无需精通编程:走进人工智能比你想象中容易
时间:2020-08-09 15:47

  我们的生活大致上是在不断重复,总是遵循着一定的例程。如果把身体看作一台生物计算机,那么指挥大脑的代码应该是这样的:

  不过,我们自己是这些代码的开发人员,所以我们有权改变它。对于我们来说,保持积极并从事喜欢的工作常重要的。所以,在踏足人工智能之前,必须了解它在当今世界所做的一切,必须立志投身并热爱这一领域。

  大多数人会犯的错是用Github代码来做一些人工智能的工作,比如计算机视觉、语音识别、预测分析等,然后在系统中运行,这样就称自己为人工智能工程师了。然而并非如此,这种习惯有助于做项目,但并不能扩充我们对人工智能的了解。

  很多人认为人工智能只是一串复杂的可以产生结果的Python代码。并不是这样的,Python只是一种编程语言。我们使用这种语言(以及其他不常用的编程语言)来执行一个人工智能系统从而产生结果。

  在这个Python脚本后面还有很多工作要做,成为一位成功的人工智能工程师并不意味着需要精通编码。

  以当今的资源和技术,我们无法创建一整套的类人系统。因此,我们需要知道我们能做什么和不能做什么。人工智能的传统入门是机器学习概念,每个概念都严格遵守其逻辑。

  机器学习是走进人工智能领域的绝佳起点。一旦了解了传统的机器学习算法,就需要进行深度学习。这一领域有很多概念,我们需要从其根源开始理解。想要深入了解,需要花费很多时间。

  机器学习和深度学习均被定义为“机器在没有明确编码的情况下完成的工作”,它表示机器基于学习的工作能力,这就是人工智能。

  每当谈论这些概念时,我们都必须记住一件事情:输入进去的是什么?期望输出的是什么?当我们以这种方式理解每一个概念时,生活就会变得很简单。不能忘记计算机只能学习数字,因此我们需要了解如何提供输入以接收输出。

  一点编码知识就足以执行庞大的人工智能系统 在学习机器学习和深度学习中的每个概念时,最好同时执行代码。我们一旦了解了概念,下一步应该是执行代码。这一方法的循环操作是帮助我们学习理论、检验实际结果的优秀方法。

  为了在这一领域,你必须阅读科学论文和期刊。阅读科学论文不可能一蹴而就。论文的作者们写出如此复杂的出版文章至少要花费一年的时间,我们要耐心地学习它们。从概念起源来学习能赋予我们更深刻的直觉,有助于探索更多相关的细节。

  也可以换一个问法:“我能以多快的速度学习概念?”这完全取决于个人。对于极少数预先了解概念的人,2天就能完成。少数人用1周的时间完成。有些人可能需要2周以上。目标不是在特定的时间内完成某件事,而是花费所需时间来完成整个主题。

  不需要。实践是最好的老师,在学习的同时,最好根据所学内容做一个项目。假设已习了CNN的部分内容,但是在这一个项目中需要基于图像对水果进行分类,尝试总会有其裨益。

  一旦尝试在实时场景中执行,就可以试着纠正错误,从而使我们得到预期的输出。此外,实施项目不仅能积累经验,还能增强自信。

  如果可以遵循正确的方法并且热爱所做的事情,可以将自己的系统代码(在本文开头提到的代码)更改如下:

  走进人工智能领域并不难,这些方法都是笔者的经验之谈。或许你一开始会感到迷茫,但随着时间的推移,就能找到了解决问题的方法和途径。时间是很好的解决办法。祝你一切顺利!

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