AI는 어떻게 학습하나요?

Artificial Intelligence, 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.

국력의 성장과 과학기술의 발전과 함께. 현재 가장 인기 있는 트렌드 중 하나는 AI와 빅데이터 분석입니다. 그렇다면 AI를 행복하고 신속하며 체계적으로 학습하는 방법은 무엇일까요? 시장에도 이런 인재가 부족한데, 어디서부터 시작해야 할까요? 여기서 AI 학습 방법을 소개하겠습니다.

1: 수학의 기초. AI의 가장 기본적인 고급 수학, 선 생성, 확률 이론을 배우려면 최소한 가우스 함수, 행렬 유도를 마스터하고 경사하강법이 무엇인지 이해해야 합니다. 그렇지 않으면 모델의 기본 원리를 전혀 이해할 수 없습니다. , 모델 조정 및 교육에 참여하기 어려울 것입니다.

둘: 프로그래밍의 기초. 물론, 순수 알고리즘 연구자라면 엔지니어링 능력에 대한 요구 사항이 너무 높지는 않지만, 소스 코드를 작성할 수 있어야 하며, 알고리즘 엔진 개발이나 애플리케이션 개발을 수행하는 엔지니어의 경우 코드 구현 능력도 필요합니다. 작업 출력의 품질과 효율성을 직접 결정합니다. 따라서 AI 엔지니어가 되려면 프로그래밍 언어 하나 이상은 물론 지원 도구, 공용 라이브러리 등에 능숙해야 합니다. (관련 권장 사항: "Python Tutorial")

세 가지: 기계 학습의 기초. 이번 인공지능 열풍은 딥러닝 관련 기술과 애플리케이션의 뛰어난 성능에서 비롯되는 만큼 가장 인기 있는 채용 직위는 단연 머신러닝 알고리즘 엔지니어다. 따라서 머신/딥 러닝, 일반적인 신경망 모델, 모델 매개변수 조정 및 훈련 기술과 같은 고전적인 알고리즘을 최대한 많이 숙달해야 합니다.

넷: 전문 분야의 기본 지식. 인공지능의 주요 응용 분야는 크게 이미지, 음성, NLP(자연어 처리)로 나눌 수 있습니다. 어떤 분야에 있든 마스터해야 할 전문 지식은 엄청나게 많습니다. 예를 들어, 지능형 운전 산업의 머신 비전 분야에서 일하려면 이미지 관련 지식을 마스터해야 합니다. 스마트 스피커를 만들고 싶다면 알고리즘 개발을 위해서는 스피치와 NLP 관련 지식을 마스터해야 합니다.

다섯: 특정 산업에 대한 심층적인 지식. 모든 애플리케이션 시나리오에는 고유한 데이터 구조가 있으며, 실용적인 AI 애플리케이션은 당연히 비즈니스 자체에 대한 심층적인 이해와 불가분의 관계입니다. 알고리즘 엔지니어는 AI 시스템이 어떤 모듈로 구성되어 있는지, 그 상호 관계는 무엇인지, 어떤 기술이 사용되는지, 어떤 문제가 해결되는지 명확하게 이해해야 특정 문제에 대한 실험적 연구를 수행하고 최적화할 수 있습니다.

이 글은 AI 학습 방법에 대한 소개입니다. 도움이 필요한 친구들에게 도움이 되길 바랍니다!

위 내용은 AI는 어떻게 학습하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!