長沙人工智能技術怎么學
發布時間：2023-03-08 09:11:05 已幫助：人
01、首先，學習一門編程語言
這里推薦Python基礎/高級編程階段。并不是說學別的語言就不能做機器學習，但是，沒有一門其他的語言能像Python那樣，為你提供足夠的便利，節省你在代碼語法上浪費的時間。
通過簡單編程基礎，培養編程思維及學習興趣，掌握基礎語法，通過豐富的案例支撐，既實用又不枯燥。
學習內容包括：條件控制語句和循環語句、容器類型、函數、面向對象、異常處理、模塊和包、Python高級語法、常用標準庫等。
02、第二階段：數據處理與統計分析
學習AI領域，掌握SQL及Pandas完成數據分析與可視化操作技能，為平穩進階AI開發做好鋪墊。
學習Linux系統、MySQL與SQL、Numpy、Pandas、數據科學會圖庫Matplotlib、Seaborn庫等知識，掌握數據科學流程，能夠基于Linux操作系統和MySQL完成數據處理和統計分析，并完成基于Pandas+會圖庫的數據分析和可視化操作。
03、第三階段：人工智能機器學習階段
學習機器學習中處理數據、經典算法、調試和優化，具備利用所學知識解決實際問題的能力。
首先了解機器學習的基礎知識，
然后要掌握機器學習的算法原理，
包括：特征工程與模型優化、KNN算法api及kd樹及稀疏存儲、線性回歸概念和api原理剖析、聚類算法、邏輯回歸、決策樹算法、集成學習算法等。
接下來還需要進行一些算法實戰，要做到自己用數學原理，去完成對少量數據的訓練，這樣對以后理解深度學習的原理，大有裨益。
04、第四階段：人工智能數據挖掘階段
通過多領域多行業項目，以企業真實項目為業務場景，培養AI算法的深入研究能力、AI算法業務流處理能力。
主要學習神經網絡、Pytorch、深度學習CNN&RNN，掌握深度學習網絡模型的架構原理，以及在計算機視覺或NLP中的應用。
05、第五階段：深度學習與自然語言處理NLP階段
掌握經典NLP領域算法模型、文本生成、分類、情感分析、機器翻譯、閱讀理解，具備前沿網絡模型在實際業務場景中的應用能力。
這個階段會涉及到自然語言處理NLP開發、RNN及變體、Transfomer以及傳統的序列模型、非序列模型等內容。
如果你已經學到了這個階段，那么恭喜你，現在的你已經可以勝任多數企業中中級NLP工程師的職位了！
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