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我18年开始系统的学习机器学习算法,期间看过很多教程很多书,走了不少弯路,现在我已经把AI用在自己的投资生涯上,并且效果还不错。
这篇文章想和大家分享一下,如何从一个数学知识都忘干净的小白最快速的成为AI的使用者和受益者,分享自己的学习路线,让大家少走弯路。
理论学习阶段:
前期不要执着于弄懂所有数学知识,有一些基础概念即可,后面实践的时候哪不懂再补哪里,否则容易受打击,进而自暴自弃。
线性代数:【学习时间不超过10小时】
在正式学习AI算法之前,你应该具备一些基础的线性代数知识,这会让你更容易的理解算法,线性代数的知识非常广阔,而我们只需要理解其中的一小部分就行了,推荐给大家一个非常好的线性代数快速学习视频,就是3Blue1Brown出的这个《线性代数的本质》,非常生动的把很抽象的东西说的很透彻,可能你看书几天都想不明白的东西,看看这个视频,几分钟就懂了,实在没有耐心看完的,着重看懂前10课就够了,每一课十几分钟,学习线性代数主要的目的是让我们对维度和空间有一个具体的概念,这样才能理解神经网络中的非线性变换。
微积分:【学习时间不超过10小时】
同样推荐3Blue1Brown的这款《微积分的本质》,简单明了,知识点一语中的。
喜欢大学教授风的,推荐看麻省理工出的这款公开课,当初我就是看这个公开课学的,这个授课教授真是大神级别,深入浅出,同样的,没有足够耐心的也不用全部学完,知道什么是导数,什么是二阶导数,什么是链式法则,基本上就够入门AI了。
AI理论:【学习时间2-3个月】
具备了一定的数学基础后,我们就要开始学习AI的理论基础了,AI理论的学习首推吴恩达教授的课程,这是非常经典的课程,无数的工程师从它入门,如果以后想用AI进行图像识别,图像分类等操作的,可以着重学习CNN(卷积神经网络)部分,如果想进行语音识别,或像我一样进行股票等序列化数据分析的,可以着重学习RNN(循环神经网络),但是普通的DNN是基础,必须先学好。
吴恩达老师的课程浅显易懂,但是有些部分讲的过快或不够详细,你无法理解的时候,推荐看台湾地区李宏毅教授的课程!
李宏毅教授的课程讲的非常详细,以至于我看的时候会加速。
这两套课程互补,一快一慢,吴恩达老师的看不懂了,就看看相应部分的李宏毅教授的课程,基本上就能融会贯通了。
编程语言学习:Python【和AI理论同步学习】
编程语言的学习我无法给出具体的学习时间,因为我有将近10年的编程语言使用经验,基本上各种语言都用过,学习Python这种高级语言基本用不了一天,要是小白从0开始入门,我觉得应该需要15天吧,Python的课程太多了,同志们去网易云课堂或者B站找找评价好的吧,因为我没看过,也无法推荐。
其实我觉得所有人都应该学一点编程,不论你是不是互联网行业的,也不论你是不是靠它赚钱,编程是对思维方式的改变,让你考虑问题更理性,更容易看清事物的本质,而且至少比学习奥数之类的有用多了,它是一种语言,跟学习英语一样,让你和计算机可以交流,让你的计算机帮你做事情。
AI编程:
学习了AI理论和Python之后,我们终于可以开始实战了,可以实现AI算法的框架有很多,最常用的是google公司的Tensorflow和Facebook的Pytorch,我自己学的是Tensorflow,主要用的是Tensorflow中的keras,keras之前是一个独立的AI框架,后来被Tensorflow合并了。
学习Tensorflow也不用去找其他教程了,官网给出的教程基本上是最好的了。
如果官网的例子你实在看不懂。先去看Keras的官方文档,更简单。
基本上学习了这个框架,你就能搭建自己的神经网络模型解决各种问题了。
大家千万不要把AI算法和框架弄混,算法是数学理论基础,跟编程语言没有关系,只要你算的够快,用手算也能得出和计算机一样的结果,而框架是用计算机语言实现AI理论的工具包,让我们更简单更容易地使用AI解决问题。
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