简介：今天，首席执行官指出，要与您分享如何转向人工智能的方向。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
1. Python是一种解释语言。该程序非常方便编写
对于进行机器学习的人来说，写作程序很方便。由于您通常需要修改模型，因此这可能是汇编语言中整个身体的问题。通常可以在很少的时间内实现Python。并手动调用Blas接口称呼GEMM。最后，如果您不使用Smart Pointeressencepython，几乎是导入Numpy的两个句子。numpy.dot。
当然，C/C ++库现在支持许多监护权的记忆管理，这也使开发过程变得更加容易，但是解释语言仍然具有自然的优势 - 没有时间来编译。机器学习的大量原型和迭代对工作效率非常有益。
其次，Python的开发成熟，有许多有用的库可以使用
Python的灵活语法还具有非常简单有效的功能，包括文本操作，列表/dict Compositions等（高写入和操作效率），并且使用Lambda和其他用途更方便。这也是Python python andign的主要原因相比之下，尽管Lua也在解释语言，甚至是Luajit的伪影，但很难像Python.design（例如全球变量）一样实现Python。，卢阿似乎正在上升。
第三，python是超高效率
语言的发展大大超过了许多人的想象力。效率，Python接口 - 像Gnumpy这样的友好库，Theano可以加速程序的操作。在强大的团队的支持下，这些图书馆的效率可能比陌生的程序员更有效。C在编写每月调整方面更有效。
在接下来的十年中，Python语言的发展前景很好。将越来越多的公司使用Python语言。开发工程师，Python开发工程师，自动化开发工程师，Linux运营和维护工程师，Python Reptile开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘和其他流行职位是等待您选择。
1. Python是一种解释语言。该程序非常方便编写
对于进行机器学习的人来说，写作程序很方便。由于您通常需要修改模型，因此这可能是汇编语言中整个身体的问题。通常可以在很少的时间内实现Python。并手动调用Blas接口称呼GEMM。最后，如果您不使用Smart Pointeressencepython，几乎是导入Numpy的两个句子。numpy.dot。
当然，C/C ++库现在支持许多监护权的记忆管理，这也使开发过程变得更加容易，但是解释语言仍然具有自然的优势 - 没有时间来编译。机器学习的大量原型和迭代对工作效率非常有益。
其次，Python的开发成熟，有许多有用的库可以使用
Python的灵活语法还具有非常简单有效的功能，包括文本操作，列表/dict Compositions等（高写入和操作效率），并且使用Lambda和其他用途更方便。这也是Python python andign的主要原因相比之下，尽管Lua也在解释语言，甚至是Luajit的伪影，但很难像Python.design（例如全球变量）一样实现Python。，卢阿似乎正在上升。
第三，python是超高效率
语言的发展大大超过了许多人的想象力。效率，Python接口 - 像Gnumpy这样的友好库，Theano可以加速程序的操作。在强大的团队的支持下，这些图书馆的效率可能比陌生的程序员更有效。C在编写每月调整方面更有效。
在接下来的十年中，Python语言的发展前景很好。将越来越多的公司使用Python语言。开发工程师，Python开发工程师，自动化开发工程师，Linux运营和维护工程师，Python Reptile开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘和其他流行职位是等待您选择。
您可以申请以下专业：
1.人工智能专业
人工智能专业是中国大学计划的主要计划。它旨在培养中国人工智能行业的应用才能，并促进人工智能的第一级学科的建设。在2019年3月，教育部发表了“教育部的通知，以发布2018年本科生的结果专业文件和批准结果”。根据该通知，全国共有35所大学获得了第一批“人工智能”新的专业建筑资格。
2.计算机科学技术专业
由于人工智能是计算机学科的一个分支，因此，如果您想发现人工智能的发展，也可以学习计算机科学和技术。computer科学技术是国家第一级学科。主要修复大数据技术介绍，数据收集和处理实践（Python），Web前/背面 - 端/端机开发，统计和数据分析，机器学习等。
3.软件工程专业
软件工程专业的专业是2002年教育部的新专业。开发工具，系统平台，标准，设计模式和其他方面。
4.电子信息专业
电子信息专业专业是电子和信息工程领域的广泛细胞专业。，具有设计，开发，应用和集成电子设备和信息系统的基本功能。
5.自动化专业
自动化专业基于数学和自动控制理论作为主要理论基础，电子技术，计算机信息技术，传感器和检测技术作为主要技术手段，并使用各种自动化设备来分析和设计各种控制系统，以服务于人类生产和为人类生产和生命服务的生活。
有四个发展方向。第一个是过程控制的方向，第二个是嵌入式系统的方向，第三个是运动控制的方向，机器人方向，第四个是人工智能方向。
目前，人工智能已成为越来越流行的方向。如何转向普通程序员的人工智能方向是一个了解的问题。
首先，目的
本文的目的是提供一种简单，平稳，简单的实践学习方法，以帮助“普通”程序员进入AI的大门。这里，我对普通程序员的定义是：拥有本科知识；通常工作很忙；我能得到的数据受到限制。因此，本文更像是“从头开始”的AI条目教程。
AI领域简介
人工智能的AI不仅包括机器学习。一开始，符号和逻辑被认为是实施人工智能的关键，现在统计机器学习是主导的。在机器学习中，可以说学习AI主要是学习机器学习。
但是，人工智能与机器学习并不相同，在进入此字段时必须清楚这一点。对AI领域的开发历史的介绍。以下问题是：AI的门是否好？实际上，跨越并不容易。我们以机器学习为例。
在学习过程中，您将面临大量的复杂公式，在实际项目中，您将面临缺乏数据以及困难的人参。未来，这些困难将很容易放弃。考虑到普通程序员的特征，有必要学习如此困难的学科吗？答案是。
3.学习方法
学习方法的设置是回答以下问题：我学到什么？我如何学习？我如何学习？这三个问题是：学习目标，学习指南和学习计划。学习目标是明确的，即进入AI领域的大门。此目标不大，因此更容易实现。”当目标也是如此。大，您要在将来放弃它时找到足够的原因。”
可以将学习政策总结为“首先，结合实践”。简而言之，首先培养兴趣，然后介入学习实践，并改善了螺旋的方法。这种方法适合学习，而不是学习政策后，您可以制定学习计划（也称为学习路线）。以下是学习路线的引入。
4.学习路线
我推荐的学习路线是这样的，如下所示：
这条学习途径是这样的：首先，了解该领域，建立一个全面的视野，培养足够的兴趣，然后开始学习机器学习的基础。这是一门从浅层到深度课程学习的课程。可以进行表现。奠定基础后，我对机器学习有足够的了解。您可以使用机器学习来解决实际问题。
目前，机器学习方法仍然可以视为黑匣子。在实际战斗体验的积累之后，您可以考虑继续学习。这次，有两种选择，深度学习或继续进行机器学习。深度学习目前是最热门的机器学习方向。其中一些方法与传统的机器学习不同，因此您可以独自学习。除了深度学习外，机器学习还包括实用方法，例如统计学习，集成学习。
如果条件足够了，您可以同时学习两者，并且有些法律是两者的共同点。学习后，您已经拥有强大的知识储备，并且可以进入更困难的实际战斗。这次有两种选择。该行业可以选择查看开源项目并阅读代码以更改代码。学术界可以研究特定领域的论文，并希望发布论文以解决问题。
无论谁，您都需要具有强大的知识和强大的编码能力，因此您可以检查和锻炼水平。在这个阶段，可以说这是通往AI领域的大门。在个人中。”之后，您将自己走。
以下是关于每个阶段的特定介绍：
0.现场理解
在学习任何知识之前，第一步是了解这种知识是什么？它能做什么？它在哪里重视？如果您不了解这一点，那么学习本身就是没有方向的船。我不知道在哪里有沉船的风险。了解这些问题后，您可以培养兴趣。兴趣是最好的领导者，学习的动力和持久能力可以使您能够应对下一阶段。招记机器学习是什么，可以做什么，深度学习与人工智能之间的关系，您可以看到博客我写了从机器学习开始。
1.知识准备
如果您长时间离开学校或认为基金会不是牢固的，那么最好准备提前审查。但这足以应付后来的学习。
数学：查看以下基本知识。线性代数：矩阵乘法；高数量：指导；概率理论：条件和后检验概率。在以后学习过程中可以根据需要补充一些其他知识；
英语：永远在线英语词典，例如Love Ci Bi，可以阅读一些英语数据网页而无需硬化；
FQ：Google可以随时随地，这是一个非常重要的工具。这并不是看BAIDU的检查，但是在许多情况下，Google搜索的信息仍然比几十页Baidu搜索，尤其是检查英语关键字时。Save时间是一个重要的学习效率提高；
2.机器学习
机器学习的第一个课程推动了安德鲁·诺格（Andrew Ng）的机器学习。本课程具有以下特征：中等难度，并且有足够的实践示例，这非常适合第一次学习的人。我不建议本课程CS229在这里，为什么，原因是：
时间：CS229还为时过早，某些知识无法跟上当今的发展。目前，已经采用了最热门的神经网络。而且非常详细；教学：CS229期间NG的教学略有涩，这可能是在线教学的原因。您通常不在乎这些人的问题。这显然在Coursera上得到了改善。您会发现NG的教学水平有了显着提高。不要担心，更重要的是，推导和图表不应该太完美，非常详细且清晰，这确实是强烈建议的；字幕：CS229的字幕质量比Coursera差。欧洲的中国字幕经过了许多人，而且质量是非常保证的；作业：CS229没有作业。尽管您可以做一些事情，但没人会看到。这远远少于Coursera上每周的截止日期的分配，并且每个问题都会提交每个问题。更重要的是，每个问题都有实际示例，使您可以练习处理处理。，您可以看到您的结果，充满成就！
3.练习项目
在学习了基本课程之后，您对机器学习有初步的了解。现在使用它们没有问题。您可以将机器学习算法用作黑匣子并将其放入数据中，并将有结果。在实际战斗中，您需要关心如何获取数据以及如何调整人参。最好自己做一个简单的实用项目。
在这里，您需要选择一个应用方向，图像（计算机视觉），音频（语音识别）或文本（自然语言处理）。建议在此处选择图像字段。其中有许多开源项目，该条目更简单。您可以使用OpenCV进行开发。它已经实现了机器学习算法，例如神经网络和SVM。完成该项目后，可以向Github开放，然后不断改进它。完成实际战斗项目后，您可以继续学习。目前，有两种选择：深度学习和持续的机器学习；
4.深度学习
深度学习：深度学习目前是最热门的研究方向。有以下特征：知识快速更新，相对零散，并且没有系统的解释。因此，学习资源相对分散，并介绍了下面的一些资源。
推荐的UFLDL：非常好的DL基本教程，也由Andrew Ng撰写。有非常详细的衍生物，有翻译，翻译的质量非常高；推荐，深度学习（论文）：2015年关于自然的论文是由三个深度学习圈撰写的。这篇论文具有同名的中文翻译；推荐，神经网络和深度学习：本书的作者非常擅长用简单的语言表达深刻的表达。尽管没有翻译，但并不难阅读。经常性神经网络：Combinean实际情况告诉您RNN是什么。整个教程完成后，这将使您清楚地了解RNN如何扮演角色，甚至您在几篇相关论文中阅读的内容也是如此。不推荐的，多伦多Coursera的机器学习大学的神经，神经网络：深度学习的创始人最大的问题是太困难了，老绅士的话有时不是很标准。不建议，深度学习（书）：这也是从深度学习的丹尼尔（Daniel）。书面书就像第二本作者，是由他的学生写的。告诉您这篇论文是来自该论文的，因此可能更适合直接阅读该论文。不推荐，CS231N：Li Feifei的课程，非常著名，特别是讲CNN。但是本课程中有一个最大的问题，也就是说，没有字幕。尽管您具有YouTube的自动翻译字幕，但没有更好的。
5.继续机器学习
深度学习可能不是将来的某种主流，至少有一些大母牛认为。传统的机器学习具有以下特征，系统知识和相对经典的书籍。统计学习（代表SVM）和综合学习（代表Adaboost）在实践中使用大量技术。相关资源：
推荐，机器学习（周特征是，无论它有多困难，都可以用简单而精致的语言表达。就像周事情，说一些困难的事情太简单了。”
不建议，模式识别和机器学习：不建议在当前阶段进行。PRML从贝叶斯观察许多机器学习方法，这也是它的主要功能。但是对于初学者来说，这种观点实际上是不必要的。这本书不是有中文翻译，在当前阶段很容易放弃；
6.开源项目
当知识储备足够时，可以将学习再次转移到练习阶段。这次，练习仍然可以分为两个步骤学习经典的开源项目或发表高质量的论文。开源项目的学习应该是尽可能多地进行优化，并且学习效果通常不适合阅读代码。可以在Github中搜索好的开源项目。以深度学习为例，许多开源和出色的图书馆都可以深入学习。，例如火炬，Theano等。这是其中两个：
推荐的，Deeplearntoolbox：以MATLAB语言编写的较早的深度学习库更适合从学习课程转移到学习。不幸的是，作者不再维护它。
推荐，TensorFlow：Google的开源库，直到今天，已经有40,000颗星，这是非常了不起的，并且支持移动设备；
7.会议报纸
好的课程会推荐您一些论文。一些著名的技术和方法通常是在一些重要的会议上出生的。因此，一年中的会议论文是一种学习的方式。您要在数学中学习自己不擅长的部分。有时您会觉得数学知识储备不足，因此您通常需要学习一些辅助课程。
阅读足够的论文后，在此阶段，如果您是学生，则可以选择一个学科来学习研究的目的。从本质上讲，该论文是工作的产物。有时，实验论文通常需要您编写代码或开源项目。因此，开源项目的研究与会议论文的工作有关。
两者可以同时学习。在查看论文的位置，您可以查看CCF推荐排名，以了解该领域的哪些出色会议。
这是图像和机器学习领域中著名的顶级会议：
CVPR：计算机视觉领域的三个会议统称为ICCV和ECCV的其他两个会议。请注意，会议的年度主页已更改，因此需要添加搜索；关于神经信息处理系统的会议：简短的NIP，许多重要的任务已经发布了它们。
8.免费学习
在这一点上，可以说要进入这扇门。可以根据兴趣自由学习以下内容。上一阶段不推荐的学习资源也可以随意学习。以下是评论：
CS229：NG撰写的讲座非常好。其中，SVM的派生部分非常清楚。我想学习SVM推荐；用于机器学习的神经网络：丹尼尔的观点与人不同。看看Hinton如何看待神经网络，通常会给您如此原始的感知。实际上，阅读本课程也等同于阅读，因为几乎每个班级都有论文需要阅读。CS231N：视觉识别的卷积神经网络：最新知识以及详细的作业。中国应该有一个团队来翻译字幕并找到它；PRML：作为一本经典的机器学习书，有必要阅读它，这将为您提供有关机器学习的观点；
5.摘要
本文的目的是帮助那些对AI领域了解不多的学生，但他们想进入大门。这仅仅是因为由于该领域的专业而很难介入，并且需要数年为了积累和努力工作。在实地学习之前，完全了解自己的特征，并制定合适的学习方法非常重要。
首先，您必须充分理解这一领域并培养兴趣。当学习，保持逐步学习政策时，不要学习艰苦的资源；结合学习和实践的策略，不仅要阅读并查看它。在学习某个资源时，您必须有足够的目标。这不是阅读用于学习开源项目的代码，而是要阅读开源项目；不是写论文发表论文的论文，而是写一篇论文以做事。
本文来自公共帐户：“大技术交流”，关祖了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，并且有免费的学习信息。
如果学习资源对您来说太困难了，这并不意味着这必须是您的问题，这可能是学习资源或写作问题的问题。可以谈论困难的简单才能是真正的水平。因此，我们必须学习高质量的资源，而不是学习蓝色和红色的肥皂。在本文中，请记住要感兴趣的学习。它需要很长时间才能学习，而且过程非常困难。只有兴趣是使您保持持久和克服困难的最佳帮助。
对于普通学生来说，入学阈值相对较高。尽管您只是学会开发语言，但如果您真的想介绍人工智能方向，那么依靠它是不够的。
在人工智能领域，首先，您的数学理论知识必须非常扎实，以便您可以理解人工智能使用的算法的基本原理，因为它涉及大量的数学定理和公式。
其次，您需要精通机器学习相关算法的基本原理的实施。人工智能的本质是使用机器学习算法将数据用于模型培训，最后将训练有素的模型应用于相关领域。第三，您必须拥有一定的英语基础，因为您可能需要阅读很多人工智能- 相关算法。第四点，您还需要强大的科学研究能力，因为您参与了人工智能领域，至少您必须拥有自己的高质量学术论文。因此，如果您不知道机器不知道机器学习相关的算法，那么当您采访人工智能职位时，通常很难通过。
研究和开发可以利用光而不是电力来驱动计算机的历史可追溯到半个多世纪以前，而且很长一段时间以来，光学计算机实际上主张的是，能源消耗比传统的电子计算机更快。但是，由于科学家一直一直在努力在当今计算机的外部添加光学组件，因此实用光学计算机的前景失去了活力。尽管遇到了这些挫折，但现在可能是光学计算机的新起点，研究人员正在测试一种新型的光子计算机芯片。
该芯片将为人工智能设备奠定良好的基础，变得像无人驾驶汽车一样聪明，并且足够小，可以放入口袋。传统计算机依赖于切换电子电路（例如精细舞步步骤）来响应相关计算，例如两个数字的乘法。光计算也遵循相似的原理，但不是通过电子流。它的计算是通过光子束相互作用和引导组件。
如果执行了镜头或梁，则可以抵抗潮汐电阻的光子束必须流过电路。Photon没有质量。它们以光速散布，不会产生额外的能量。最近的光学计算对于增强深度学习非常有帮助。深度学习是一种基于人工智能的技术。将巨大的数据集放入一个模拟人工神经元网络中，该网络取决于人脑的神经结构。
每个工作神经元都会收到一组数字，然后对这些数字执行简单的计算，然后将结果发送到下一层神经元。通过调整每个神经元的计算，人工神经网络可以学习如何执行任务，例如识别猫和驾驶汽车，因为深度学习已成为人工智能的核心。
关于哪种方法可以是传输人工智能方向的光学工程，今天在这里解释。
结论：以上是首席CTO的所有内容都注明了如何为每个人转移人工智能指示。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关如何转移人工智能方向的更多信息，请在此站点上找到它。