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当科技的大轮轰隆隆将至的时候,只有选择改变的人才不会被碾过。
在程序员的世界里,工作年限≠年薪。AI时代将至,你还想着熬过中年危机?我劝你尽早转行吧!
随着 AlphaGo 打败李世石,人工智能开始席卷世界。很多互联网公司都在布局AI 技术和市场,尤其在应用技术层面都投入了相当多的资源,以保证自己不会在未来的竞争中掉队。
人工智能该从哪里入门?
目前人工智能最火的概念是深度学习,很多初入人工智的同学直奔深度学习开始钻研,然后发现越来越难,最后完全看不懂。
我们都知道:深度学习是机器学习的一个分支。所以,想要掌握深度学习要先从机器学习开始。举例来说:深度学习需要使用数据模型,而机器学习恰恰可以理解数据模型。在实际工作中,只有懂得数据模型原理,并应用到实际场景中的程序员才能走得更远。
因此没有牢固的机器学习算法思路,直接学习或者使用深度学习技术是行不通 的。
谁都可以学习机器学习嘛?
相对于传统IT行业,机器学习方向对代码的要求比较低,但是对相关理论要求非常的高。
对于在校或刚毕业的学生来说,学习机器学习相对容易一些,因为学生的理论基础还在,只是欠缺实际代码能力和项目经验;
对于想要转行的程序员来说,他们的代码业务扎实,项目经验丰厚,但在机器学习理论方面相对就难一些;
还有一部分人,被人工智能吸引,却是技术小白,这一类人,不仅理论和代码需要两手抓,还需要补充很多计算机专业的其他知识。
机器学习怎么学?
一种方式是购买书籍下载资料自学,目前人工智能和机器学习方面有很多热门书籍,比如西瓜书等,可以买回家一点一点的啃,但是这样的学习方式浪费时间,学习效率低,很容易半路夭折;
另外一种方式就是报名机器学习的课程,很多行业大牛都会通过平台在线授课,只是那么多门机器学习课程,应该怎么选呢?
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理论+实践
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强化算法原理:从数学层面理解并掌握推导经典的机器学习算法,深入了解机器学习的基本思想和各种算法的具体思路与方法;
随堂测试题目:每个课时设置了测验题目,帮助学员巩固和理解重要知识点。
夯实基础
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夯实基础知识:课程内容涉及到强化数学、概率论、数理统计的基础知识,夯实机器学习的基础必备知识;
全程双语教学:课件为英文,授课用中文。直接提高学员在机器学习领域的专业英文水平,为直接学习国际最前沿的技术论文打下良好基础。
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