长沙人工智能技术怎么学
发布时间：2023-03-08 09:11:05 已帮助：人
01、首先，学习一门编程语言
这里推荐Python基础/高级编程阶段。并不是说学别的语言就不能做机器学习，但是，没有一门其他的语言能像Python那样，为你提供足够的便利，节省你在代码语法上浪费的时间。
通过简单编程基础，培养编程思维及学习兴趣，掌握基础语法，通过丰富的案例支撑，既实用又不枯燥。
学习内容包括：条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、面向对象、异常处理、模块和包、Python高级语法、常用标准库等。
02、第二阶段：数据处理与统计分析
学习AI领域，掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作技能，为平稳进阶AI开发做好铺垫。
学习Linux系统、MySQL与SQL、Numpy、Pandas、数据科学会图库Matplotlib、Seaborn库等知识，掌握数据科学流程，能够基于Linux操作系统和MySQL完成数据处理和统计分析，并完成基于Pandas+会图库的数据分析和可视化操作。
03、第三阶段：人工智能机器学习阶段
学习机器学习中处理数据、经典算法、调试和优化，具备利用所学知识解决实际问题的能力。
首先了解机器学习的基础知识，
然后要掌握机器学习的算法原理，
包括：特征工程与模型优化、KNN算法api及kd树及稀疏存储、线性回归概念和api原理剖析、聚类算法、逻辑回归、决策树算法、集成学习算法等。
接下来还需要进行一些算法实战，要做到自己用数学原理，去完成对少量数据的训练，这样对以后理解深度学习的原理，大有裨益。
04、第四阶段：人工智能数据挖掘阶段
通过多领域多行业项目，以企业真实项目为业务场景，培养AI算法的深入研究能力、AI算法业务流处理能力。
主要学习神经网络、Pytorch、深度学习CNN&RNN，掌握深度学习网络模型的架构原理，以及在计算机视觉或NLP中的应用。
05、第五阶段：深度学习与自然语言处理NLP阶段
掌握经典NLP领域算法模型、文本生成、分类、情感分析、机器翻译、阅读理解，具备前沿网络模型在实际业务场景中的应用能力。
这个阶段会涉及到自然语言处理NLP开发、RNN及变体、Transfomer以及传统的序列模型、非序列模型等内容。
如果你已经学到了这个阶段，那么恭喜你，现在的你已经可以胜任多数企业中中级NLP工程师的职位了！
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