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作者｜王天一
編輯｜小智
1 作者介紹
王天一，極客時間《人工智能基礎課》專欄作者，工學博士，副教授
畢業(yè)于北京郵電大學，獲得工學博士學位，在讀期間主要研究方向是連續(xù)變量量子通信理論與系統(tǒng)，主持并參與了多項國家級 / 省部級科研項目，以第一作者身份發(fā)表了 5 篇 SCI 論文。
目前在貴州大學大數(shù)據(jù)與信息工程學院擔任副教授，主要研究方向是大數(shù)據(jù)與人工智能，研究內(nèi)容包括以物聯(lián)網(wǎng)為基礎的大數(shù)據(jù)應用及神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習。著有《人工智能革命》一書。
2 寫在前面
《人工智能基礎課》專欄上新 1 個多月，共發(fā)布了 31 篇文章，涵蓋數(shù)學基礎、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等模塊；向讀者額外推薦了 3 個私藏書單，共 18 本人工智能進階書。專欄內(nèi)文章被 10w+ 人閱讀。更是受到各方好評，比如，被騰訊云布道師黃希彤作為唯一人工智能課推薦給盲人工程師。
【你知道要去學人工智能，但你卻無從入手，對嗎？】代表文章：
3 為什么要做基礎課這個專欄？
不知不覺，《人工智能基礎課》專欄上新已一月有余。各位朋友在閱讀之余的互動帶給我不少的思考，借此機會呢，和你聊聊這個專欄的雜七雜八。
正如開篇詞《人工智能：新時代的必修課》中所說，人工智能很可能成為下一個生存必備的技能。不管以后是不是吃這碗飯，對人工智能原理和方法的理解都不可或缺，這是技術進步倒逼出來的結果。深一步講，先賢孟子“勞心者治人，勞力者治于人”的名句一針見血、言猶在耳。兩千多年后的今天，雖然勞心和勞力的方式都發(fā)生了翻天覆地的變化，可治與受治的關系依然不動如山。更可怕的是，不進則退的勞力者甚至沒有資格受治于人，而不得不受治于算法 ?！段磥砗喪贰分袑@個問題的論述，有些是難得的理性思考，你可以讀一讀。
在這個日新月異的時代，懂點兒人工智能的知識絕對有必要，極客邦的技術人們能夠敏銳地捕捉到這個趨勢，其前瞻性值得佩服 ?？墒?，當編輯和我商談開設一個關于人工智能基礎知識的專欄時，我的第一感覺是費力不討好。為什么呢？因為理工類學科的基礎知識普及和品三國或者解讀紅樓夢完全是兩碼事。人文學科的核心價值在于觀點和見解，這是對主觀意識進行加工的產(chǎn)物；而理工學科的核心價值在于事實和規(guī)律，這是客觀世界的存在方式。這個核心區(qū)別決定了講文學可以天馬行空，可講科學必須腳踏實地。要將腳踏實地的東西天馬行空地呈現(xiàn)出來，絕對是個棘手的問題。
正因如此，我們的專欄定位在技術的設計思想與實現(xiàn)原理。根據(jù)我自己學習和教學的經(jīng)驗，要在有限的時間里完成新知識的入門，首要問題是理解它為什么有用，其次才是掌握它如何起作用。在每篇專欄的文章中，我都力圖通過通俗的語言解釋清楚方法背后的意義：每種方法都有其誕生背景和適用場景，理解這些才有助于認識方法的核心價值。如果不管青紅皂白擺出長篇大論的數(shù)學公式，文章的半數(shù)字符都是拉丁字母和希臘字母，這不僅對閱讀者是種折磨，也和“基礎課”的宗旨背道而馳。
但想必你也有這樣的經(jīng)驗：解釋復雜問題時，高度抽象的公式的表達能力遠遠勝過啰哩啰嗦的語言。所以如何能像宣傳語所說的通俗易懂地把算法解釋清楚，其傷腦筋的程度大大超出了我的預期。對困難的估計不足使寫作時每每因為找不到合適的實例抓耳撓腮已經(jīng)成為常態(tài)，可一旦找到一個形神兼?zhèn)涞念惐龋谴蠛暨^癮的興奮又溢于言表。對我自己而言人工智能論文摘要，這又何嘗不是學習與進步的過程呢？
4 在專欄里我們會討論哪些內(nèi)容？
在具體內(nèi)容的設置上，我認為專欄作為一個相對長期而穩(wěn)定的輸出過程，結構化和系統(tǒng)性是應該滿足的基本要求，而人工智能基礎課這個主題恰恰具有內(nèi)容編排上先天的優(yōu)勢。出于這樣的考慮，專欄的內(nèi)容以當下主流的連接主義學派為主，覆蓋了數(shù)學基礎、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、應用場景等內(nèi)容，力求給出對人工智能發(fā)展現(xiàn)狀完整的概括。
這個專欄能給予你對人工智能概貌性的理解，但它只是塊敲門磚，而不是打開人工智能神秘宮殿的萬能鑰匙。想要深入理解人工智能，你還需要大量時間、精力、甚至金錢的付出。畢竟，勞心者也不是那么好當?shù)?。
此外，專欄的目標場景是茶余飯后的碎片化時間，因而采用的是音頻為主、文字為輔的形式。在有限的容量中，我的優(yōu)先選擇一定是將每個話題的核心內(nèi)容呈現(xiàn)給你。而有舍才有得意味著在突出主題的指導思想下，輔助性和支撐性內(nèi)容就必然有所縮減，被舍棄的輔助支撐內(nèi)容就是數(shù)學推導以及代碼實現(xiàn) 。當然，這部分內(nèi)容的淡化也出于操作性上的考慮，因為公式和代碼既不適合以音頻的方式表達，也不適合在移動終端上處理。
但對數(shù)學推導和代碼實現(xiàn)的淡化并不意味著這兩部分內(nèi)容無足輕重。如果有志于從事人工智能理論方面的研究，那么理論問題就是必須征服的大山。我建議你在通過專欄理解了每種方法背后的思想與思路后，再結合推薦的參考書目以及二級參考書目去深入數(shù)學細節(jié) 。當然，閱讀最新的論文也是跟進最新研究進展的有效方法。大部分頂級會議論文都可以在會議網(wǎng)站或預印本網(wǎng)站上免費獲取，可以根據(jù)自己的需要有選擇地閱讀。
5 紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行
如果要在人工智能的工程崗位上大顯身手，就要讓知識轉(zhuǎn)化成能力。其實要實現(xiàn)這個轉(zhuǎn)化，最好的辦法就是參與到實戰(zhàn)項目中。無論是科研項目還是工程項目都能讓你在實踐中成長，這個“不想學也得學”的過程雖然痛苦，卻有涅槃的奇效。如果沒有參加項目的條件，一個退而求其次的選擇是做一做網(wǎng)絡公開課的大作業(yè) 。包括辛頓和吳恩達這些大咖都在各種平臺上開設有人工智能的公開課程，完成其中的項目也是很好的實踐方式。
雖然網(wǎng)絡上的資源非常豐富，大量優(yōu)質(zhì)的代碼唾手可得，但我還是建議你親自動手編一編寫一寫。畢竟終日而思不如須臾之所學人工智能論文摘要，即使是 Hello World 在實際編寫時都可能出現(xiàn)這樣那樣的問題，遠非想象中那么簡單。在這里也給你推薦一本 Peter所著的in ，中譯本名為《機器學習實戰(zhàn)》。本書是基于語言，面向應用的算法書，包含大量現(xiàn)實案例，可以作為代碼學習的參考。
在此，我要衷心感謝你的厚愛與反?。?它們既為我指明了改進的方向，也是督促我奉獻更好內(nèi)容的不竭動力。懇請你繼續(xù)提出寶貴建議，讓你我一起進步、成長。
與君共勉！
如果你對人工智能感興趣，或者意識到了它的重要性，不妨極客時間專欄《人工智能基礎課》。歡迎長按識別二維碼訂閱。
6 《人工智能基礎課》專欄目錄
本文到此結束，希望對大家有所幫助。

你知道要去學人工智能，但你卻無從入手，對嗎？

你知道要去學人工智能，但你卻無從入手，對嗎？