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:智能家居产品包括哪些 外行如何进入人工智能行

发布时间:2018-04-13

   如果一个学习资源对你过难,并不代表一定是你的问题,可能是学习资源的演讲或撰写人的问题.能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人.所以,一定要学习优质资源,而不是不分青红皂白的学习.最后,牢记以兴趣来学习.学习的时间很长,过程也很艰难,而只有兴趣才是让你持之以恒,攻克难关的助力.

谨以此提出一些意见与在学海中乘舟的诸位共勉.实际中还需自己探索.我就是一名普通技术员,刚刚转入AI领域,还有很多不足.希望此文可以帮助到大家.在很近的未来,在无数科学家的努力与求索之下,人工智能会快速在各行各业开花结果,循序渐进地改变人类的工作、职业习惯、行为方式,甚至是学习小米智能家居官网思维方式.人类因此更加强大,生活更加便捷,机会选择更加丰富.

首先得对这个领域进行充分了解,培养兴趣.在学习时,保持着循序渐进的学习方针,不要猛相比看智能家居进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略,不要只读只看,实际动手才有成就感.学习某个资源时要有充分的目的,不是为了学开源项目而看代码,而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文,而是为了做事情而写论文.

以上意见和见解的目的是帮助对AI领域了解不深,但又想进入的同学踏入这个门.这里只说踏入,是因为这个领域的专精实在非常困难,需要数年的积累与努力.在进行领域学习前,充分认识自己的特点,制定合适的学习方法是十分重要的.

四、总结

PRML:作为一门经典的机器学习书籍,是很有阅读必要的,会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;

CS231n:Convolutional Neural Networks for VisualRecognition:能行最新的知识,还有详细的作业.国内应该有团队对字幕进行了翻译,可以找找;

NeuralNetworks for MachineLearning:大牛的视角跟人就是不一样,看看Hinton对神经网络是怎么看的,往往会让你有种原来如此的感悟.其实看这门课程也等同于读论文,因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;

cs229:Ng写的讲义很不错,其中关于SVM的推导部分很清晰,想学习SVM推荐;

到这里了,可以说是进入这个门了.下面可以依据兴趣来自由学习.前阶段不推荐的学习资源也可随意学习,下面是点评:

自由学习

Conference on Neural Information ProcessingSystems:相比看简称NIPS,许多重要的工作发表在这上面,例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;

CVPR:与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会,注意会议每年的主页是变动的,因此搜索需要加上年份;

下面介绍两个图其实智能家居骗局的公司像与机器学习领域的着名会议:

两者可以同时进行学习.关于在哪里看论文,可以看一下CCF推荐排名,了解一下这个领域里有哪些优秀的会议.

当你看完足够的论文以后,在这个阶段,如果是在校学生,可以我不知道外行如何进入人工智能行业?选择某个课题,以发论文为目的来学习研究.一般来说,论文是工作的产物.有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目.因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的.

较好的课程都会推荐你一些论文.一些着名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议.因此,看往年的会议论文是深入学习的方法.在这时,一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分.有时候你会觉得数学知识储备不够,因此往往需要学习一些辅助课程.

会议论文

推荐,tensorflow:Google的开想知道外行源库,时至今日,已经有多个star,非常惊人,支持移动设备;

推荐,DeepLearnToolbox:较早的一个深度学习库,用matlab语言撰写,较为适合从刚学习的课程转入学习.遗憾的是作者不再维护它了;

你看外行如何进入人工智能行业?当知识储备较为充足时,学习可以再次转入实践阶段.这时候的实践仍然可以分两步走,学习经典的开源项目或者发表高质量的论文.开源项目的学习应该以尽量以优化为目的,单纯为读代码而学习效果往往不太好.好的开源项目都可以在Github里搜索.这里以深度学习为例.深度学习的开源优秀库有很多,例如torch,theano等等,这里列举其中的两个:

开源项目

不推荐,Pattern Recognition And MachineLearning:当前阶段不推荐.PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法,这也是它的一大特色.但对于初学者来说,这种观点其实并无必要.而且此书没有中文翻译,当前阶段你知道人工智能硬啃很容易放弃;

推荐,机器学习(周志华):如果是在以前,机器学习方面的经典教材首推PRML,但现在周老师的书出来以后,就不再是这样了.首先推荐读周老师的书.这本书有一个特点,那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来.正如周老师的名言:"体现你水平的地方是把难的东西讲如何容易了,而不是把容易的东西讲难,想把一个东西讲难实在太简单";

深度学习未必就是未来的一定主流,至少一些大牛是这么认为的.传统的机器学习有如下特点,知识系统化,有相对经典的书.其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术.下面是相关资源:

继续机器学习

不推荐,Neural Networks for Machine Learning – University of Toronto |Coursera:深度学习创始人教的课,最大的问题是太进入难,而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐,Deep Learning(book):同样也是由深度学习大牛所写的书,但感觉就像是第二作者,也就是他的学生所写的.很多内容都讲了,但是感觉也没讲出什么内容来,只是告诉你来自那篇论文,这样的话可能直接阅读论文更合适.不推荐,cs231n:李菲菲的课程,很有名,专门讲CNN.但是这门课程有一个最大的问题,就是没有字幕,虽然有youtube的自动翻译字幕,但有还不如没有.

推荐,UFLDL:非常好的DL基础教程,也是Andrew Ng写的.有很详尽的推导,有翻译,且翻译质量很高;推荐,Deep learning(paper):2015年Nature上的论文,由三位深度学习界的大牛所写,读完全篇论文,给人高屋建瓴,一览众山小的感觉,强烈推荐.如果只能读一篇论文了解深度学习,我推荐此篇.这篇论文有同名的中文翻译;推荐,Neuralnetworks and deeplearning:这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理,虽然没有翻译,但是阅读并不困难;推荐,RecurrentNeural Networks:智能家居定制结合一个实际案例告诉你RNN是什么,整篇教程学完以后,会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识,而这个效果,甚至是读几篇相关论文所没有的;

深度学习:深度学习是目前最火热的研究方向.有以下特点:知识更新快,较为零碎,没有系统讲解的书.因此学习的资源也相对零散,下面是一些资源介绍.其中不推荐的部分并不代表不好,而是在这个初学阶段不合适:

深度学习

这里需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理).这里推荐选择图像领域,这里面的开源项目较多,入门也较简单,可以使用OpenCV做开发,里面已经实现好了神经网络,SVM等机器学习算法.项目做好后,可以开源到到Github上面,然后不断完善它.实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,这时候有两个选择,深度学习和继续机器学习;

学习完了基础课程,你对机器学习就有了初步了解.现在使用它们是没有问题的,你可以把机器学习算法当作黑盒子,放进去数据,就会有结果.在实战中你更需要去何进关心如何获取数据,以及怎么调参等.如果有时间,自己动手做一个简单的实践项目是最好的.

实践做项目

作业:cs229没有作业,虽然你可以做一些,但不会有人看.这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业,而且每期作业提交上去都有打分.更重要的是,每期作业都有实际的智能家居产品包括哪些例子,让你手把手练习,而且能看到自己的成果,成就感满满!

字幕:cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截.Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关,质量很有保证;

教学:Ng在cs229时候的教学稍显青涩,可能是面对网络教学的原因.有很多问题其实他都没有讲清楚,而且下面的人的提问其实也很烦躁,你往往不看看智能家居前景分析关心那些人的问题.这点在Coursera上就明显得到了改善,你会发现Ng的教学水平大幅度改善了,他会对你循循善诱,推心置腹,由浅入深的教学,在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心,更重要的,推导与图表不要太完善,非常细致清晰,这点真是强力推荐;

时间:cs229的时间太早,一些知识已经跟不上当今的发展,目前最为火热的神经网络一笔带过.而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;

机器学习的第一门课程首推AndrewNg的机器学习.这门课程有以下特点:难度适中,同时有足够的实战例子,非常适合第一次学习的人.cs229这门课程我这里不推荐,为什么,原因有以下:

机器学习

FQ:可以随时随地上Google,这是一个很重要的工具.不是说百度查的不能看,而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十产品页的资料还管用,尤其是在查英文关键字时.节省时间可是很重要的学习效率提升;

英文:常备一个在线英文词典,例如爱词霸,能够不吃力的看一些英文的资料网页;

数学:复习以下基本知识.线性代数:矩阵乘法;高数:求导;概率论:条件与后验概率.其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;

如果你离校过久,哪些或者觉得基础不牢,最好事先做一下准备复习工作."工欲善其事,必先利其器".以下的准备工作不多,但足以应付后面阶段的学习.

知识准备

在学习任何一门知识之前,首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话,那么学习本身就是一个没有方向的舟,不知道驶向何处,也极易有沉船的风险.了解这些问题后,你才能培养出兴趣,兴趣是最好的引路人,学习的动力与事实上智能家居产品包括哪些持久力才能让你应付接下来的若干个阶段.关于机器学习是什么,能做什么,它与深度学习以及人工智能的关系,可以看我写的博客从机器学习谈起:

领域了解

下面是关于每个阶段的具体介绍:

无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平.经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了."师傅领进门,修行在个人".之后的路就要自己走了.

如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的.学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战.这时候有两个选择,智能家居产品包括哪些工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想发论文.

这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的.实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习.这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习.深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习.除了深度学学会小米智能家居体验店习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法.

这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学看着智能家居骗局习,课程最好有足够的实验能够进行实战.基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题.

图1AI领域学习路线图

请点击此处输入图片描述

我推荐的学习路线是这样的,如下我不知道智能家居生产商图:

四.学习路线

学习方针可以总结为"兴趣为先,践学结合".简单说就是先培养兴趣,然后学习中把实践穿插进来,螺旋式提高.这种方式学习效果好,而且不容易让人放弃.有了学习方针以后,就可以制定学习计划,也称为学习路线.下面就是学习路线的介绍.

学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题:我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是:学习目标,学习方针与学习计划.学习目标比较清楚,就是踏入AI领域这个门.这个目标不大,因此实现起来也较为容易."过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由".

3、学习方法

在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等.如果仅仅是因为觉得这个方向未来会"火"的话,那么这些困难会容易让人放弃.考虑到普通程序员的特点,而要学习如此困难的学科,是否就是没有门路的?答案是否定的.只要制定合适的学习方法即可.

但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚.关于AI对比一下智能家居是一个空壳子领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》.下面一个问题是:AI的门好跨么?其实很不好跨.我们以机器学习为例.

AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习.曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位.最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项.目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习.

2、AI领域简介

目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的行业学习方法,帮助 "普通"程序员或外行踏入AI领域这个门.我建议外行最好先学习拥有普通程序员的知识,这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限.

1、学习目的

目前,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,外行从业者,如何转向人工智能方向,最好遵循下面一些学习方法.

智能家居网三、外行要转行到人工智能行业需要学习什么?

现在比较火的一些智能设备,智能家居,我并不觉得算是人工智能,更多的是各类传感器加上程序规则的应用,可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧,前景倒是非常看好的.不过和做软件一样,并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品,一定要深入了解用户需求,注重用户体验,以你的背景来说,我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果.

人工智能是一个很大的概念,现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段,进行一些信息(数据)的分类,筛选,模式识别之类,许多语言都有成型的代码包,开源代码之类,用起来并没有太大的技术含量,要想达到实际的应用效果,更多的是需要大数据的支持,不断在算法上进行优化,而要在算法上进行创新基本上和你学什么语言(是无关的,可能更多的需要数学基础.像IBM、Google等大公司可能走得更远一些,例如谷歌的下一步将迈向何方里面介绍的,这些基本上就是非常前沿的人工智能的成果了.

可能很多人说,人工智能是什么机器人、无人驾驶,这个好长远啊.其实不是的,你每次在用百度、淘相比看智能家居品牌排行宝、滴滴的时候,它背后都是一个人工智能的引擎.

5、用这么大的数据,要有非常多的计算量,这时候人工智能才可以形成.

4、要有非常好的标注,比如你用百度时候每一次的点击,去淘宝时每一次的购买,你在滴滴每次成功的搭上车,都是告诉系统我成功了.当你每次在百度没有点击,在淘宝没有购买,在滴滴没有打上车,也是告诉系统这是一个标注.没有标注的数据,意义是不大的.

3看着、要有非常清晰领域的边界,因为人工智能只能懂一件事情,让它跨领域是做不到的.就像现在我跟你说"中午我不想吃汉堡",你们都能听懂,但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲,它是搞不懂的.

2、这时候还需要顶尖的科学家,不是一个程序员、工程师就可以做的.

1、海量的数据.这基本是千万以上的数据,所以当你听很多人说大数据(有一万个样本),都是没有用的,千万级别的数据.

二、外行如何进入包括人工智能行业,不是简单做一件事.

人工智能专业就业方向,人工智能方向,人工智能的发展方向,人工智能研究方向,人工智能方向研究生,计算机人工智能方向,人工智能未来发展方向,人工智能考研方向,人工智能有哪些方向,人工智能未来方向,人工智能创业方向,人工智能方向的专业,人工智能应用方向,人工智能投资方向,人工智能对就业的影响.

一、外行怎样进入人工智能行业,先高清人工智能有哪些方向?

最后才是最重要的就是,如何找到一份相关的工作,当然选择人工智能培训也是一个不错的捷径.

再次,找一个可以实践的工具和平台实际学习,最主流的是Python.主要原因是现在的研究热点大都用Python实现有非常多优秀的深度学习库可用,Python可以编译到C,Python是免费的.使用微软开发的可以使用微软的AFORGE,很容易入门.如果要追求效率,也可以使用C++语言,谷歌也有很多人工智能代码是C++的.

其次,多看一些英文的着作,比如Andrew Ng机器学习课程,Machine Learning Distilled,MIT 的DeepLearning.英文不好的同学自己带小辞典或者在线翻译.西方在这个方面已经有了很多的积累,所以我们还是要多虚心学习的.

首先,人工智能里面涉及很多数学方面知识,对于数学已经比较生疏的应该去花点时间复习一些线性代数概率论微积分的知识.小编觉得如果数学基础很差可以考虑放弃这个方向,因为即使勉强入门后面空间也不大,毕竟很多时候你的机器学习好坏大部分取决于你构造的函数好坏.

人工智能作为目前最火热的科技创新方向,其人才也是倍受追捧.百度头条腾讯等招募相关人才年薪动辄百万,众多码农看得是眼红心热.小编也不是相关专业人才,只是以前写论文学习使用了一些,不能和专业的相比,只能根据自己初浅的经验和网络相关的文章随便写一点.

文章来源:news/.html