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1、参加在线课程和讲座:有许多优秀的在线课程和讲座可以帮助您学习人工智能技术。例如,Coursera上的“机器学习”课程,edX上的“深度学习专项课程”,以及斯坦福大学的CS231n(卷积神经网络与视觉识别)和CS224n(自然语言处理与深度学习)等课程。
2、人工智能专业学以下几个方面: 人工智能伦理课程群。具体课程:《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》。 认知与神经科学课程群。具体课程:认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程。 先进机器人学课程群。
3、学习机器学习:机器学习是AI的一个重要分支,它使用算法从数据中学习。有很多在线课程和书籍可以帮助你学习机器学习的基础知识。实践项目:理论学习是不够的,你需要通过实践项目来应用你的知识。你可以在网上找到很多开源的AI项目,或者自己创建项目。
4、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法,进而解决实际的应用问题,是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法,包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。人工神经网络。
5、学习人工智能需要从以下几个方面入手:数学基础:人工智能涉及到很多数学知识,如线性代数、概率论、统计学、微积分等。这些数学知识是理解和实现人工智能算法的基础。编程技能:学习人工智能需要掌握一门或多门编程语言,如Python、Java、C++等。
按照很多人的观点,伊隆·马斯克的6个儿子一出生就已经赢在了“起跑线”上。伊隆未必会这么认为。 他是慈父,工作之外的每一分钟都和孩子们在一起。每当工作忙不过来的时候,马斯克就会让孩子们坐飞机去特斯拉工厂,他们就能有时间陪他。
首先我觉得Andrew Ng是偏工程一点的,你在google学术上搜machine learning,他确实排不到第一页,他在讲课的时候也说过他和他的学生发会议多一点。
“计算机和思想奖”的获得者。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。吴恩达主要成就在机器学习和人工智能领域,他是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。
吴恩达最知名的是,所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频,自主学会识别哪些是关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。吴恩达表示,未来将会在谷歌无人驾驶汽车上使用该项技术,来识别车前面的动物或者小孩,从而及时躲避。2007年,吴恩达获得斯隆奖(Sloan Fellowship)。
别人不说,我是很崇拜Andrew Ng的,也不是为了他的学术具体如何,而是他提倡在线免费教育,使得各个著名大学都把教学内容公开上网,造福了一代学子。话反过来说,就算他机器学习的学术地位不是世界第一,起码也是前五人。
吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人,他在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”(SEE)项目,将斯坦福的许多课程放到网上,供免费学习。 吴恩达的成就还包括在多个领域的出版物,如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。他的研究成果在学术界和工业界都有广泛的应用。
人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容,算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等,还需要学习一门编程语言,通过编程语言实现算法,还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
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学习人工智能需要学习认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等相关专业知识。
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