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首页后端开发Python教程如果您刚开始涉足人工智能领域...

If you are starting in AI field ...

“到目前为止,人工智能最大的危险是人们过早地认为他们理解它。” — 埃利泽·尤德科夫斯基

如果您开始从事人工智能,那么您很幸运,因为以下原因:

  1. 这个领域正在暴涨?
  2. 有大量在线免费资源
  3. 庞大的社区以获得帮助

既然你决定开始人工智能职业生涯,你会发现人工智能可以融合到任何领域,如金融、健康、机器人、国防、航空航天等。人工智能学生有无限的职业生涯开始机会。唯一的限制是你需要开始努力。

开始使用

人工智能领域有很多角色,即人工智能工程、机器学习工程、研究科学家、数据科学家等。要获得这些角色的工作,你需要开始公开学习,这是开始学习的第一步。此步骤是可选的,但强烈推荐。您可以阅读这篇关于如何公开学习的博客。

不可避免的一步

下一步是学习数学。不要避免这一步,因为这是了解人工智能背后发生的事情的基本步骤。您无需学习所有概念,只需了解什么是什么以及这些概念在哪里使用即可。您需要学习的数学科目是:

  1. 线性代数
  2. 微积分
  3. 概率与统计 线性代数对于如何存储和使用数据很有帮助。微积分告诉我们如何优化数据以获得准确的结果。概率和统计告诉我们要优化哪些数据并预测不确定性。

弄脏你的手

以上两个步骤只是热身,现在您需要开始使用编程语言进行编码。大多数人工智能社区使用Python,还有其他编程语言,例如Julia,它与Python类似,但比Python、R用于统计分析和数据可视化更快。只需尝试利用数据结构和算法 (DSA) 以及面向对象编程系统 (OOPS) 概念来学习一门编程语言即可。

学习管道

在编程方面变得强大后,开始使用 numpy、pandas 等软件包进行数据处理,使用 scikit-learn 进行机器学习概念,使用 pytorch 或 tensorflow 进行深度学习概念。请注意,有许多可用的深度学习库,我建议您使用 fastai 库并从这个快速人工智能深度学习课程中学习概念。

接下来是什么

至此,你已经具备了AI领域的基础知识。现在您需要开始与您感兴趣的角色相关的工作。在学习的同时参加 Kaggle 竞赛、Dev Post Hackathons 等知识竞赛。

愿您的人工智能之旅真正非凡!如果您喜欢这篇文章并有任何建议或想法,请在评论中分享!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

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使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

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