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如今，人工智慧無所不在。從聊天機器人到自動駕駛汽車，人工智慧為我們今天看到的一些最酷的技術提供了動力。如果您想知道如何進入這個令人興奮的領域，那麼您來對地方了。在本指南中，我將解釋什麼是人工智慧、為什麼它如此重要，以及如何開始成為人工智慧開發人員的旅程。
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1.學習程式設計
您需要選擇一種程式語言並學習它的基礎知識。
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Python：即使對於初學者來說，它也很容易閱讀和編寫。 （受到推崇的）
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Java：對於企業環境和大型系統中的人工智慧很有用。
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C++：通常用於性能關鍵的人工智慧應用程式，例如遊戲和機器人技術。
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R：如果你喜歡資料分析和統計。
分步語言學習計畫：
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不要急於學習程式設計。一步步學習理論，並透過實踐鞏固它。寫一些喜歡的專案來確保你的知識。
前 50 個軟體開發專案創意[初學者]
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掌握數學和統計學
數學和統計學對於人工智慧開發人員來說非常重要，因為它們有助於理解人工智慧的工作原理。需要數學來建立和改進模型，使它們更好更快地工作。統計學有助於研究資料、發現模式和做出預測。
線性代數
了解向量、矩陣和矩陣運算。這些是神經網路的建置塊。例如，神經網路中的權重表示為矩陣。
資源：
機率與統計
這些對於理解人工智慧模型如何進行預測和處理不確定性至關重要。您將使用以下概念：
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機率分佈。
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貝葉斯定理。
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假設檢定。
資源：
結石
雖然並非每個人工智慧開發人員每天都使用微積分，但它對於理解神經網路等模型如何透過優化（梯度下降）進行學習至關重要。重點關注：
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衍生性商品
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偏導數
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鍊式法則
資源：
作者推薦💡
人工智慧建立在數學基礎之上，但不要被它嚇到！您無需了解所有數學知識即可開始使用人工智慧。循序漸進，你的技能會逐漸提升。
觀看這個精彩的 YouTube 課程：機器學習數學教程
3.學習機器學習基礎知識
機器學習 (ML) 是人工智慧的一個分支，致力於使電腦和機器能夠模仿人類的學習方式，自主執行任務，並透過經驗和接觸更多資料來提高其性能和準確性。
機器學習的類型
機器學習涉及向機器顯示大量資料，以便機器能夠學習和預測、尋找模式或對資料進行分類。三種機器學習類型分別是監督學習、無監督學習和強化學習。
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監督學習：當模型從標記資料中學習時（例如，預測房價）。
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無監督學習：當模型在未標記資料中發現模式時（例如，客戶細分）。
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強化學習：模型透過反覆試驗進行學習（例如訓練機器人行走）。
資源：
常用演算法
了解關鍵演算法的基礎知識對於任何進入機器學習領域的人來說都是至關重要的。以下是一些構成解決各種機器學習問題基礎的基礎演算法：
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線性迴歸：使用線性關係預測連續值。
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決策樹：將資料分成基於決策的群組。
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支援向量機 (SVM)：透過最大化邊距對資料進行分類。
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K 最近鄰 (KNN)：使用最近的資料點進行預測。
資源：
作者推薦💡
我建議您查看Andriy Burkov的兩本書 - 《百頁機器學習書》和《機器學習工程》 。
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深入研究人工智慧框架和工具
要建立人工智慧系統，您需要熟悉流行的人工智慧框架和工具。這些工具簡化了建置、訓練和部署機器學習模型的過程。
TensorFlow
語言：主要與 Python 一起使用，其他支援的語言包括 C++、JavaScript（透過 TensorFlow.js）、Java、Go 和針對特定應用程式的 Swift。
複雜性：高
站點：張量流
TensorFlow 是Google開發的開源深度學習框架。它廣泛用於建立和部署機器學習和深度學習模型，特別是在生產層面。 TensorFlow 為端到端機器學習工作流程提供靈活性、可擴充性和全面性的生態系統。
資源：
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TensorFlow官方文件
火炬
語言： Python，對 C++ 的支援有限
複雜性：中等
站點：火炬
PyTorch 由 Facebook 開發，是另一個開源深度學習框架。它因其靈活性和動態計算圖而受到研究人員和學者的青睞，這使得實驗和除錯變得更加容易。
資源：
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PyTorch的官方文件
難的
語言： Python
複雜性：低
場地：硬
Keras 是一種高級神經網路 API，專為快速原型設計和易用性而設計。它在 TensorFlow 之上執行，簡化了神經網路的建置、訓練和部署過程。 Keras 非常適合初學者和想要快速實施深度學習模型的人。
資源：
Scikit-learn
語言： Python
複雜性：低
站點： scikit-learn
Scikit-learn 是一個強大的經典機器學習庫。它提供了資料預處理、分類、迴歸、聚類、降維和模型評估的工具。 Scikit-learn 非常適合初學者和處理傳統機器學習問題的專業人士。
資源：
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Scikit-learn的官方文件
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適應資料
資料預處理
在將資料輸入人工智慧模型之前，清理資料並為分析做好準備至關重要。原始形式的資料通常包含不一致、缺失值或雜訊。預處理可確保資料集乾淨、結構化且可供使用。
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處理缺失值。
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縮放和標準化資料。
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將資料分為訓練集和測試集。
資源：
探索性資料分析 (EDA)
EDA 可協助您了解資料中的結構、模式和關係，從而引導您的模型建構過程。
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使用 Pandas： Pandas是一個強大的 Python 函式庫，用於資料操作和分析。使用它來計算統計資料、過濾資料並有效處理大型資料集。
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資料視覺化：視覺化資料有助於發現模式、異常值和變數之間的關係。 Matplotlib和Seaborn等函式庫可讓您建立直方圖、散佈圖、箱型圖和熱圖。
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揭示模式：透過視覺化和統計分析，辨識趨勢（例如，銷售資料的季節性）或相關性（例如，學習時間和成績之間的正相關關係）。這些見解通常指導特徵工程和模型選擇。
資源：
大資料工具
當處理超出傳統工具容量的海量資料集時，利用大資料框架至關重要。
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Apache Spark： Spark是一個分散式運算系統，設計用於處理大規模資料集。它支援機器學習、資料流和批次處理，使其成為人工智慧專案的多功能選擇。
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Hadoop： Hadoop使用 MapReduce 程式設計模型提供分散式儲存和處理大資料的框架。雖然它現在不太常用於機器學習，但它仍然是基礎資料儲存的一個不錯的選擇。
這些工具對於涉及網路規模資料的應用程式至關重要，例如社交媒體分析、推薦系統或詐欺偵測，其中資料集的範圍可以從 TB 到 PB。
資源：
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