我在学校也打了python,做了一个履带式演示或类似的东西,因为时间不长,我把它放在一旁。明确的目标,例如,如果您想进行NLP,则需要知道NLP的应用程序具有智能的问题解答,机器翻译,搜索引擎等。然后,如果要进行智能问题解答,则必须知道最先进的技术是深度学习,并且使用的算法是RNN/LSTM/Seq2Seq
/等。我明确的目标是在实习期间给我任务。当任务清晰时,所需的语言就清晰了,要学习的算法也就清晰了,并且很多事情都是合乎逻辑的。
从金融到技术
人工智能的应用非常广泛,每个研究方向都是无限的。由于金融公司很少与图像处理和诸如NLP之类的技术进行交互,因此我强烈的好奇心使我决定去纯粹的技术公司进行调查。致力于智能家居,目标是Javis
人工智能/机器学习/深度学习
我经常在公交车的广告牌上看到这些字眼,好像没有该技术的公司会落后一样。还有各种学习,例如强化学习,迁移学习,增量学习。
这些话之间是什么关系机器学习是人工智能的一种,而深度学习是机器学习的一种。在学习机器学习之前先学习AI。
计算机“算法”与数学“算法”之间的区别
理论知识对于AI算法工程师来说非常重要。敲代码只是想法的实现过程。这里的“算法”与计算机CS的“算法”不同。
AI算法是从数学上推导的,因此仍然需要学习数学基础。学习越深入,要求越高。在面试期间,极少允许使用手写代码,并且90%的人要求模型挑选算法细节。
在学校里,我是一个不喜欢做笔记的人,甚至是一个不喜欢上课的人。但是自从我进入机器学习之路以来,笔记就开始腾飞了〜
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