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想学习一些人工智能和大数据方面的知识,应该怎么开始学呢?
作为一名IT从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下。
首先,在当前的大数据、人工智能时代,学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的,一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道,另一方面掌握大数据等新技术,也会明显提升自身的职场价值。
从技术体系结构来看,对于初学者来说,可以先从大数据技术开始学起,因为大数据的技术体系已经趋于成熟了,有大量的案例可以参考,另外大数据也是人工智能技术的重要基础,掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
初学者学习大数据技术,可以按照以下三个阶段来制定学习计划:
第一:编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础,不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术,都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多,比如Java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用,其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外,在人工智能领域也有广泛的应用,所以初学者可以先从Python语言开始学起,未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的,一方面Python语言的语法结构比较清晰,另一方面Python语言可以通过不同的“库”,来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门,后续可以结合具体的开发任务来深入学习。
第二:大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台,大数据平台不仅是大数据开发的重要基础,大数据分析同样离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说,学习大数据平台可以从Hadoop开始学起,一方面Hadoop是开源平台,另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全,很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的,所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。
第三:实践。不论是大数据开发还是大数据分析,实践对于学习大数据都是比较重要的,实践的过程不仅能够积累一定的行业知识,同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上,在学习大数据技术的过程中,最好能够边用边学。
如果未来要想进入人工智能领域发展,在学习大数据的过程中,应该重点关注一下机器学习知识,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一,同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说,在学习人工智能技术的初期,都是从机器学习开始学起的,机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
学习机器学习还是具有一定难度的,而且需要初学者具有一定的数学基础和编程基础,但是如果数学基础比较薄弱也并不需要过于担心,在学习的初期并不会遇到特别复杂的数学知识,比较常见的就是线性代数和概率论等基本问题。
最后,学习大数据知识和人工智能知识,要有一定的实验场景,通常需要数据中心的支撑,所以要尽量为自己营造一个较好的学习环境,在掌握了基本的大数据知识之后,可以继续通过实习岗位来提升。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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李一舟的人工智能课靠谱吗
李一舟的人工智能课靠谱
人工智能专业的主要课程范畴是:机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像辨认、生物演化论、自然言语处置、语义网和博弈论等。
AI是什么,人工智能的简称吗?
因为我自己是学软件的,所以可能对AI比较熟悉一点,AI是人工智能的简称,许多人喜欢把AI理解为机器人,其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”,简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说,只要是人类创造出来的,能提高人类的生产生活的效率,降低重复性操作,或者能够代替人类工作的都可以称作AI(人工智能)
与人工智能相比,智能推荐有哪些优势
人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此,这节省了时间和人工成本,并因此减少了人为错误。过去,人为错误是任何项目中的重要因素。但是,在人工智能应用中,几乎可以消除人为错误。
人工智能技术的另一个优势是,它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络,但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外,借助人工智能技术,可以同时访问整个数据集,而不会出现任何延迟。
人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本,因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务,包括基于事实的决策而不是基于情感的决策,这对企业的决策非常有利。
OK,关于天搜人工智能和天搜人工智能app的内容到此结束了,希望对大家有所帮助。
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