普通程序员，转行人工智能怎么转

发布网友 发布时间：2022-03-25 15:07

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热心网友 时间：2022-03-25 16:37

　　根据我的观察，去解决具体问题是不划算的，因为即便你对那个问题有深入的认识，仍然需要烧掉大量GPU，才能搞出一点效果来。看论文的话，有不少论文，连完整的公式都不列一遍的，就画个layer的示意图让你自己蒙去。

还是造深度学习框架才是最好的。现有框架都太烂了，跑分基本上全靠cuDNN，碰到cuDNN里没有的东西，就让你自己去写CUDA。而大部分人更需要的是能直接从数学公式到能运行的代码。毕竟写GPU代码也非常花时间的。。

热心网友 时间：2022-03-25 17:55

菜鸟窝机器*比较符合你的预期，包括python基础、数据分析、数学都是从0基础开始，老师都是BAT工业界多年实践经验的，能让你在最短时间入门机器学习，并且拥有持续读paper等的自学能力，不过培训跟相亲一样要看眼缘，我这里有他们公开课的全套资料包括PPT源码，想要的可以私我哦。

热心网友 时间：2022-03-25 19:29

假设你是零基础，如果有基础的，可以略过自己已经掌握的部分技术。
1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习
3、不断挑战，接触深度学习。
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
4、不断实战，曾倩自己的实力经验。
实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。