人工智能自學(xué)指南


  人工智能自學(xué)指南

  2021年4月至2021年8月,在深圳南頭出租屋內(nèi)整整四個(gè)月的學(xué)習(xí)該有個(gè)總結(jié)了。

 人工智能自學(xué)指南

  寫(xiě)這篇文章的目的

 人工智能自學(xué)指南

  給家人提交“在外生存報(bào)告”,讓他們知道,我沒(méi)有浪費(fèi)時(shí)間和金錢(qián),讓他們繼續(xù)信任我,給我更大的自由;

 人工智能自學(xué)指南

  給未來(lái)雇主介紹自己,畢竟沒(méi)有什么機(jī)構(gòu)認(rèn)證我的能力,我要抓住任何展示自己的機(jī)會(huì),看看今年的競(jìng)爭(zhēng)形式吧:2021 秋招的 AI 崗位競(jìng)爭(zhēng)激烈嗎?;

  給關(guān)注我的朋友一個(gè)交代;

  給后來(lái)人一個(gè)參考;

  前言

  人工智能現(xiàn)在被炒得火熱,我也不免俗,辭職加入了這滾滾洪流。人工智能的美好前景就不用贅述了,耳朵都聽(tīng)出繭子了。任何復(fù)雜事物,如果都說(shuō)好,那信息一定不全面。我在這兒列一下沒(méi)有那么煽動(dòng)的文章:

  王垠:人工智能的局限性

  為什么自動(dòng)車(chē)完全不可以犯錯(cuò)誤

  AlphaGo與人工智能

  我看自動(dòng)駕駛技術(shù)

  百度百家:麥肯錫:人工智能的五大局限 去偏好化是最難跨越障礙

  我的態(tài)度:泡沫肯定是有的,但拋開(kāi)那些“類(lèi)人智能”幻想,利用人的智慧,加上機(jī)器的蠻力,未來(lái)大有可為。

  我的背景

  太原工業(yè)學(xué)院 電子信息工程(二本A類(lèi),學(xué)習(xí)氛圍還可以,了解下太原工業(yè)學(xué)院機(jī)器人隊(duì))

  大學(xué)前:發(fā)了新書(shū)會(huì)馬上看,本著好奇心能快速學(xué)到80%,特別是數(shù)學(xué)物理,高二高中物理都教完后,有次考試,全班就我80幾分,其他人都30分以下,不過(guò)不愛(ài)刷題,高三別人都學(xué)會(huì)后就沒(méi)優(yōu)勢(shì)了;愛(ài)做難題,愛(ài)想新解法,實(shí)話(huà)說(shuō)有想炫耀的成分;愛(ài)想亂七八糟的“發(fā)明創(chuàng)造”,至少能接觸到的高人不敢說(shuō)我純粹瞎扯,當(dāng)然現(xiàn)在看這些想法大都不值錢(qián);總的來(lái)說(shuō),雖然成績(jī)不算好,人也普通,但這段經(jīng)歷給了我心靈深處的自信,不怕別人說(shuō)我傻逼,即使有時(shí)候真的傻逼。

  上大學(xué)后:模電數(shù)電->51單片機(jī)->做些小產(chǎn)品,參加些小比賽->STM32->參加省內(nèi)電子設(shè)計(jì)大賽->報(bào)培訓(xùn)班學(xué)linux,C++,Qt->培訓(xùn)后找工作前看了一大堆大部頭的書(shū)

  機(jī)器視覺(jué)公司工作兩年,一半時(shí)間研發(fā),用python寫(xiě)界面;一半時(shí)間需求分析,駐廠(chǎng),售后,給新客戶(hù)演示機(jī)器; 公司雖然是國(guó)企實(shí)際有點(diǎn)像創(chuàng)業(yè)公司。

  為什么離開(kāi),不能邊學(xué)邊工作嗎?

  人工智能是大趨勢(shì), 想學(xué),公司加班又太多,用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的話(huà)說(shuō),探索的少,利用的多,看見(jiàn)很多有意思的事,卻只能看著,心癢癢啊,覺(jué)得自己的路越走越窄,心里急啊,時(shí)間不等人,多會(huì)兒才能實(shí)現(xiàn)財(cái)富自由啊。本身也工作兩年了,腦子里積攢了很多疑問(wèn),需要接觸一些新信息,沖洗一下頑固落后的思想。

  原公司保吃住,辭職后在深圳租房學(xué)習(xí),為什么不回老家,多省錢(qián)?

  ①脫離所有舊關(guān)系,安靜。學(xué)習(xí)的時(shí)候,這兒插個(gè)事,那兒插個(gè)事,時(shí)間不知不覺(jué)就流失了。

 ?、谡夜ぷ鲿r(shí)有根據(jù)地。租房合同最少得半年,帶一大堆東西,臨時(shí)先租房再找工作太倉(cāng)促。

  為什么不直接找工作,要待業(yè)四個(gè)月?

  對(duì)于我想做的工作,如果我是HR,我不會(huì)要那時(shí)的我,培養(yǎng)成本有點(diǎn)高。

  待業(yè)四個(gè)月,先讓自己滿(mǎn)意,把要系統(tǒng)學(xué)的學(xué)會(huì),一些細(xì)節(jié)可以工作后現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用。

  進(jìn)入正題

  推薦資料:

  VPN:

  用的啟點(diǎn)加速器,被查了,趕緊把這兒改一下。

  數(shù)學(xué):

  吐槽一下:數(shù)學(xué)是異常糟糕的語(yǔ)言,比任何編程語(yǔ)言都糟糕,學(xué)不會(huì),不怨你,想辦法避開(kāi)那些糟粕。

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_高等數(shù)學(xué)特訓(xùn)班

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_概率統(tǒng)計(jì)

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_線(xiàn)性代數(shù)

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_傅里葉變換、拉普拉斯變換與小波變換

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_常微分方程與偏微分方程兩日特訓(xùn)班

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_矢量分析與場(chǎng)論一日特訓(xùn)班

  評(píng)價(jià):萬(wàn)門(mén)大學(xué)童哲講的都不錯(cuò),中文,理解透徹,咬字清晰,板書(shū)好,他是校長(zhǎng),如果他講的不好,不會(huì)有那么多博士買(mǎi)VIP。

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  憶臻:MIT線(xiàn)性代數(shù)精細(xì)筆記 這門(mén)課好是有目共睹的,視頻我不推薦,英文,板書(shū)有點(diǎn)亂,一個(gè)大大大黑板,攝像機(jī)只能采集一小塊,不痛快,推薦看筆記。

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  國(guó)內(nèi):虛數(shù)一點(diǎn)也不虛 國(guó)外:youtube虛數(shù)可視化介紹

  注:虛數(shù)肯定是要懂得,這個(gè)介紹很詳細(xì),可視化出來(lái)了,如果是功利的學(xué),那跳過(guò)這個(gè)。

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  微信公眾號(hào):遇見(jiàn)數(shù)學(xué) 之 數(shù)學(xué)歷史時(shí)間軸圖 、 圖解數(shù)學(xué)系列

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  微信公眾號(hào):馬同學(xué)高等數(shù)學(xué) 如何理解奇異值以及奇異值分解?

  注:所有文章都讀一下,可以用碎片時(shí)間讀

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  微信公眾號(hào):統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)理論(導(dǎo)航頁(yè))

  統(tǒng)計(jì)總要學(xué)一下吧,聽(tīng)人說(shuō),數(shù)據(jù)分析,小批量數(shù)據(jù)用統(tǒng)計(jì)方法,大批量用機(jī)器學(xué)習(xí),不一定對(duì)哦,確定后,我會(huì)更新這兒

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  變分法_-bilibili

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  space3Blue1Brown-直觀(guān)明了地分享數(shù)學(xué)之美-bilibili

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  信號(hào)與系統(tǒng)_北京交通大學(xué)_中國(guó)大學(xué)MOOC(慕課)

  數(shù)字信號(hào)處理_北京交通大學(xué)_中國(guó)大學(xué)MOOC(慕課)

  注:我是為了理解各種變換,可不看

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  機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)-編程:

  《機(jī)器學(xué)習(xí)》(周志華)

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  《圖解機(jī)器學(xué)習(xí) 》([日]杉山將) 《圖解深度學(xué)習(xí)》([日]山下隆義)

  這兩本沒(méi)讀,知道圖解TPCIP,HTTP不錯(cuò),很多人也推薦這個(gè),說(shuō)在日本地位與西瓜書(shū)相同

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  《 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》(李航)

  《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 》([美]Peter Harrington)

  《PRML_模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)》(馬春鵬譯)淘寶有賣(mài)

  《圖解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):使用C++》(胡昭民,吳燦銘)

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  機(jī)器學(xué)習(xí)- 吳恩達(dá)(Andrew Ng)-bilibili

  深度學(xué)習(xí)- 吳恩達(dá)- 網(wǎng)易云課堂

  黃海廣吳恩達(dá)筆記打印:思伶菲格旗艦店找快印思思 暗號(hào):機(jī)器學(xué)習(xí)兩本書(shū)

  注:我結(jié)合實(shí)體筆記和視頻,三天看完吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí),重點(diǎn)看筆記,筆記寫(xiě)的繞的地方看視頻,感謝黃博士,黃博士維護(hù)了幾個(gè)很優(yōu)質(zhì)的QQ群,群友質(zhì)量很好,也有很多優(yōu)質(zhì)資料,可以找他進(jìn)群,他QQ: 10822884, 我在這個(gè)群:機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者V 774999266

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  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_人工智能、大數(shù)據(jù)與復(fù)雜系統(tǒng)一月特訓(xùn)班

  好幾個(gè)人講,很全面,水平有高有低,個(gè)人覺(jué)得數(shù)學(xué),強(qiáng)化學(xué)習(xí)講的最好。

  【小象學(xué)院】機(jī)器學(xué)習(xí)升級(jí)版II 鄒博-bilibili

  人工智能實(shí)踐:Tensorflow筆記_北京大學(xué)_中國(guó)大學(xué)MOOC(慕課)

  莫煩Python 真的不錯(cuò),適合快速了解各種框架

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  西安電子科技大學(xué)_數(shù)字圖像處理(36講)-任獲榮-bilibili

  西安電子科技大學(xué)_數(shù)字圖像處理(P20 , P21)-任獲榮-bilibili(視頻補(bǔ)丁)

  適合快速入門(mén)數(shù)字圖像處理,配套教材:

  《數(shù)字圖像處理(第三版) 》([美]岡薩雷斯)

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  python量化投資入門(mén)_邢不行

  機(jī)器學(xué)習(xí)與量化交易項(xiàng)目班 [從零搭建自動(dòng)交易系統(tǒng)]

  深度學(xué)習(xí)這件小事 建議微信公眾號(hào)所有文章都看看

  其他好文章(發(fā)現(xiàn)新的好文章會(huì)持續(xù)更新):

  Python3《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》學(xué)習(xí)筆記(八):支持向量機(jī)原理篇之手撕線(xiàn)性SVM 支持向量機(jī),為什么能理解SVM的人鳳毛麟角?

  支持向量機(jī),為什么能理解SVM的人鳳毛麟角?-煉數(shù)成金-youtub

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  支持向量機(jī)SVM(一) - JerryLead - 博客園

  從 SGD 到 Adam —— 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法概覽(一)

  一文搞懂交叉熵在機(jī)器學(xué)習(xí)中的使用,透徹理解交叉熵背后的直覺(jué) - CSDN博客

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  斯坦福大學(xué):瀏覽器中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可看中間結(jié)果加深理解

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  Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)詳解 | 輕松玩轉(zhuǎn)Pandas(1)

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  十年碼農(nóng),對(duì)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)平臺(tái),大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā),大數(shù)據(jù)可視化感興趣

  劉建平Pinard - 博客園--十年碼農(nóng),機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)NLP總結(jié)

  。。。

  就這些吧,再多就有點(diǎn)啰嗦了,學(xué)這些用了八分力氣,我是普通人,用十分力氣零件會(huì)壞,我是在乎身體的人,不是剛畢業(yè)時(shí)的榔頭小子,有自知之明,量力而行。

  還想學(xué)的:

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)-理論物理一月特訓(xùn)班

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_本科數(shù)學(xué)一月特訓(xùn)班

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_經(jīng)濟(jì)金融一月特訓(xùn)班

  萬(wàn)門(mén)大學(xué)_量化投資一月特訓(xùn)班

  耶魯大學(xué)公開(kāi)課:金融理論(全)-bilibili

  很著急知道這些,可已經(jīng)在深圳待業(yè)4個(gè)月,精力金錢(qián)有限,我不想考研,考研雜事太多,還是慢慢來(lái)吧,邊工作邊學(xué)。

  收獲總結(jié):

  把機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)學(xué)徹底重學(xué)了一遍;

  理解機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法原理,理解深度學(xué)習(xí)基本算法CNN、LSTM的原理;

  Pandas、scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch達(dá)到可上手工作;

  圖像處理算法都可看懂;

  NLP學(xué)到TF-IDF,詞向量,LDA。

  量化交易自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)了整個(gè)流程;

  強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)到QLearning,寫(xiě)了一些小練習(xí),加入深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)還沒(méi)過(guò)多接觸;

  我明白任何一個(gè)領(lǐng)域深鉆進(jìn)去都?jí)蛭覍W(xué)的,所以主要精力放在了數(shù)學(xué)和基礎(chǔ)理論上,自己做一些小練習(xí)已經(jīng)沒(méi)有什么成就感了,想以學(xué)習(xí)的態(tài)度,深入實(shí)際項(xiàng)目中去,獲得實(shí)打?qū)嵉慕?jīng)驗(yàn);

  兩年的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),使我有大型軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),代碼也規(guī)范,深刻理解Python之禪,熟悉熟悉業(yè)務(wù),應(yīng)該可以馬上開(kāi)工。


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