新手小白入门AI人工智能 学习路径 知识体系

本文为新手提供了一条入门人工智能的学习路径,强调数学基础、编程语言基础(如Python)和机器学习的重要性。通过构筑铁三角,初学者可以在面对复杂的公式和模型时,更好地理解和实践。分享的学习资源包括交流群和详尽的人工智能视频及知识脑图,旨在降低学习门槛,激发学习兴趣。

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人工智能入门好难,经常会被问到这个问题。从小白走到现在,总结发现,对于新手来说,需要筑个铁三角来稳固地基:数学基础编程语言基础机器学习。有了这些,才算基本具备了入门的条件。

注:分享一个学习交流群 953882093,有不懂的问题可以一起相互讨论

市面上常见教材关注的都比较零散片面,而很难兼顾其他几个方面,所以学习的过程中最常见的问题就是这公式是咋推的?我学这个有啥用?模型懂了咋实现?这就需要自己去找相关的资源来巩固基础。

入门人工智能学习方法

人工智能入行看似难度大,但对入门者来说,也还是有一条通用的学习路径。正如前面提到的,还有很多优秀的入门资料可以大大降低学习门槛,同时激发学习的乐趣。
简单的说,学习方法大概如下:

编程技能
机器学习知识 ----> 动手实践撸代码 ----> 数据科学比赛 ----> 实际项目经验
数学基础

因为人工智能的落地是建立在代码实现的基础之上的,因此前期基础非常重要,尤其是在大数据工业情形下,基础对于项目设计的指导非常有价值。而机器学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域,同样需要扎实的理论基础来帮助分析数据,所以需要【编程技能】【机器学习知识】【数学基础】三个方面军齐头并进,才能最终夺取胜利的果实。

只要自己想学,相关的学习视频大把大把的, 本人整理了一些人工智能视频学习资料和知识脑图,内容详尽,需要的可以扫下方二维码备注222自取~

### 关于AI大模型学习资源和入门指南 对于希望进入AI大模型领域的新手而言,获取高质量的学习材料至关重要。一份详尽的基础教程能够帮助理解复杂的概念并提供实践指导[^2]。 #### 推荐的学习路径 - **理论基础**:掌握机器学习、深度学习的核心原理以及数学基础知识,如线性代数、概率论等。 - **工具和技术栈**:熟悉Python编程语言及其生态系统内的库,比如TensorFlow, PyTorch等框架;了解云计算平台提供的服务和支持。 - **项目实战**:参与开源社区贡献代码或完成个人项目来积累实际操作经验。尝试构建简单的神经网络,并逐步过渡到更复杂的大规模预训练模型的应用场景中去。 #### 获取优质教育资源的方式 为了便于初学者快速上手,这里特别推荐一些经过精心挑选的公开课程与文档: - **官方文档与博客**:阅读来自各大科技公司发布的技术博客文章,这些往往包含了最新的研究成果和发展趋势介绍[^1]。 - **在线教育平台**:Coursera、edX等网站提供了由顶尖大学教授讲授的相关课程,涵盖了从零开始直到高级主题的内容覆盖范围广泛。 - **社交网络交流群组**:加入LinkedIn、Reddit等相关论坛,在那里可以找到志同道合的人一起讨论问题、分享心得体验。 针对特定应用场景下的挑战——例如在嵌入式设备上的部署难题,则需额外关注轻量化架构设计思路及边缘计算解决方案的研究进展[^3]。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state.shape) ```
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