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数学:学习线性代数、概率论、统计学和微积分,这些是理解AI算法的基础。 编程:掌握至少一种编程语言,如Python,因为它在AI领域非常流行,并且有大量的库和框架支持。 入门课程: 参加在线课程或大学课程,了解AI的基本概念,包括机器学习、深度学习、神经网络等。
7. 数据库系统:学习数据库设计、SQL语言、事务处理等。 8. 软件工程:介绍软件开发的生命周期、方法和工具。 9. 人工智能:包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的入门和深入课程。 10. 网络安全:涉及加密、防御机制和安全策略等内容。 11. 系统分析与设计:如何分析用户需求并设计系统架构。
进入21世纪,随着大数据、云计算等技术的快速发展,人工智能进入了新的发展阶段。深度学习技术的出现,使得机器能够自动地从海量数据中学习和提取特征,进一步提高了人工智能的性能和泛化能力。同时,机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破也为人工智能的应用提供了更广阔的空间。
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
信息是什么?信息是无关于对象本身的对象与对象之间的关系,我们常说对象是无色的。所以集合论就无法描述关于关系的数学,21世纪,整个数学界转向范畴论,范畴论包含集合论,成为数学新的基础理论。与此同时,深度学习下的扩散模型+transformer重整化,在Stab 发布于 2024-03-28 10:07・IP 属地北京 赞同 分享...
《深度学习理论与实战:基础篇》是2019年7月电子工业出版社出版的图书,作者是李理。内容简介 《深度学习理论与实战:基础篇》不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量...