哪的人工智[pinyin：zhì]能课程最好

想学人工智能课程，去哪所学校比较好？目前人工智能发展的很迅速，所以培训机构跟雨后春笋一样都冒出来了，因为行业刚刚才开始发展，所以没有一个标准，所以很多机构浑水摸鱼，所以各位一定要分清楚谁是李逵，谁是李鬼了

想学人工智能课程，去哪所学校比较好？

想学习关于人工智能的技术，去哪里学习比较好？

　　因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是[练：shì]，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一【读：yī】个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。

　　而训练的过程，就是求解最优解【拼音：jiě】及次优解的过程。在这个过程中，我们需要掌握基本的概率统计、高等数学（读：xué）、线性代数等知识，如果学过就最好，没学过也没关系，仅仅知道原理和过程即可，有[练：yǒu]兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。

　　2．掌握经典机器学习理《练：lǐ》论与基本算法

　　这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算直播吧法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与[繁：與]正则化等。

　　3．掌握一种编程工具（语言[练：yán]）

　　Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是很多新入门的程序员的入门编程语言，也是很多老程序员后来《繁体：來》必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是（shì）Numpy、Pandas第三方库，也要多试试机器学习的库，如sklearn，做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直[练：zhí]接上手写TensorFlow程序大有裨益。

　　有些工业及学术领开云体育（读：lǐng）域的读者还可能擅长MATLAB或R，其实现算法的思想和Python也很类似。

　　同《繁：衕》时考虑到许多读者是使用C 、Java、Go语言的，TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的，对于其他语言的原理和[练：hé]应用API也都非常类似，读者把基础掌握后，只需要花很短的时间(繁：間)就能使用自己擅长的语言开发。

　　4．研读经典论文，关《繁体：關》注最新动态和研究成果

　　一些经典论文是必读的。例如，要做手写数字识别，若采用LeNet，要先阅读一下LeNet的学术论文；要做物体目标检测的训练，若选定MSCNN框架，可以先读MSCNN相关的论文。

　　5．自己动手训练神经网络{繁：絡}

　　接着，就是要选择一个开源的深度学习框架。选择框架时主要考虑哪种框架用的人多。人气旺后，遇到问题很容易找到答案；GitHub上关于这个框架的项目和演示会非常多；相关的论文也会层（繁体：層）出不穷；在各个QQ群和微信群的活跃度会高；杂志、公gōng 众号、微博关注的人也会很多；行业交流和技术峰会讨论的《练：de》话题也多；也能享受到国内外研究信息成果的同步。

　　目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，更新和发版速度着实非常快。目前TensorFlow已经升（读：shēng）级到1.0版，在性能方面也有大幅度提高，而且新出现的Debugger、Serving、XLA特性也是其他框架所不及的。此外，一些外围的第三方库（如Keras、TFLearn）也基于它实现了《繁体：瞭》很多成果，并且Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩(繁：擴)大【拼音：dà】，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。

　　在GitHub[4]上有一个关于各种框架的《拼音：de》比较，从建模能力、接口、模型部署、性能、架构、生态系统、跨平台等7个方面进行比较，TensorFlow也很占综合(繁：閤)优势。

　　因此，从目前来看，投身TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow在找工作时是一个非常大的{de}加分fēn 项。

　　接下来就是找一个深度神经网络，目前的研究方向主要集中《读：zhōng》在视觉和语音两个领域。初学者最好从计算机视觉入手，因为它不像语音等领域需要那么多的基础知识，结世界杯果也比较直观。例如，用各种网络模型来训练手写数字（MNIST）及图像分类（CIFAR）的数据集。

　　6．深入感兴趣幸运飞艇或者工作【pinyin：zuò】相关领域

　　人工智能目前的应【pinyin：yīng】用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及{jí}各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等；对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等，还可以yǐ 结合图像、视频和语音，一起发挥价值。

　　更可以深入某一个行业领域。例如，深入医学行业领域，做医学影像的识别；深入淘宝的穿衣领域，做衣服搭配或衣服款型的识别；深入保险业、通【pinyin：tōng】信{xìn}业的客服领域，做对话机器人的智能问答系统；深入智能家居领域，做人机的自然语言交互；等等。

　　7．在工作中遇到问题，重复前六【拼音：liù】步

　　在训练中，准确率、坏案例（bad case）、识别速度等都是可能遇到的瓶颈。训练《繁：練》好的模型也不是一成不变的，需要不断优化，也需要结合具体行业领域和业务进行创新，这时候就要结合最直播吧新的科研成果，调整模型，更改模型参数，一步步更好地贴近业务需求。

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