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我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。( 五 )


我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。

3.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构人工智能从业者相信，任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。例如，C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面，Python有一个非常好的FFI，并且经常与C或C++结合使用。与此同时，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，如何使用取决于你想要做什么。一般的共识是，必须熟悉一些流行的语言，如Python，它有一个很好的工具箱/库。4.尝试使用开源框架你可以选择一个开源框架，实现基本分类。根据开发人员Akash Paul的说法，选择框架可能是一项具有挑战性的任务，因为这些框架都是基于不同目的构建的。他举了一个例子:Caffe使用了一种声明式的方法来定义模型，而TensorFlow允许通过编程创建和使用模型，甚至跨平台可视化和部署模型。对硬件的一些建议是，购买一个强大的Pascal系列GPU(10606gb)、i3、8GB RAM和SSD，以获得对AI工作负载的最低配置要求。你可以看一下英伟达的CUDA工具包，这是开始实验的好地方。5.使用GitHub平台，搜索热门项目GitHub拥有世界上最大的开源数据集合，它为机器学习爱好者提供了大量资源。你也可以在GitHub上查看最受欢迎的项目。试着每个月做一个项目。6.创建你的第一个聊天机器人
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尝试构建自己的聊天机器人作为第一个人工智能项目。在开始编程机器人前，你要知道制作聊天机器人的3个步骤——输入文本、发送按钮和输出文本。根据AI从业者的说法，搜索引擎巨头谷歌使用的网络爬虫是高级机器人的最佳范例。在你开始编程机器人之前，看看这些:xpath:开发人员使用xpath根据各种标准选择XML节点或节点集。Regex:正则表达式是用于描述搜索模式的特殊文本字符串，用于构建基本的聊天机器人。此外，还可以查看这些用于bot项目的API:谷歌云预测API文档、DiffBot、用于语言工具包的机器学习、Wolfarm Alpha API等。7.免费资源在学习网站上开设账户，做一些项目增长知识和经验。一些免费的人工智能学院，如英特尔的AI学院，为初学者提供必要的学习材料、工具和技术。英伟达的自学实验室也是免费的，提供最新的技术培训，如在广泛的应用程序中部署神经网络。

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建议从一些简单易学的人工智能方法开始学：
① 卷积神经网络 ConvNet如果不学卷积神经网络，估计都不能算入过门。
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卷积神经网络② 残差网络 ResNet残差网络的引用次数已经超过5万次了。
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残差网络③ 深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks如果面对强噪数据，可以考虑深度残差收缩网络。
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（面向强噪数据的）深度残差收缩网络 【我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。】

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自学的话建议你去看一下自兴人工智能学院的课程，相信看了你很快就能了解一些基础知识的。

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