如何系統(tǒng)學習AI？AI又稱人工智能，是IT領(lǐng)域的一個新興產(chǎn)業(yè)。很多IT領(lǐng)域的程序員都會寫代碼，但僅限于普通的軟件開發(fā)，AI人工智能是一個系統(tǒng)工程。僅僅依靠開發(fā)者之間的相互聯(lián)系和溝通是遠遠不夠的。未來兩

如何系統(tǒng)學習AI？

AI又稱人工智能，是IT領(lǐng)域的一個新興產(chǎn)業(yè)。很多IT領(lǐng)域的程序員都會寫代碼，但僅限于普通的軟件開發(fā)，AI人工智能是一個系統(tǒng)工程。僅僅依靠開發(fā)者之間的相互聯(lián)系和溝通是遠遠不夠的。未來兩年，如果不能形成成熟的AI技能，整個IT行業(yè)都會被拖住。讓 l《Artificial Intelligence: A Modern Approach》》。本書介紹了人工智能的基本概念和算法(專家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識表示等。)，還包括貝葉斯推理、一階邏輯、語言建模等基礎(chǔ)知識。建議在這里閱讀英文原版書籍。雖然也有翻譯，但是由于專業(yè)程度的原因，很多翻譯都不是很專業(yè)。英文原版書可以在一些專業(yè)書店或者亞馬遜找到。這些書的封面請參考下面的圖1。

2.如果你在AI領(lǐng)域有一定的基礎(chǔ)，需要進一步學習，伊恩·古德菲勒(Ian Goodf《深度學習》》(Adaptive Computing and Machin《Logic For Computer Science》，應該是免費的。請在互聯(lián)網(wǎng)上查找它。這本書解釋了計算機科學的數(shù)學邏輯和求解證明的算法。

3.你可能要復習一下大學學過的高等數(shù)學和邏輯數(shù)學。尤其是微積分和線性代數(shù)，因為它們廣泛應用于AI人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所以大部分機器學習技術(shù)都可以簡化為線性代數(shù)和微積分，比如訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法。想要深入學習AI人工智能技術(shù)，必須掌握離散數(shù)學、微分、積分與多變量、概率與統(tǒng)計、線性代數(shù)、回歸分析與隨機過程、泊松過程、馬爾可夫鏈、布朗運動。同時要了解基于R語言、推理和算法的概率論和統(tǒng)計學。4.學習和掌握Python，(C/C)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。一般情況下，任何主流編程語言和非主流編程語言都可以應用于AI人工智能的開發(fā)。區(qū)別在于庫/工具的性能和可用性。比如C的所有設(shè)置都優(yōu)于Java或者Python，可以幫助開發(fā)者將硬件的功能發(fā)揮到極致。Python有非常好的FFI，可以和C或者C結(jié)合使用，有Octave/MATLAB，R，Ja。Va，R等一些語言都有高質(zhì)量的庫。當然，對于技術(shù)開發(fā)的合作，建議學習常見的、流行的編程語言。畢竟AI人工智能的發(fā)展需要團隊合作，非主流編程語言不 我不能用你來加入這個團隊。

5.可以嘗試選擇開源框架，進行早期的商業(yè)嘗試。在選擇開源框架時，應該清楚現(xiàn)有框架是為不同目的而構(gòu)建的。因此，通過編程或跨平臺可視化來創(chuàng)建和使用模型，以及模型的部署，都是基于提供框架的提供者的需求。個人認為NVIDIA 的CUDA工具包是一個很好的試驗場。還有GitHub平臺，擁有全球最大的開源數(shù)據(jù)集合和AI人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀開發(fā)者。那里是交流和學習知識的好地方。

最后，電腦硬件的一點小建議。你可能需要購買專業(yè)顯卡、i7處理器、32GB內(nèi)存和配備Pascal系列GPU的SSD固態(tài)硬盤。當然，如果你的成本允許，我建議你增加更多的配置，這對AI工作量和后期測試非常有利。

ai制圖格式？

ai做的圖一般用AI格式保存矢量圖，然后打印出來導出為bmp位圖。1.打開AI軟件，編輯圖片。2.編輯完圖片后，點擊AI界面左上角的文件，然后點擊另存為。3.系統(tǒng)默認為AI格式，然后點擊保存。4.如果要以其他位圖格式保存，請在文件中單擊“導出”。5.進入導出頁面，在保存類型中選擇格式，然后點擊保存。