Comment l’IA apprend-elle ?

Intelligence Artificielle, l'abréviation anglaise est AI. Il s'agit d'une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine.

Avec la croissance de notre force nationale et les progrès de la science et de la technologie. L’une des tendances les plus populaires à l’heure actuelle est l’essor de l’IA et de l’analyse du Big Data. Alors, comment apprendre l’IA de manière heureuse, rapide et méthodique ? Il y a également une pénurie de ce type de talents sur le marché, alors par où commencer ? Je vais vous présenter ici comment apprendre l'IA ?

1 : Bases des mathématiques. Pour apprendre les mathématiques avancées les plus élémentaires de l'IA, la génération de lignes et la théorie des probabilités, vous devez maîtriser au moins les fonctions gaussiennes, la dérivation matricielle et comprendre ce qu'est la descente de gradient. Sinon, vous ne pourrez pas du tout comprendre les principes de base du modèle. , et il sera difficile de participer à l'ajustement et à la formation du modèle. Il n'y a aucun moyen d'en parler.

Deux : Bases de la programmation. Bien sûr, si vous êtes un pur chercheur en algorithmes, les exigences en matière de capacité d'ingénierie ne seront pas trop élevées, mais vous devez également être capable d'écrire du code source et, pour les ingénieurs chargés du développement de moteurs d'algorithmes ou du développement d'applications, la capacité d'implémenter du code ; déterminera directement la qualité et l’efficacité du travail. Par conséquent, si vous souhaitez devenir ingénieur en IA, vous devez maîtriser au moins un langage de programmation, ainsi que des outils de support, des bibliothèques communes, etc. (Recommandations associées : "Tutoriel Python")

3 : Bases de l'apprentissage automatique. Étant donné que cet engouement pour l’intelligence artificielle provient des performances exceptionnelles des technologies et applications liées au deep learning, le poste le plus populaire pour le recrutement est sans aucun doute celui d’ingénieur en algorithmes d’apprentissage automatique. Par conséquent, les algorithmes classiques de l'apprentissage automatique/profond, les modèles de réseaux neuronaux courants, l'ajustement des paramètres des modèles et les techniques de formation doivent être maîtrisés autant et en profondeur que possible.

Quatre : Connaissances de base dans les domaines professionnels. Les principaux domaines d'application de l'intelligence artificielle peuvent être grossièrement divisés en images, parole et PNL (traitement du langage naturel). Quel que soit le domaine dans lequel vous travaillez, de nombreuses connaissances professionnelles doivent être maîtrisées. Par exemple, si vous souhaitez travailler dans le domaine de la vision industrielle dans le secteur de la conduite intelligente, vous devez maîtriser les connaissances liées à l'image ; si vous souhaitez créer un haut-parleur intelligent Pour le développement d'algorithmes, vous devez maîtriser les connaissances liées à la parole et à la PNL.

Cinq : Connaissance approfondie de secteurs spécifiques. Tout scénario d’application possède sa propre structure de données, et une application pratique d’IA est naturellement indissociable d’une compréhension approfondie de l’entreprise elle-même. Les ingénieurs en algorithmes doivent comprendre clairement de quels modules se compose un système d'IA, quelles sont leurs interrelations, quelles technologies sont utilisées et quels problèmes sont résolus. Ce n'est qu'alors qu'ils pourront mener des recherches expérimentales sur des problèmes spécifiques et les optimiser.

Cet article est une introduction à la façon d'apprendre l'IA. J'espère qu'il sera utile aux amis dans le besoin !

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