B站瘋傳,太敏感,4h刪!

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明天就是小年了,虎年春節即將到來,提前給大家拜個早年!

每年春節前後,都有一波面試跳槽的小高潮,是“金三銀四”的前奏。儘管已至年末,但 大廠的招聘計劃依舊瘋狂,僅是字節和鵝廠兩家,就在官網內發佈了近 20000 在招新崗位!

其中,對人工智能相關人才的需求極其迫切,平均年薪都開到了 450K 公眾號最近收到的留言提問,有很大一部分是來問 AI技術學習 與面試 的。

*機器學習與大數據,它們之間有着怎樣的關聯?

*0基礎學習人工智能需要哪些基礎知識?

*想學人工智能進大廠拿高薪,有沒有適合初學者的進階方案?

我總結了幾個被問得最多的經典問題, 大部分學習AI的新手都有上述困惑。 為解決這些問題,我特意整理了一套 新手學習計劃 ,幫助大家輕鬆搞定人工智能。

第一步,認識原理

在開始學習前,先搞清楚 人工智能應用 機器學習 大數據 之間的關聯。 通常, 利用AI技術幫助我們完成各類任務的工具和方式,我們稱之為“人工智能應用”,而“機器學習”是讓其完善併發揮作用的重要方法。

大數據可以被認為是 用來訓練機器模型的“教材”。這些數據來源於人類活動,海量數據經過處理後變為了實現應用人工智能的基礎資料。 我們利用大量的數據訓練出一個機器學習模型,讓機器“學會”人類的工作與思考模式,從而幫助人類完成各項任務。

第二步,熟悉必備技術

熟悉了原理,就可以開始對必備知識的學習了。 Python 作為公認的AI領域神仙級語言, 是AI學習的 重中之重,其簡單低門檻的特性,尤其適合新手入門。

且Python有着高效的數據科學工具,從數據獲取、數據清洗到整合各種算法都做得非常全面。 其中包括但不限於: Scrapy (網頁爬蟲工具)、 Pandas (數據挖掘工具,數據瀏覽與預處理)、 Numpy (數組運算工具)、 Scipy (科學計算工具)、 Matplotlib (數據可視化工具)、 Scikit-Learn (機器學習package)、 libsvm (高效svm模型實現)、 keras/TensorFlow (深度學習神級網絡搭建)、 Nltk (自然語言處理)、 Ipython Notebook (交互式環境通道)

第三步,選定學習方案

綜上,對於新手來説,這些庫和工具,真要一步步自學,其 效率是很低的。且 初學者接觸不到 主流大廠 的人工智能應用實戰項目 可能在付出了大量精力之後,卻學了一堆沒用的知識

對於想學好人工智能,但不知道怎樣入手學習的朋友,我推薦大家去參加一個專業的 人工智能技術學習計劃 是在 騰訊課堂 專為 0基礎人羣 量身打造的速成課程。

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