如何学习人工智能?

这里的人工智能主要指机器学习,因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的 。机器学习知识主要有三大块:(1)传统机器学习算法,比如决策树、随机森林、SVM等人工智能领域分类,这些称作是传统机器学习算法人工智能领域分类,是相对于深度学习而言的 。(2)深度学习,指的就是深度神经网络,可以说是目前最重要最核心的人工智能知识 。(3)强化学习,源于控制论,有时候也翻译成增强学习 。深度学习可以和强化学习相结合使用,形成深度强化学习 。在这里需要知道的是深度学习并不难学,对于一些工科的研究生,一般只需要几周就可以上手 , 并可以训练一些实际应用中的神经网络 。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情,一般需要几个月的时间 。传统机器学习算法的种类非常多,有些算法会有非常多的数学公式,比如SVM等 。这些算法并不好学,因此可以先学习深度学习,然后再慢慢的补充这些传统算法 。强化学习是比较有难度的,一般需要持续学习两三个月 , 才能有所领悟 。
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