少しずつ時間を離して

多くの人々は、人工知能を聞いたことがあると非常に良いです人工知能産業を入力したい、それは確かに非常に若い業界ですが、名詞から明確に提案された今までにのみ60年上下の時間であり、科学の性別に相対的に開発動向の数千年であり、人工知能は確かに非常に若い科学であり、若い意味：すべてが可能です。 人工知能は、純粋に学術的な研究産業ではなく、その利用価値を反映した対応するアプリケーションが必要です。 多くの学習者にとって、人工知能の学習は、どこから徐々に始めればいいのか? AIの学習経路は、おそらく次のようなものだと感じています。

上記の学習経路のまとめによると、大手企業のAI採用企業の多くは、以下の5段階で検討することになります。

I. 基礎数学

我々は、すべての人工知能を学ぶために、最も基本的な高等数学、線生成、一般的なレートの理論を把握しなければならない、少なくともまた、ガウス関数、行列の誘導体、勾配降下の理由は何かを把握することができなければならないことを理解し、そうでなければ徹底的にエンティティモデルの基本的な概念のために理解することはできません、エンティティモデルの転送は、トレーニングに参加するにも言うことはありません。 人工知能の数学クラスで把握しておかなければならない基礎知識は以下の通りです。

II. プログラミングの基礎

当然、純粋な最適化アルゴリズムの研究者であれば、エンジニアリングプロジェクトの能力要件は簡単に高すぎることはありませんが、ソースコードを書くこともできなければなりません。また、最適化アルゴリズムのモジュール開発・設計やアプリケーション開発を行うテクニカルエンジニアにとっては、コーディング完成度の高さが、仕事におけるアウトプット率の質と効率を即座に左右します。 そのため、AIのテクニカルエンジニアを目指すなら、少なくとも1つのコンピュータ言語を柔軟に使いこなし、その設備に付随する特殊なツールや共通のライブラリを把握する必要があります。 ここではPythonの学習を強く推奨します。

3つ目は、機械学習の基本

人工知能のトレンドである深層学習の技術力と活用力が突出しているため、今最もホットなポジションは間違いなく機械学習データエンジニアです。 機械学習の学習経路は、おそらく次のようなものだと思います。

4、深層学習の基本

深層学習を簡単に理解すると、機械学習の二重構造になります。 初期の機械学習は、学習の浅い部分に属し、人間のSVMアルゴリズムが必要であり、深層学習はデータ情報から完全に自動化して高レベルの住宅特性を得ることができます。 ディープラーニングの学習経路は以下の通りです。

V. 基本的な専門分野の知識

人工知能の主な用途は、グラフィックス、ビデオスピーチ、NLP(自然言語理解ソリューション)に大別されます。 いずれの業界であっても、例えば、ドライバーレスマシンビジョンの技術レベルの分野で仕事をしたいのであれば、グラフィックスに関する専門知識も把握しておかなければなりませんし、スマートオーディオの最適化アルゴリズムの開発・設計をしたいのであれば、ビデオスピーチやNLPに関する専門知識も把握しておかなければなりません。

VI.現実世界での深い認知能力

すべての応用分野にはそれぞれ特徴的なアルゴリズムが設計されており、ビジネスプロセスそのものへの深い理解がなければ、地に足のついたAI応用は実現できません。 データエンジニアは、AIシステムのソフトウェアがどのような制御モジュールで構成されているか、本質的なつながりは何か、どのような技術が使われているか、どのような問題があるかを明確に理解していなければ、現実的な課題に対する実験的な科学研究を行い、機能拡張を行うことができません。