零基础学人工智能

零基础学人工智能可以吗
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人工智能机器视觉越来越火,零基础也能学会(附学习步骤)!
随着人工智能(AI)的持续火热,工程师工资也是水涨船高,而这其中又属人工智能方面薪资最为可观。甚至还有程序员鼓励师这种新兴职位诞生,这种福利只有程序员才有,可见程序员的地位也是水涨船高。
在当下程序员工作非常吃香,就连在相亲市场,程序员也是各大丈母娘争相哄抢的对象。
如果你想要在人工智能机器视觉图像处理这个方向发展,那么建议就先从Halcon的学习开始!Halcon具有强大的图像分析处理能力,并且已经加入了深度学习的模块,应用范围相当广泛,只要是运用图像处理的地方,都可以运用这款软件。自己学习的东西要能有广泛的应用,才更容易找到称心如意的工作。
看看招聘信息,你就能获取到公司对人才的需求要求,想要获取高薪,首先也要满足高薪岗位招聘的基本要求。如下图所示机器视觉工程师的招聘要求。
其实学习机器视觉有很多种方法,那今天外星眼机器视觉就整理了一些学习思路和方法。希望能够为想要入门机器视觉的同学提供一些学习Halcon的思维方式。只要你有一点基础编程知识,学习有方法有技巧,肯坚持,零基础学习也能学会。
第一步:观看视频教程
在一些正规的在线学习平台,比如网易搜索Halcon,看视频跟着老师的操作来学习机器视觉的相关知识是个不错的选择,边看视频边敲代码,熟练语法,快速入门,跟着老师的思路,实现功能,每一步骤都不会落下。而且通过视频的方式,很多的知识点理解起来也会比较容易。
在学习的过程中,做好笔记,保存好写过的代码,方便日后复习,每天给自己定个小目标,比如,今天必须完成哪一些章节,哪一个课时,保证每天训练一定的代码量。
第二步:看书辅助学习
在学习的过程中,可以看一些相关的书籍,也不必整本书都看,可以把书放到手边,等到需要的时候可以当作工具书来用。
因为有基础书籍,所以可以很快就完成初步语法的学习和使用。太复杂的特性还是在使用中逐步掌握就可以的。
第三步:确定学习方向
把Halcon用到合适的地方。机器视觉图像处理能应用的地方非常之多,在对图像处理和Halcon软件学习有了初步的了解之后,一定要明确自己想要工作的岗位和方向,针对性的提升自己相关能力,明确自己感兴趣的学习方向,是工业检测还是医疗图像等。
第四步:用Halcon多做练习
这个其实就是Halcon的项目实践阶段,自己学习再多理论知识,无法及时应用到工作中去,接触不到实际工作需要,就无法真实把握市场需求。如果有老师和前辈带领,那么就会事半功倍。只会埋头敲代码的Halcon开发肯定不能适应市场人才需求,项目经验才是你提升技术能力的最快捷径。
所以有机会就先找一份机器视觉工程师职位的工作,要结合工作实际需求,学习更多机器视觉相关知识,才能快速提升自己在机器视觉工作中的实际使用Halcon的能力,从而提高自己的职场价码,毕竟所有的知识和技术只有转化成工作需要的生产力,能够切实变现,才能实现学习这门软件技术的价值。花在买书和买视频教程等方面的投资自己头脑的支出才能最快的获得回报。而这个回报也是颇丰的,投资自己,不断学习,才是使自己立于不败之地的决胜法宝。
找到工作后多参加项目!多练习!只有自己多多参与到具体项目,多加训练,才能不断进步。
学习任何一门知识都是理论+实践的,源于理论,不断实践,才能真正的融会贯通。
以上就是小编为您总结的一点学习机器视觉图像处理相关知识。想了解更多机器视觉相关知识资讯,欢迎关注我们。
我是如何零基础自学转行人工智能的
每个字都是经验所得,都是站在一个零基础的人的角度写的,纯手打+网上优秀资源整合,希望大家能每个字都认真看。
接下来文章会侧重在以下几方面
1、零基础如何进行人工智能的自学(以找工作为目的),包括路径规划,怎么学等等。
2、我的个人感悟,关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。
3、好的学习资源分享
先说一下个人背景,一本,经济学毕业,上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是,没有编程基础、没有数学基础(数学需要一些基本的,如果没有,后续也会帮助大家的)。
刚毕业第一年时,迷茫,不知道做什么。
第一阶段:边工作边自学爬虫,失败
毕业一年后,觉得编程可能是自己想要的,所以开始自学编程。
最开始学的是爬虫,python语言。每天学6个小时,一周五到六天。学了4个月后,去面了五六家企业,没有成功。原因是爬虫的知识够,可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些,统统没学。因为我当时是完全自学,没有人带,导致我也不知道要学这些。第一阶段,失败,说实话,有点气馁,那可是每天没日没夜的学习啊,最后却换来一场空。可是生活还得继续,怨天尤人有什么用。
第二阶段:边工作边自学人工智能,成功
面试失败后,考虑了要把编程基础学一下再去面试,还是学点别的。我的决定是学人工智能,当时对这个比较感兴趣。好了,又是学了半年多,每天学6个小时,一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试,成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身,数学、统计出身的人强,所以很多时候也是边学边做,打打杂。
其实我说的很简单很轻松的样子,但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享,帮助大家少走一些弯路。
第三阶段:自己干
现在,已从公司辞职,自己开发网站,做社群,开网店。就是觉得,其实编程也只是我的一个工具,这个人就是比较喜欢自己做点事情,编程挺累的,哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子,也欢迎随时来找我哦。
十问十答:
1、零基础转行学编程可以吗?可以,要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程,你上班的话,能否保证一定时间的学习呢,这个是你要问自己的。我也是边工作边学习,不同的是,我工作很清闲,所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学,恭喜你这是你最好的机会了。
2、该自学还是去培训班?我觉得自学就够了,培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现,很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话,你又怎么能工作。而且,自学的效率会更高,当然前提是路径不能错。
3、转行编程,就业率怎么样?说实话,如果你不是编程出身的,要转行编程其实是比较难的,毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标,规划好路径,学习最必要的知识,这样就有机会。但是,请做好学完仍找不到工作的心理准备。
4、最理想的自学环境是怎么样的?清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导
5、人工智能零基础可以学吗?可以,但是比一般转行编程的要难,因为要自学的东西更多,要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。
6、学人工智能需要数学吗?不要因为数学而望而切步,数学是需要的,但没有要求的高不可攀,通过必要的学习,是可以达到入门水准的。
7、以前没接触过编程,怎么办?可以学习python,这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了,其他的我不懂。
8、一般转行编程的周期要多久?按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天,一天6小时学习时间,4-7个月,这应该是比较正常的。
9、我是怎么坚持下来的?期间有很多次想要放弃,有的时候是真的看不懂,也没人教,纯自学,安装个工具有什么时候就要安装半天,不多说,都是泪啊。你的欲望有多强烈,就能有多坚持。
10、现在学编程还来得及吗?永远都来得及,学编程不一定是为了好工作,它更是一个全新的世界,你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个,我相信这个学习的过程也会有所收获。
这是我之后会写的文章的大概目录,大家可以参考一下。
以上系列是暂定的,一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的,目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单,但努力就有可能。网上的教程我看了很多,路径大部分都没有错。只是我觉得第一,太贵,明明网上有很多免费的更好的资源。第二,练习的量远远不够达到能去找工作的标准。
目录:
零基础自学人工智能系列(1):机器学习的最佳学习路径规划(亲身经验)
零基础自学人工智能系列(2):机器学习的知识准备(数学与python,附学习资源)
零基础自学人工智能系列(3):机器学习的知识准备(数学篇详解)
零基础自学人工智能系列(4):机器学习的知识准备(python篇详解)
零基础自学人工智能系列(5):机器学习的理论学习规划(附资源)
零基础自学人工智能系列(6):深度学习的理论学习规划(附资源)
零基础自学人工智能系列(7):机器学习的实战操作(附资源和代码)
零基础自学人工智能系列(8):深度学习的实战操作(附资源和代码)
零基础自学人工智能系列(9):找工作篇,需加强的部分(类似数据结构与算法)
最后,我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平,只要肯努力,什么都有可能的。
零基础如何学人工智能?成都哪家人工智能培训比较好?
人工智能可以认为是计算机科学的一个分支。但它的研究对象是以计算机为主,融合社会科学和自然科学的内容。它的研究方向主要分为两个大类:一类是以算法为主包括语自然语言处理、图像识别、自然语言处理等应用,其实核心是机器学习(深度学习)算法为主。 当然也包括多代理系统、进化计算、模煳逻辑、集群智能等等。另一个大类偏向自动化方向,代表的研究是智能机器人、无人机控制、编队等等。 目前国内高校本科并没有设置人工智能专业(刚刚有很多人工智能学院成立,期待马上就有新的专业设置),但是自动控制下面的模式识别与智能系统是AI最相关的本科专业了。很多计算机应用的本科也学习了包括机器学习、图像处理等相应课程。但在研究生阶段也开设相应的研究方向。本科只要选择与之相关的计算机类、电子信息类、自动化类、数学类即可。
1.学习或者回忆一些数学知识
因为计算机能做的就只是计算,所以人工智能更多地来说还是数学问题。我们的目标是训练出一个模型,用这个模型去进行一系列的预测。于是,我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数:首先,需要定义一个网络结构,相当于定义一种线性非线性函数;接着,设定一个优化目标,也就是定义一种损失函数(loss function)。
而训练的过程,就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中,我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识,如果学过就最好,没学过也没关系,仅仅知道原理和过程即可,有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。
2.掌握经典机器学习理论与基本算法
这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。
3.掌握一种编程工具(语言)
Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是很多新入门的程序员的入门编程语言,也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作,尤其是Numpy、Pandas第三方库,也要多试试机器学习的库,如sklearn,做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。
有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R,其实现算法的思想和Python也很类似。
同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的,TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的,对于其他语言的原理和应用API也都非常类似,读者把基础掌握后,只需要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。
4.研读经典论文,关注最新动态和研究成果
一些经典论文是必读的。例如,要做手写数字识别,若采用LeNet,要先阅读一下LeNet的学术论文;要做物体目标检测的训练,若选定MSCNN框架,可以先读MSCNN相关的论文。
5.自己动手训练神经网络
接着,就是要选择一个开源的深度学习框架。选择框架时主要考虑哪种框架用的人多。人气旺后,遇到问题很容易找到答案;GitHub上关于这个框架的项目和演示会非常多;相关的论文也会层出不穷;在各个QQ群和微信群的活跃度会高;杂志、公众号、微博关注的人也会很多;行业交流和技术峰会讨论的话题也多;也能享受到国内外研究信息成果的同步。
目前这个阶段,TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山,再加上拥有庞大的开发者群体,而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言,更新和发版速度着实非常快。目前TensorFlow已经升级到1.0版,在性能方面也有大幅度提高,而且新出现的Debugger、Serving、XLA特性也是其他框架所不及的。此外,一些外围的第三方库(如Keras、TFLearn)也基于它实现了很多成果,并且Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大,对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
在GitHub[4]上有一个关于各种框架的比较,从建模能力、接口、模型部署、性能、架构、生态系统、跨平台等7个方面进行比较,TensorFlow也很占综合优势。
因此,从目前来看,投身TensorFlow是一个非常好的选择,掌握TensorFlow在找工作时是一个非常大的加分项。
接下来就是找一个深度神经网络,目前的研究方向主要集中在视觉和语音两个领域。初学者最好从计算机视觉入手,因为它不像语音等领域需要那么多的基础知识,结果也比较直观。例如,用各种网络模型来训练手写数字(MNIST)及图像分类(CIFAR)的数据集。
6.深入感兴趣或者工作相关领域
人工智能目前的应用领域很多,主要是计算机视觉和自然语言处理,以及各种预测等。对于计算机视觉,可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等;对于自然语言处理,可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等,还可以结合图像、视频和语音,一起发挥价值。
更可以深入某一个行业领域。例如,深入医学行业领域,做医学影像的识别;深入淘宝的穿衣领域,做衣服搭配或衣服款型的识别;深入保险业、通信业的客服领域,做对话机器人的智能问答系统;深入智能家居领域,做人机的自然语言交互;等等。
7.在工作中遇到问题,重复前六步
在训练中,准确率、坏案例(bad case)、识别速度等都是可能遇到的瓶颈。训练好的模型也不是一成不变的,需要不断优化,也需要结合具体行业领域和业务进行创新,这时候就要结合最新的科研成果,调整模型,更改模型参数,一步步更好地贴近业务需求。
迄今为止,达内与全国800余家高校深度合作、专业共建,以合作办学、合作育人、合作就业及合作发展为主线,提出了达内高校教学体系解决方案、达内高校全方位实习解决方案、达内高校大学生就业解决方案及企业级师资培训解决方案四大解决方案。
把企业的项目搬到学校,把学校的课堂搬到企业,工程师和高校老师共同协作双师教学,实现了产教共融,协同发展,从2016年开始,达内集团成为教育部产学合作协同育人单位。
2018年1月,教育部与达内教育集团合作启动了“AI+智慧学习”共建人工智能学院项目。聚焦我国人工智能类专业人才培养的第一个“产教深度融合”项目。首批将遴选30所合作院校成为首批“AI+智慧学习”人工智能学院项目试点院校。
成都哪家人工智能培训比较好,人工智能培训班排名怎么样?当然是选择达内成都人工智能培训,成都达内是一家专业的人工智能培训机构,专注于成都人工智能培训
零基础学习人工智能合适吗
现在互联网巨头,都已经转投到人工智能领域,而人工智能最好的编程语言就是python,未来前景显而易见。黑马程序员的PYthon是国内最早开设的真正人工智能课程,那么零基础学习人工智能合适吗?以下是人工智能基础知识。
学习人工智能目的性
目的性,你得明白你是追求技术的卓越还是为了职业需求,或者兴趣使然。学编程绝非一朝一夕所能达成的事情,期间肯定会遇到各种各样困难,有时候你会想放弃。但看你个人能不能坚持。
特别是那些没有基础的同学呢,或者是其他非计算机专业,跨界过来的,很多都会被爬虫或者机器学习吸引,网上这样的文章很多,非常吸引眼球,但是说实话,这样的文章对于初学者来,很容易被引诱。所以你得明白你是否对人工智能这一块是否感兴趣。
学习人工智能方向性
你的明白你学习什么。编程从发明之初到现在,已经出现很大的分流。从以前的单一单片机开发,发展到现在的人工智能、网络开发、应用开发、游戏开发、科学计算等。你得明白你要选择的方向是哪个。常用的选择方向就是应用开发和网络开发,应用开发又分为移动app和桌面级app开发,网络开发又分为web开发,云开发等。因此,你得明确自己的开发目的。不同的开发所学习的语言一般不同,例如:安卓开发使用java,ios开发使用swift,windows开发是最多的,几乎所有语言都可以开发windows。web看开发前端使用javascript,html,css等,后端的选择更多,ruby、php、nodejs等。
人工智能零基础入门知识
Python再简单再通俗,它也是一门语言,掌握一门语言绝非一朝一夕,我个人不建议初学者上来就学爬虫的,我举个非常简单的列子,爬虫会用到很多第三方库,很多模块,还有很多内置的库,正则表达式。
有的同学都没有搞清楚学 py2还是py3,字典列表还没有用熟练,就上来照着例子一顿敲,运气好的话,运行成功;运气不好的,可能要调试老半天,即使你学了一些爬虫基础知识,你学scrapy这样的爬虫框架的时候,你也很吃力,比如里面会有大量的yield,大量的正则表达式,你连基本的语法都没有完全摸透,试问你怎么可能学的通,看的明白,更不要说理解,自己能灵活运用了。
Python的方向非常多,可以web开发,Django/flask都是不错的框架;可以做数据分析,数据分析要学很多东西(重要的库Pandas/Numpy,数据库SQL/MongoDB,数据可视化Matplotlib,sns,ggplot,Tableau);机器学习(统计学,概率论,算法一堆)等等。
零基础学习人工智能合适吗
其中最重要的还是要多练多思考再多练,然后要花时间投入。我个人觉得学代码没有什么好的捷径,因为编程是一个实战性要求强的过程,光看书上的代码,看着看着会前面忘了后面,知识很多,很零碎。API库一堆,语法很多,函数很多。如果你不敲几遍,很难领悟和理解.别人说千遍道万遍,不如你花时间敲两遍,选择一家好的人工智能培训,至少节省你一半的时间。
如何从零基础开始学习人工智能?
1)所以最基础知识就是数学,也看到有的回答说需要逻辑。这个也是对的,其实严格上来讲逻辑与数学也不分家。 其实计算机科学与数学不分家,人工智能一般还是认为是计算机科学或信息科学的一个分支,所以一样离不开数学。
2)作为一个普通的人工智能工程师,不是所有的数学都需要。 主要是高等数学(微积分、优化)、线性代数、概率与统计这三门是非常重要而且必要的数学基础。也是在大学教机器学习和数据挖掘的时候被一次次复习的内容。 甚至很多课程要花大量时间来使学生有这样的数学基础。
3)编程是实现人工智能的方法,我们懂了理论,就要写代码来实现,而且是算法实现的唯一路径。如果我们代码能力不好(不会或很多Bug),我们无法正确表述我们的理论模型,无法发现代码中的低级错还误以为是理论问题。
4) 英文能力,人工智能学科发展快。大部分文献是英文的,代码的解释也是英文的。很多技术博客等等,都是英文中有大量的优秀资源,不是中文中就没有,但是英文好会让你学习的能力事半功倍,可以追到前沿,直接看MIT,Berkeley, Standford, CMU教授的一手课程和笔记。
5)给大家推荐斯坦福的一个系类的AI课程,希望大家能够认真学习。都学完了(我没有,还在努力挣扎中),你一定是专家了。也希望那些天天把人工智能挂在嘴边的产业新贵也能够做点苦功夫。做一个真正的专家,不是看了两篇最新的文章就了解了整个领域的。
零基础学习人工智能技术,选择靠谱的培训课程!
2018 到2020年将是我国人工智能发展的关键窗口期,人工智能人才的供给量远远满足不了需求量,因此参加人工智能培训机构是快速转入人工智能行业的捷径。如果想入行人工智能的,应该尽快学习人工智能赶上这个风口。人工智能培训机构去哪好?
要看教学方式等,这是能确保你能学好Python的前提,其次就是就业服务,相信每个人都想毕业后能找到一份好工作。再次就是学费的性价比了。还有非常重要的一点是:讲练学结合,课程内容紧贴前沿实用技术,并且能独立设计开发自己的项目,这样才能学到很多东西。
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过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人等技术的结合,人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。
当今人工智能发展势头正勐,未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用,尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。
而我国人工智能领域高端专家人才相对稀少,人才依然是我国人工智能发展的主要瓶颈,发展人工智能产业、扩大我国在人工智能领域的国际影响力需要大量智力支撑,一流人才队伍建设工作是人工智能发展的根基所在。
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