从零开始学习人工智能

        ChatGPT火了,大模型火了。

        现在我在工作或生活中,遇到问题时,已经从百度/谷歌一下转到了ChatGPT一下。ChatGPT真的很智能,尤其是ChatGPT 4。在对比了诸如文心一言、通义千问等国内大模型之后,我感觉ChatGPT还是比较领先,能理解你问的问题,能联系语境,甚至我给的代码中类似py这种字段,都能自动给加个//拼音的注释。

        作为一个互联网从业者,曾经我觉得自己走在科技前沿,现在感觉,自己已经是一颗生锈的螺丝钉了,而人工智能却像变形金刚一样在那“奇奇咔咔”的变来变去,太牛逼了!于是,我萌生了学习人工智能的想法,但不知从何学起,问了ChatGPT,它给出了如下的回答:

        从我现在情况触发,

        1. 数学基础,早忘了,重新捡起来吧,先把学习资料准备好:

        2. 编程我会一点点,学python应该没有难度

        3. 机器学习的书,我选了一本别人推荐的。(一定要选第3版,翻译比第2版好很多)

        4. 深度学习框架,我选择了TensorFlow。因为我单纯不喜欢Facebook/Meta和扎克伯格!

        5. 后边的进阶步骤,等我具备一定基础了再去探索。

        我准备直接从TensorFlow操练起来,遇到不懂的知识点再去补习,后边我也会把我学习过程中遇到的问题或者心得体会写在这里,以供参考。

### 推荐适合初学者的人工智能书籍 对于希望从零开始学习人工智能的新手来说,选择合适的入门书籍至关重要。以下是几本广受好评并适合初学者的书籍: #### 1. **《Artificial Intelligence: A Modern Approach》** 这本书由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 合著,被认为是 AI 领域的经典教材之一[^1]。书中不仅涵盖了广泛的主题,还提供了清晰易懂的概念解释和技术细节。 #### 2. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》** 作者 Aurélien Géron 的这本著作非常适合编程背景的学习者。通过实际案例和项目驱动的方式介绍机器学习的基础知识以及如何应用这些技术解决现实世界的问题。 #### 3. **《Grokking Deep Learning》** 该书由 Andrew W. Trask 编写,采用直观的方法讲解深度神经网络的工作原理及其背后的数学概念。它特别强调理解而非仅仅记忆公式,使得读者能够真正掌握核心理念。 #### 4. **《Python Crash Course》** 虽然这不是一本专门关于 AI 的书,但对于想要进入这个领域的程序员而言,《Python Crash Course》是一本非常实用的语言指南。由于 Python 是目前最流行的数据科学工具包所使用的语言之一,在掌握了基本语法之后再去探索更深入的内容会更加容易。 ```python # 示例代码展示如何安装常用的AI库 !pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras matplotlib seaborn jupyterlab ```
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