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原创 人工智能从入门到精通需要如何学习？

发布时间：2019-09-20 11:52:21 浏览 930 来源：博学谷 作者：照照

    人工智能的火爆吸引了一批又一批的学习者，但是人工智能的高端人才仍旧十分的紧缺，这是为什么呢？是因为人工智能太难学了吗？其实不然，即使是零基础的小白也完全可以学习人工智能，关键是要有一个正确的学习路线规划。那么，人工智能从入门到精通需要如何学习呢？

     

    人工智能从入门到精通

     

    如果是零基础的小白，在学人工智能之前，还需要学习Python编程的有关知识。众所周知，Python是人工智能的首选语言，使用Python可以极大的提高人工智能的开发效率。另外Web开发、前端开发和Linux高级编程都是在学习人工智能之前必须要掌握的内容。下面我们一起来看看人工智能版块要学习的知识点。

     

    机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，大家需要掌握机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术，具体学习路线如下：

     

    第一章: 数据挖掘

     

    1-1 matplotlib绘制折线图

     

    1-2 matplotlib绘制基本统计图

     

    1-3 numpy基础

     

    1-4 案例:股票数据处理

     

    1-5 数组运算分割合并

     

    1-6 pandas索引切片排序

     

    1-7 pandas统计计算和文件读取

     

    1-8 pandas合并交叉表分组聚合

     

    1-9 股票数据基本知识

     

    1-10 时间序列和股票数据处理

     

    1-11 股票数据分析

     

    第二章: 机器学习

     

    2-1 机器学习介绍和特征提取

     

    2-2 特征预处理和数据降维

     

    2-3 机器学习算法介绍和K-近邻算法

     

    2-4 朴素贝叶斯和决策树算法

     

    2-5 随机森林和线性回归算法

     

    2-6 逻辑回归算法和模型保存

     

    第三章:量化交易

     

    3-1 量化交易框架入门

     

    3-2 交易策略入门

     

    3-3 多因子法和去极值

     

    3-4 因子数据处理

     

    3-5 IC分析实战

     

    3-6 多因子分析

     

    3-7 打分法选股

     

    3-8 回归法选股

     

    3-9 量化交易系统架构

     

    第四章:深度学习

     

    4-1 TensorFlow基础知识

     

    4-2 回归训练案例

     

    4-3 TensorFlow文件读写

     

    4-4 神经网络和MNIST手写数字识别

     

    4-5 卷积神经网络

     

    4-6 CNN卷积网络识别MNIST数据

     

    4-7 验证码识别

     

    综上所述，对于零基础的小伙伴来说，人工智能从入门到精通需要学习的内容还是比较多的，建议大家最好报培训机构进行系统地学习。博学谷开设的Python+人工智能就业班就是为零基础的学员量身打造的，感兴趣的小伙伴可以上官网试听一下。

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