普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？

gulugulugulu · 发表于 2018-12-26 14:00

“互联网+”已经发展的差不多了，应有尽有，空间不大，下个浪潮会不会是“AI+”？那么作为一个普通程序员，如何提前向人工智能(AI)靠拢？

钮钴禄明酱 · 发表于 2018-12-26 14:03

大学是信息安全，可以说是IT众小专业中和机器学习距离最远的一个。读研转机器学习，也许经历对你会有帮助。

假设你有程序员的基础，懂至少一门语言，和基础的数学知识。

首先，可以先找一个机器学习的工具玩起来。比如说现在很火的MXNet,Tensorflow…等
这个过程是为了培养亲切感，对机器学习有初步感性认识。
我来做毕设前，导师让我看语言模型。我对着一篇大牛的博士论文看了半个月，过来之后，导师让我改一个复杂的模型，我是懵逼的。
理论和数学公式我都懂！可是这坨高大上的神经网络在计算机里到底是一个怎样的东西啊？…这是我当时内心真实写照。跑上了工具一切都清晰起来了。
所以现在带本科生，都是先跑上工具，然后继续后面的基础知识完备和深入研究。

有了感性认识以后，可以开始补机器学习的底层基础了。
首先是概率论，不确定你学过没，学过不用的话大概率也忘了，而且大概率当时学的时候并不知道这个有什么用。
矩阵理论和线性代数同理。
最优化理论也是重中之重。

这四个基础数学知识学完之后，可以开始学上层的基础了。
机器学习可远远不止是现在大热的神经网络。
推荐Andrew的笔记，很多节~网上有很多译版，即使是英文原版也非常全面易懂。
或者是最近也很火的西瓜书(周志华的机器学习)

做完以上几点就挺不容易的。

在学晦涩的数学和机器学习基础算法的同时，可以转转工具玩玩，实现一下最近比较火的模型。无论是语音，图像，NLP或者什么自己感兴趣的，调节调节。这个过程中，你一定对工具的上层代码都熟悉了。

到这一步:知道数学原理，精通基础经典机器学习算法，会用机器学习工具，会改工具，已经算一个比较合格的机器学习程序员了吧。

接下来，还想继续深入的话，工程方面可以选择读读工具的底层实现代码，涉及到cuda运算，或者进程调度，分布式编程这方面的。
自己完完全全写个神经网络，或者写个机器学习工具练练手。学习下GPU编程，多线程编程，多机多卡，分布式等等。

科研方面就可以在数学原理，模型结构，或者应用，数据上动动脑子做文章了。

libaidedahao · 发表于 2018-12-26 14:03

你要考虑一个问题，写下“‘互联网+’已经发展的差不多了，应有尽有，空间不大，下个浪潮会不会是‘AI+’？”这句话的人，很可能当初是因为干不了程序员才改行去做网编。

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