[译]50天学习人工智能/机器学习:从入门到精通(适用于非计算机科学背景人员)
简介 该网页为非计算机专业背景的人提供了一个学习人工智能/机器学习的 50 天路线图,强调解决问题的思维方式、学习和认证比技术背景或学位更重要。 摘要 题为 “50 天学习人工智能/机器学习 :从零到英雄(非计算机专业背景)“的内容旨在帮助对人工智能/机器学习感兴趣的非计算机专业背景的个人,提供一个学习必要技能的 50 天路线图。该路线图假定读者对高中数学、线性代数、矩阵以及一些统计学和概率论有基本的了解。它包括 Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow 和其他工具的学习资源,以及完成 Andrew Ng 的机器学习专业课程。路线图强调,要想在人工智能/机器学习领域取得成功,只需具备解决问题的思维方式、学习意愿和一些证书。 建议 作者认为,非计算机专业背景的人也可以通过正确的心态和资源学习人工智能/机器学习。 作者强调了解决问题的心态和学习意愿的重要性,而不是技术背景或学位。 作者建议,对高中数学、线性代数、矩阵以及一些统计学和概率论有基本了解,就足以开始学习人工智能/机器学习。 作者建议完成 Andrew Ng 的机器学习专业课程,作为 50 天路线图的一部分。 作为路线图的一部分,作者提供了学习 Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow 和其他工具的资源。 作者鼓励个人练习编码和完成实践练习,以巩固所学知识。 作者承认,学习人工智能/机器学习 有时会让人感到沮丧,并建议在必要时休息一下。 对人工智能感兴趣?非计算机专业背景?看起来像珠穆朗玛峰?不知道从哪里开始?或者要怎样才能达到目标?我能感受到你的心情。 如果你想知道你能不能做到,以及如何做到,请稍等片刻。你不会后悔的那么,让我们进入正题。 学习的基础需要什么? 你只需要一点这方面的能力、解决问题的心态、学习的意愿和一些证书。请放心,你绝对不需要任何技术背景,也不需要 计算机/人工智能 学位。 这个备忘录可能会让你轻松一些。你只需输入 import keras,keras 就会为你完成所有复杂的工作。你只需知道发生了什么。 Credits: https://m.facebook.com/groups/1638417209555402/ 这是我 50 天内学习机器学习的“试错”之旅,经过提炼整理,更加有条理。 假设你在高中时认真上过数学课,对线性代数、矩阵、统计学和概率论略知一二,那么我们就可以进入第 1 天,马上开始真正的学习。 第1天 机器学习专项课程,作者:Andrew Ng Deeplearning.ai YouTube 频道和 Coursera 提供 5 小时的课程。 第 2-3 天 Python:基本了解和练习。了解从 PRINT 到 FUNCTIONS 和 CLASSES 的所有内容。 ...