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如何进行AI智能学习 有哪些方法?点赞

浏览次数 时间 2022-06-16

今天这篇文章主要为大家介绍一下如何进行AI智能学习。比如如何将研究对象形式化?什么是深度学习和深层神经网络?学习人工智能该从哪里开始呢?下面小编就为大家介绍一下AI智能学习!

AI智能学习方法

学习Python用法、数据科学工具用法以及机器学习概念

你需要花几个月的时间同时学习Python代码和各种机器学习概念,这二者都会用到的。

学习Python代码时,也要练习使用数据科学工具,如Jupyter和Anaconda。花几个小时研究研究,弄懂它们是做什么的、以及为什么要用这些工具。

性代数:如何将研究对象形式化?

事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后,线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角:万事万物都可以被抽象成某些特征的组合,并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。

着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看,线性代数要点如下:线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象,并描述其静态和动态的特性;向量的实质是 n 维线性空间中的静止点;线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化,可以用矩阵表示;矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。

总之,线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学,是一个基础的工具集。

什么是深度学习和深层神经网络?

智能机器学习的一个子集是深度学习,其中神经网络被扩展到具有大量数据训练庞大网络中。正是这些深度神经网络推动了计算机执行语音识别和计算机视觉方面能力的飞跃发展。

各种类型的神经网络,有不同的优势和劣势。递归神经网络是特别适用于语言处理和语音识别的一类神经网络,而卷积神经网络更常用于图像识别。神经网络的设计也在不断发展,研究人员最近为有效类型的深度神经网络设计了一种更高效的设计,称为长期短期记忆或LSTM,使其能够快速运行,例如翻译软件。

AI智能学习方法

好啦,以上内容就是今天小编想和大家分享的AI智能学习,如果还想了解更多关于AI的信息,那就请大家继续关注小编后续的文章吧!在平时工作或学习中如果大家也经常用到PDF文档的话,小编推荐大家一个自己常用的软件福昕阅读器,福昕阅读器可以轻松满足你对PDF文档阅读以及编辑的需求哦。

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