更新:2021-03-10 14:28
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lua程序設(shè)計(jì)中文版查看方便,可以讓您了解設(shè)計(jì)的各種元數(shù)據(jù)
支持控制結(jié)構(gòu)查看,在開發(fā)lua的時(shí)候,結(jié)構(gòu)的配置是非常重要的
這款lua說(shuō)明書局別的內(nèi)容非常廣泛,適合大部分學(xué)習(xí)lua編程的朋友使用
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并且對(duì)腳本進(jìn)行快速的測(cè)試
我18年開始系統(tǒng)的學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,期間看過很多教程很多書,走了不少?gòu)澛,現(xiàn)在我已經(jīng)把AI用在自己的投資生涯上,并且效果還不錯(cuò)。
這篇文章想和大家分享一下,如何從一個(gè)數(shù)學(xué)知識(shí)都忘干凈的小白最快速的成為AI的使用者和受益者,分享自己的學(xué)習(xí)路線,讓大家少走彎路。
理論學(xué)習(xí)階段:
前期不要執(zhí)著于弄懂所有數(shù)學(xué)知識(shí),有一些基礎(chǔ)概念即可,后面實(shí)踐的時(shí)候哪不懂再補(bǔ)哪里,否則容易受打擊,進(jìn)而自暴自棄。
線性代數(shù):【學(xué)習(xí)時(shí)間不超過10小時(shí)】
在正式學(xué)習(xí)AI算法之前,你應(yīng)該具備一些基礎(chǔ)的線性代數(shù)知識(shí),這會(huì)讓你更容易的理解算法,線性代數(shù)的知識(shí)非常廣闊,而我們只需要理解其中的一小部分就行了,推薦給大家一個(gè)非常好的線性代數(shù)快速學(xué)習(xí)視頻,就是3Blue1Brown出的這個(gè)《線性代數(shù)的本質(zhì)》,非常生動(dòng)的把很抽象的東西說(shuō)的很透徹,可能你看書幾天都想不明白的東西,看看這個(gè)視頻,幾分鐘就懂了,實(shí)在沒有耐心看完的,著重看懂前10課就夠了,每一課十幾分鐘,學(xué)習(xí)線性代數(shù)主要的目的是讓我們對(duì)維度和空間有一個(gè)具體的概念,這樣才能理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性變換。
微積分: 【學(xué)習(xí)時(shí)間不超過10小時(shí)】
同樣推薦3Blue1Brown的這款《微積分的本質(zhì)》,簡(jiǎn)單明了,知識(shí)點(diǎn)一語(yǔ)中的。
喜歡大學(xué)教授風(fēng)的,推薦看麻省理工出的這款公開課,當(dāng)初我就是看這個(gè)公開課學(xué)的,這個(gè)授課教授真是大神級(jí)別,深入淺出,同樣的,沒有足夠耐心的也不用全部學(xué)完,知道什么是導(dǎo)數(shù),什么是二階導(dǎo)數(shù),什么是鏈?zhǔn)椒▌t,基本上就夠入門AI了。
AI理論:【學(xué)習(xí)時(shí)間2-3個(gè)月】
具備了一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)后,我們就要開始學(xué)習(xí)AI的理論基礎(chǔ)了,AI理論的學(xué)習(xí)首推吳恩達(dá)教授的課程,這是非常經(jīng)典的課程,無(wú)數(shù)的工程師從它入門,如果以后想用AI進(jìn)行圖像識(shí)別,圖像分類等操作的,可以著重學(xué)習(xí)CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))部分,如果想進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別,或像我一樣進(jìn)行股票等序列化數(shù)據(jù)分析的,可以著重學(xué)習(xí)RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),但是普通的DNN是基礎(chǔ),必須先學(xué)好。
吳恩達(dá)老師的課程淺顯易懂,但是有些部分講的過快或不夠詳細(xì),你無(wú)法理解的時(shí)候,推薦看臺(tái)灣地區(qū)李宏毅教授的課程!
李宏毅教授的課程講的非常詳細(xì),以至于我看的時(shí)候會(huì)加速。
這兩套課程互補(bǔ),一快一慢,吳恩達(dá)老師的看不懂了,就看看相應(yīng)部分的李宏毅教授的課程,基本上就能融會(huì)貫通了。
編程語(yǔ)言學(xué)習(xí):Python 【和AI理論同步學(xué)習(xí)】
編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)我無(wú)法給出具體的學(xué)習(xí)時(shí)間,因?yàn)槲矣袑⒔?0年的編程語(yǔ)言使用經(jīng)驗(yàn),基本上各種語(yǔ)言都用過,學(xué)習(xí)Python這種高級(jí)語(yǔ)言基本用不了一天,要是小白從0開始入門,我覺得應(yīng)該需要15天吧,Python的課程太多了,同志們?nèi)ゾW(wǎng)易云課堂或者B站找找評(píng)價(jià)好的吧,因?yàn)槲覜]看過,也無(wú)法推薦。
其實(shí)我覺得所有人都應(yīng)該學(xué)一點(diǎn)編程,不論你是不是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的,也不論你是不是靠它賺錢,編程是對(duì)思維方式的改變,讓你考慮問題更理性,更容易看清事物的本質(zhì),而且至少比學(xué)習(xí)奧數(shù)之類的有用多了,它是一種語(yǔ)言,跟學(xué)習(xí)英語(yǔ)一樣,讓你和計(jì)算機(jī)可以交流,讓你的計(jì)算機(jī)幫你做事情。
AI編程:
學(xué)習(xí)了AI理論和Python之后,我們終于可以開始實(shí)戰(zhàn)了,可以實(shí)現(xiàn)AI算法的框架有很多,最常用的是google公司的Tensorflow和Facebook的Pytorch,我自己學(xué)的是Tensorflow,主要用的是Tensorflow中的keras,keras之前是一個(gè)獨(dú)立的AI框架,后來(lái)被Tensorflow合并了。
學(xué)習(xí)Tensorflow也不用去找其他教程了,官網(wǎng)給出的教程基本上是最好的了。
如果官網(wǎng)的例子你實(shí)在看不懂。先去看Keras的官方文檔,更簡(jiǎn)單。
基本上學(xué)習(xí)了這個(gè)框架,你就能搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決各種問題了。
大家千萬(wàn)不要把AI算法和框架弄混,算法是數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),跟編程語(yǔ)言沒有關(guān)系,只要你算的夠快,用手算也能得出和計(jì)算機(jī)一樣的結(jié)果,而框架是用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)AI理論的工具包,讓我們更簡(jiǎn)單更容易地使用AI解決問題。
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