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终于有人把机器学习+大数据的完整AI技术体系讲明白了!

Python爱好者社区 • 3 年前 • 513 次点击  

明天就是小年了,虎年春节即将到来,提前给大家拜个早年!

每年春节前后,都有一波面试跳槽的小高潮,是“金三银四”的前奏。尽管已至年末,但大厂的招聘计划依旧疯狂,仅是字节和鹅厂两家,就在官网内发布了近20000在招新岗位!

其中,对人工智能相关人才的需求极其迫切,平均年薪都开到了450K公众号最近收到的留言提问,有很大一部分是来问AI技术学习与面试的。

*机器学习与大数据,它们之间有着怎样的关联?

*0基础学习人工智能需要哪些基础知识?

*想学人工智能进大厂拿高薪,有没有适合初学者的进阶方案?


我总结了几个被问得最多的经典问题,大部分学习AI的新手都有上述困惑。为解决这些问题,我特意整理了一套新手学习计划,帮助大家轻松搞定人工智能。


第一步,认识原理



在开始学习前,先搞清楚人工智能应用机器学习大数据之间的关联。通常,利用AI技术帮助我们完成各类任务的工具和方式,我们称之为“人工智能应用”,而“机器学习”是让其完善并发挥作用的重要方法。

大数据可以被认为是用来训练机器模型的“教材”。这些数据来源于人类活动,海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料。我们利用大量的数据训练出一个机器学习模型,让机器“学会”人类的工作与思考模式,从而帮助人类完成各项任务。


第二步,熟悉必备技术



熟悉了原理,就可以开始对必备知识的学习了。Python作为公认的AI领域神仙级语言,是AI学习的重中之重,其简单低门槛的特性,尤其适合新手入门。

且Python有着高效的数据科学工具,从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。其中包括但不限于:Scrapy(网页爬虫工具)、Pandas(数据挖掘工具,数据浏览与预处理)、Numpy(数组运算工具)、Scipy(科学计算工具)、Matplotlib(数据可视化工具)、 Scikit-Learn(机器学习package)、libsvm(高效svm模型实现)、keras/TensorFlow(深度学习神级网络搭建)、Nltk(自然语言处理)、Ipython Notebook(交互式环境通道)

第三步,选定学习方案



综上,对于新手来说,这些库和工具,真要一步步自学,其效率是很低的。且初学者接触不到主流大厂的人工智能应用实战项目可能在付出了大量精力之后,却学了一堆没用的知识
对于想学好人工智能,但不知道怎样入手学习的朋友,我推荐大家去参加一个专业的人工智能技术学习计划是在腾讯课堂专为0基础人群量身打造的速成课程。

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