些常用方法多浏览浏览脑子里留个印象就行在实际使用的时候再去查具体怎么用。就算没印象我也建议大家在实际使用时先去官网上查有没有对应的内置方法如果没有再自己写函数实现。
后续我也会总结三剑客的高频使用方法。
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四、机器学习
从机器学习开始就正式进入到了人工智能的领域。ML涉及的算法都是白盒算法使用可解释的数学公式去拟合数据、学习参数然后进行预测最后对模型进行评估。
这部分的知识需要大家从数据处理过程开始就多进行总结与反思
数据清洗过程与特征工程是怎么做的为什么会最终选用这些方法文本数据集常用的处理方法有哪些适用的场景的是什么
机器学习算法因为都有可解释性所以大家需要搞懂数学原理并知道模型之间的差异、以及适用于什么数据集。
对于回归任务与分类任务我们也需要知道各种评估指标间的差异与使用场景。
网络资源推荐 吴恩达机器学习此教程以理论为主对小白极为友善就算没有基础也能以最快的速度入门机器学习。 菜菜的sklearn此教程以实践为主从数据处理、特征工程、到模型算法都会给予代码进行实操讲解并将每个参数都讲的非常细致。
书籍推荐
这里推荐两本学习ML必备书籍。周志华老师的《机器学习西瓜书》与李航老师的《统计学习方法》。 这两本书非常经典讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程是夯实理论的不二选择。强烈推荐将书籍与上述推荐视频相结合进行学习。
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五、深度学习
深度学习是黑盒算法不具可解释性初学者通常会觉得它比较神秘。但它的基础神经网络可以说是由众多个逻辑回归函数组成所以在学机器学习时一定要将逻辑回归彻彻底底学明白。 这部分给大家推荐书籍《图解深度学习》与《深度学习》。前者用图解的方式剖析了深度学习的原理适合初学者后者是深度学习领域奠基性的经典教程。
神经网络入门
浙大研究生课程浙大老师上课录像板书推导神经网络的原理看完后你会入门深度学习并感受到它的神奇与魅力。P19-P24为神经网络
CNN与RNN入门 吴恩达深度学习首推荐还是吴恩达老师的课程 不论往哪个方向发展都先看神经网络部分如果你之后想学图像方向就接着看计算机视觉部分然后对序列模型进行了解如果准备往自然语言或推荐方向发展则推荐先看计算机视觉部分掌握CNN的基本常识后再去学习序列模型全部内容 白板推导系列机器学习与深度学习数学原理板书推导极为硬核。
在学完理论知识后我们就可以找一些项目进行实战了。
六、项目推荐
我本人是NLP算法工程师在此对自然语言处理方向推荐几个入门练手小项目 Bert文本分类在官网下载源码后进行Debug不仅可以锻炼调试阅读代码的能力而且可以掌握Bert的细节。 实体识别此项目使用了多种不同的模型HMM、CRF、Bi-LSTM、Bi-LSTMCRF来解决中文命名实体识别问题。 对话机器人此项目为医疗对话问答机器人主要基于知识图谱实现。
在对NLP进行初步了解后大家可以根据自身情况在Github上多找一些感兴趣的相关项目进行研究不仅仅要知道代码实现细节更要思考它能实际解决的业务问题 有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】 AI大模型学习路线汇总 大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈 第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法
第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用
第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统
第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统
第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型
第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例
第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
大模型实战案例 光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。
大模型视频和PDF合集 观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。
学会后的收获 • 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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