人工智能如何学习AI学习入门详细资料推荐！
大家好！我是小编！
今天给大家详细说说人工智能如何入门，以及这些日子我自己整理了一些学习资料，并免费分享出来，希望对大家的学习能有所帮助。
一：学习途径在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：
首先是B站。B站是我们学习的一个非常重要的网站，里面有各种各样的学习知识，关于人工智能也是有很多最新前沿技术教程。第二是书籍。视频的讲解难免会不全面，很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版。二：AI知识大纲学AI知识大体可以分为5个模块，接下来我会依次介绍每个模块的学习路径，最后给大家推荐几个我入门时做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。
网络资源推荐在这里给大家推荐两本机器学习与深度学习入门必读书籍，很多小伙伴刚学习人工智能的时候都会学习这两本书籍，所以这也称之为AI必读圣经。
三：数学基础很多同学看到数学就头疼，其实模型通用的基本数学原理并不难，难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。
切记前期不要深陷到数学知识中去深挖！！
高数首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时，我们要更多的思考这个公式能解决什么问题，而不是一直纠结公式的推导与计算。
比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导，全局最优解就是极值点，所以最优解一定在导数的某一个拐点处，类似的很多知识都是高中就学过的。
线代在深度学习中，线代最重要的应用就是高维数据相乘运算，可以大大提升运算速度。
首先要明白矩阵各维度所代表的意义其次清楚矩阵的运算规则概率论概率论的知识在AI体系中看似不那么重要，但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化，到最后的结果分析都与概率论息息相关。
常用指标很多是大家耳熟能详的，比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底，建议你掌握常用知识后，在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难，但是对理解模型与过程十分的重要：
比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化？而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化？
网络资源推荐这里推荐的是唐宇迪著作的人工智能数学基础。这里把深奥的数学方法解释得通俗易懂，非常精彩，很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。
未完待续上述提到的重点内容日后会继续和大家分享，文字难以表达的也会以视频的方式和大家见面。
我目前的工作是人工智能方向欢迎大家与我交流。同时，本文提到的书籍及人工智能路线图，加我公众号【AI技术星球】，后台回复【3】均可免费获取。
【人工智能的数学基础】适定问题（Well
商业智能：从ETL到业务决策禅与计算机程序设计艺术:商业智能技术主要依赖于数据挖掘和数据挖掘算法。数据挖掘是一种挖掘大数据中潜在有价值信息的技术，其目的是发现数据中存在某种规律或模式。数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘等。在商业智能技术中，数据挖掘算法的实现通常采用机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。2.3.相关技术比较商业智能技术涉及多个领域，如数据挖掘、报表分析、仪表板等。下面列举几种重要的商业智能技术：ETL：数据提取、数据转换、数据加载。将数据从不同来源提取、清洗、转换，存储到数据仓库中。DPI：数据集成。将多个数据源的数据集成，为商业智能应用提供数据支持。BPI：商业智能平台。提供数据存储、数据清洗、数据分析和数据展示等功能模块。OLAP：在线分析处理。对数据进行多维分析，提取有价值的信息。Dashboard：仪表板。将数据以图形化的方式展示，提供给业务人员监控业务运行情况。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「禅与计算机程序设计艺术」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131547427
商业智能：从ETL到业务决策禅与计算机程序设计艺术:商业智能技术基于数据挖掘、报表分析、仪表板等手段，为业务提供更好的决策支持。商业智能平台是商业智能技术的重要组成部分，它提供了数据存储、数据清洗、数据分析和数据展示等功能模块。
【AI人工智能大模型】如何基于大模型打造企业的智能底座?禅与计算机程序设计艺术:人工智能大模型中用到的核心技术和算法原理人工智能大模型中，核心技术和算法原理被广泛地运用，这些技术和原理的发展和完善，为人工智能模型的训练、优化、应用提供了强大的支持和保障。这些技术和原理包括：深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种实现机器学习的方法，其目标是让机器通过自动学习大量数据的模式和规律，实现对数据的自动分类和回归。深度学习模型基于神经网络，通过多层的神经网络结构，实现了对数据的多层次抽象和表示。自注意力机制（Self-AttentionMechanism）：自注意力机制是一种强大的模型设计技术，用于在处理序列数据时，能够自动关注序列中不同位置的信息。这种机制使得模型能够更加有效地学习和利用长距离依赖关系，增强了模型的表达能力和泛化能力。Transformer模型：Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由于其优越的性能，在自然语言处理（NLP）、机器翻译等领域取得了巨大成功。Transformer模型采用了编码器-解码器的结构，通过自注意力机制和位置编码技术，实现了对文本的全面和深入的理解。强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是一种通过试错学习来优化模型行为的方法。在强化学习中，模型根据环境提供的反馈信号进行学习和决策，不断调整自己的行为，最终达到最优的目标。强化学习广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶等领域。对抗生成网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）：GANs是一种生成模型，通过生成器和判别器之间的对抗过程，生成器尝试生成逼真的数据，判别器则尝试判断生成的数据是否真实。在训练过程中，生成器和判别器之间不断竞争，使得生成器能够生成越来越逼真的数据。自适应损失函数（AdaptiveLossFunction）：自适应损失函数是一种用于调整模型参数的优化算法，通过自动调整损失函数的权重，使得模型能够在不同的数据分布下表现出良好的性能。这种方法可以使得模型更加适应数据的变化，提高模型的泛化能力。这些核心技术和算法原理，构成了人工智能大模型的基础和核心。通过不断地研究和优化，这些技术和原理将为人工智能的发展带来更多的可能性和机会。
【AI大模型】关于大语言模型的八大论断禅与计算机程序设计艺术:语言的结构和特点语言是一种复杂的符号系统，由声音、文字和手势等元素组成，用来表示和传递信息、思想、情感和文化等。语言的结构和特点可以从以下几个方面来考虑：语音系统：语言的声音系统是构成语言的基本单位，包括音素、音节、单词等。不同语言的声音系统存在差异，如汉语和英语的语音系统完全不同。语法系统：语言的语法系统是描述语言规则和结构的体系，包括词性、句子结构、语法关系等。语法系统是语言表达和理解的基础。语义系统：语言的语义系统是描述词语和句子的意义和含义的体系。语义系统是语言传递信息和表达思想的核心。文化系统：语言是文化和社会的重要组成部分，不同语言的使用和规范也反映了不同文化和社会的价值观和习惯。语言的特点也包括语言的交流功能、多样性、变化性和创新性。语言可以用来传递信息、表达感情和思想，并且可以随着时间和环境的变化不断发展和演变。
【AI大模型】关于大语言模型的八大论断禅与计算机程序设计艺术:语言的起源和发展语言是人类进化过程中的一项重要成果，是人类区别于其他生物的重要特征之一。语言的起源和发展是一个复杂而争议的问题。根据生物学和语言学的研究，人类的语言起源可能与以下因素有关：大脑结构的演化：人类大脑的演化过程中，语言的神经基础逐渐发展并成熟。社交交流的需求：人类社会的进化过程中，人们需要进行更加复杂和高效的交流，于是语言成为一种必要的工具。工具使用的演化：人类进化过程中，使用工具的能力和需求逐渐增强，语言成为了传授工具使用技能和知识的必要手段。在人类语言的演化过程中，语言经历了从简单的声音和手势到复杂的语言结构和文化体系的发展。语言的演化过程也伴随着不同语言的出现和发展，如印欧语系、汉藏语系、阿尔泰语系等。
【人工智能的数学基础】圆周率(Ratio of Circumference to Diameter)的计算
商业智能：从ETL到业务决策禅与计算机程序设计艺术:商业智能技术主要依赖于数据挖掘和数据挖掘算法。数据挖掘是一种挖掘大数据中潜在有价值信息的技术，其目的是发现数据中存在某种规律或模式。数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘等。在商业智能技术中，数据挖掘算法的实现通常采用机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。2.3.相关技术比较商业智能技术涉及多个领域，如数据挖掘、报表分析、仪表板等。下面列举几种重要的商业智能技术：ETL：数据提取、数据转换、数据加载。将数据从不同来源提取、清洗、转换，存储到数据仓库中。DPI：数据集成。将多个数据源的数据集成，为商业智能应用提供数据支持。BPI：商业智能平台。提供数据存储、数据清洗、数据分析和数据展示等功能模块。OLAP：在线分析处理。对数据进行多维分析，提取有价值的信息。Dashboard：仪表板。将数据以图形化的方式展示，提供给业务人员监控业务运行情况。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「禅与计算机程序设计艺术」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131547427
商业智能：从ETL到业务决策禅与计算机程序设计艺术:商业智能技术基于数据挖掘、报表分析、仪表板等手段，为业务提供更好的决策支持。商业智能平台是商业智能技术的重要组成部分，它提供了数据存储、数据清洗、数据分析和数据展示等功能模块。
【AI人工智能大模型】如何基于大模型打造企业的智能底座?禅与计算机程序设计艺术:人工智能大模型中用到的核心技术和算法原理人工智能大模型中，核心技术和算法原理被广泛地运用，这些技术和原理的发展和完善，为人工智能模型的训练、优化、应用提供了强大的支持和保障。这些技术和原理包括：深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种实现机器学习的方法，其目标是让机器通过自动学习大量数据的模式和规律，实现对数据的自动分类和回归。深度学习模型基于神经网络，通过多层的神经网络结构，实现了对数据的多层次抽象和表示。自注意力机制（Self-AttentionMechanism）：自注意力机制是一种强大的模型设计技术，用于在处理序列数据时，能够自动关注序列中不同位置的信息。这种机制使得模型能够更加有效地学习和利用长距离依赖关系，增强了模型的表达能力和泛化能力。Transformer模型：Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由于其优越的性能，在自然语言处理（NLP）、机器翻译等领域取得了巨大成功。Transformer模型采用了编码器-解码器的结构，通过自注意力机制和位置编码技术，实现了对文本的全面和深入的理解。强化学习（ReinforcementLearning）：强化学习是一种通过试错学习来优化模型行为的方法。在强化学习中，模型根据环境提供的反馈信号进行学习和决策，不断调整自己的行为，最终达到最优的目标。强化学习广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶等领域。对抗生成网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）：GANs是一种生成模型，通过生成器和判别器之间的对抗过程，生成器尝试生成逼真的数据，判别器则尝试判断生成的数据是否真实。在训练过程中，生成器和判别器之间不断竞争，使得生成器能够生成越来越逼真的数据。自适应损失函数（AdaptiveLossFunction）：自适应损失函数是一种用于调整模型参数的优化算法，通过自动调整损失函数的权重，使得模型能够在不同的数据分布下表现出良好的性能。这种方法可以使得模型更加适应数据的变化，提高模型的泛化能力。这些核心技术和算法原理，构成了人工智能大模型的基础和核心。通过不断地研究和优化，这些技术和原理将为人工智能的发展带来更多的可能性和机会。
【AI大模型】关于大语言模型的八大论断禅与计算机程序设计艺术:语言的结构和特点语言是一种复杂的符号系统，由声音、文字和手势等元素组成，用来表示和传递信息、思想、情感和文化等。语言的结构和特点可以从以下几个方面来考虑：语音系统：语言的声音系统是构成语言的基本单位，包括音素、音节、单词等。不同语言的声音系统存在差异，如汉语和英语的语音系统完全不同。语法系统：语言的语法系统是描述语言规则和结构的体系，包括词性、句子结构、语法关系等。语法系统是语言表达和理解的基础。语义系统：语言的语义系统是描述词语和句子的意义和含义的体系。语义系统是语言传递信息和表达思想的核心。文化系统：语言是文化和社会的重要组成部分，不同语言的使用和规范也反映了不同文化和社会的价值观和习惯。语言的特点也包括语言的交流功能、多样性、变化性和创新性。语言可以用来传递信息、表达感情和思想，并且可以随着时间和环境的变化不断发展和演变。
【AI大模型】关于大语言模型的八大论断禅与计算机程序设计艺术:语言的起源和发展语言是人类进化过程中的一项重要成果，是人类区别于其他生物的重要特征之一。语言的起源和发展是一个复杂而争议的问题。根据生物学和语言学的研究，人类的语言起源可能与以下因素有关：大脑结构的演化：人类大脑的演化过程中，语言的神经基础逐渐发展并成熟。社交交流的需求：人类社会的进化过程中，人们需要进行更加复杂和高效的交流，于是语言成为一种必要的工具。工具使用的演化：人类进化过程中，使用工具的能力和需求逐渐增强，语言成为了传授工具使用技能和知识的必要手段。在人类语言的演化过程中，语言经历了从简单的声音和手势到复杂的语言结构和文化体系的发展。语言的演化过程也伴随着不同语言的出现和发展，如印欧语系、汉藏语系、阿尔泰语系等。