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人工智能培训学习知识体系,为什么TopData AI工程师薪水远超其他 ... ... ...

摘要: 人工智能培训学习知识体系,误区一:人工智能就是 python+大数据+爬虫,误区二:人工智能就是调用机器学习。误区三:人工智能就是tensorflow 深度学习,重视从底层解释人工智能模型,,我们将学习基础的统计学习,机器 ...


人工智能学习到底应该学什么?以及学习误区

 

误区一:人工智能就是 python+大数据+爬虫

现在很多人工智能培训机构主要提到的学习内容,都指向了python.其实python只是一个工具,或者是获取数据的来源。例如所谓高端的python大数据,和爬虫技术。其实只是一些固定模式代码的开发。对于没有经验的程序员甚至买一本书,用一个月时间,就可以实现相关的功能。

 

误区二:人工智能就是调用机器学习API

很多培训人工智能培训机构都会提到N多种不同的算法,例如你可能看到,贝叶斯svm,id 3,逻辑回归,深度神经网络等等,不过不要被表面所欺骗,所谓的学习算法,最终都是在教你调用sklearn函数库,而这些算法背后的数学却少有培训公司涉及。真正的人工智能培训应该是从基础的统计学习+机器学习数学算法+深度学习数学原理+优化原理 最后才是基础的调用API方法。因为即使企业里你会用到API的调用,但是产品文档可是需要你把这些API背后的数据原理,一步一步讲清楚。

 

误区三:人工智能就是tensorflow 深度学习

 

tensorflow是一个主要应用于深度学习的编程框架,深度学习的背后是传统的统计学以及线性代数高等数学的支持。企业不是要光会tensorflow调用API的工程师,真正需要的能解释深度学习背后数学原理的工程师。因此深度背后的统计学习,凸优化数学等才是核心。此外AlphaGo背后的算法中深度学习只占用了50%AlphaGo的核心算法其实是RL算法,但是普通的培训中心却少有人提起。

 

涛德的人工智能培训,重视从底层解释人工智能模型,我们将学习基础的统计学习,机器学习数学原理,凸优化原理,向量几何,同时我们将不调用任何API开发一个mini AlphaGo下棋机器人模型。我们只培养既懂数学原理,又懂机器学习模型原理,不光调用API,还能做源代码级开发的高薪人工智能算法工程师。

 

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