usdt不用实名买入卖出(www.caibao.it):自学人工智能可行吗?
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自学当然是可行的!若是你是人工智能领域的零基础小白,可以看看这份学习设计,部门附资源链接,除了书籍,配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍:“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” (人工智能:一种现代方式)
不可多得的综合性书籍,总体概述了人工智能领域,险些涵盖新手需要领会的所有基本观点。
视频:
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/
Artificial Intelligence course(人工智能课程)系列视频讲座,通过训练AI玩游戏这类意见意义实践来先容基本知识,若是视频太快跟不上,可以配合从上面这本书(现代方式)中寻找相关观点。
二、机械学习(计算机科学和统计学的交叉学科)
视频:
机械学习基础薄弱的,可以先去TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”看一下相关观点简述,Coursera上的Andrew Ng机械学习课程,也有基本观点的注释,还先容了大部门主要的算法。
(https://www.coursera.org/learn/machine-learning/)
对ML算法领会不够的,可以配合以下教学视频举行明白
TutsPlus的“Machine Learning Distilled”(简要概述)
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Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 课程)
Tom Mitchell 的 Another course on ML
书籍:团体智慧编程(Programming Collective Intelligence)
ML算法在Python中的实践,大量基础性的实例,讲述生动,很适合入门学者,培育兴趣的同时又开拓视野,让你不想懂都难!
三、深度学习(是机械学习里最近对照火的一个子集)
DL基础方面的准备工作:
Google上的great introductory DL cources
Sephen Welch的great explanation of neural networks
书籍:
Deep Learning With Python(可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT)
先容DL应用程序中的最先进功效,深入浅出,率领新手快速最先构建基础而且接触实践案例,包罗Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
Neural Networks and Deep Learning(神经网络与深度学习)
(可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM)