B站疯传,太敏感,4h删!

语言: CN / TW / HK

明天就是小年了,虎年春节即将到来,提前给大家拜个早年!

每年春节前后,都有一波面试跳槽的小高潮,是“金三银四”的前奏。尽管已至年末,但 大厂的招聘计划依旧疯狂,仅是字节和鹅厂两家,就在官网内发布了近 20000 在招新岗位!

其中,对人工智能相关人才的需求极其迫切,平均年薪都开到了 450K 公众号最近收到的留言提问,有很大一部分是来问 AI技术学习 与面试 的。

*机器学习与大数据,它们之间有着怎样的关联?

*0基础学习人工智能需要哪些基础知识?

*想学人工智能进大厂拿高薪,有没有适合初学者的进阶方案?

我总结了几个被问得最多的经典问题, 大部分学习AI的新手都有上述困惑。 为解决这些问题,我特意整理了一套 新手学习计划 ,帮助大家轻松搞定人工智能。

第一步,认识原理

在开始学习前,先搞清楚 人工智能应用 机器学习 大数据 之间的关联。 通常, 利用AI技术帮助我们完成各类任务的工具和方式,我们称之为“人工智能应用”,而“机器学习”是让其完善并发挥作用的重要方法。

大数据可以被认为是 用来训练机器模型的“教材”。这些数据来源于人类活动,海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料。 我们利用大量的数据训练出一个机器学习模型,让机器“学会”人类的工作与思考模式,从而帮助人类完成各项任务。

第二步,熟悉必备技术

熟悉了原理,就可以开始对必备知识的学习了。 Python 作为公认的AI领域神仙级语言, 是AI学习的 重中之重,其简单低门槛的特性,尤其适合新手入门。

且Python有着高效的数据科学工具,从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。 其中包括但不限于: Scrapy (网页爬虫工具)、 Pandas (数据挖掘工具,数据浏览与预处理)、 Numpy (数组运算工具)、 Scipy (科学计算工具)、 Matplotlib (数据可视化工具)、 Scikit-Learn (机器学习package)、 libsvm (高效svm模型实现)、 keras/TensorFlow (深度学习神级网络搭建)、 Nltk (自然语言处理)、 Ipython Notebook (交互式环境通道)

第三步,选定学习方案

综上,对于新手来说,这些库和工具,真要一步步自学,其 效率是很低的。且 初学者接触不到 主流大厂 的人工智能应用实战项目 可能在付出了大量精力之后,却学了一堆没用的知识

对于想学好人工智能,但不知道怎样入手学习的朋友,我推荐大家去参加一个专业的 人工智能技术学习计划 是在 腾讯课堂 专为 0基础人群 量身打造的速成课程。

1月25日20点开课

零基础搞定数据分析实战

原价299,限时粉丝福利¥0.00

:point_down::point_down::point_down:

↑扫码添加小助理 免费 报名

本计划为期3天,将围绕 机器学习 + 深度学习 + 大数据 的完整技能体系进行深度详解。课程内容并非 枯燥的知识传授,而是行业大佬十余年技术积累的 私人分享 ,带领我们从零到一,轻松玩转人工智能。

现在立即扫码↑参加特训并完成学习进程,将有机会获得 国际大数据竞赛获奖 大佬 私人整理 Python技术资料 一套!↓

↑报名即赠,限前50名,先到先得↑