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从零到人工智能的2个月,我是怎么做到的


Post Date:2018-07-25 作者:admin

  

编者按:人工智能正在变得像电一样。每一个与未来发展有关系的人都应该有所了解,尤其是开发者不了解人工智能,他们的竞争力将在未来大大降低。在他的演讲中,他介绍了他在2个月内学会了人工智能的过程。Y 36氪。

在这个时候,每个人都很忙。人们的个人生活和事业发生了巨大的变化。最重要的是,随着人工智能这样的技术越来越受欢迎,你会发现在未来的两年里,你的技能将会过时。

当我关闭我的创业公司Zead时,我突然醒悟过来,我觉得我错过了一些非常独特的东西。

在不断变化的情况下,做一个传统的全堆栈工程师是不够的。在未来两年中,如果没有人工智能技术,全堆栈工程师将不再是一个完整的堆栈工程师。

现在是采取行动的时候了。我已经做了我现在唯一能做的事情——更新我作为一个开发人员的技能,面对与产品经理和企业家相同的心态,并以数据为导向。

如果初创企业和企业依靠先进的人工智能和机器学习算法来竞争,那就远远不够。AI将不再是竞争优势,而是一个基本要求。你听说有人使用电力作为竞争优势吗

一个非常常见的建议是听AndrewNg(Wu Enda)上的课程,这是一个很好的开始的方法,但是我发现我很难保持清醒很长时间。我不是说这门课很糟糕,但是我真的不能在课堂上集中注意力。我的学习模式一直是实践。从实践中获得新的知识,所以我想,为什么我不自己构建一个神经网络

但我并没有直接去构建一个神经网络,因为它是一种更先进的学习方法。我开始尝试熟悉领域中的所有术语,这样我就能理解这个领域。

我出生于纯JavaScript和NoDEJs。当时我不想切换到其他编程语言,所以我搜索了一个简单的神经网络模块,叫做NN,然后通过模拟输入实现了一个操作。在一个教程的启发下,我选择了一个问题:对于任何输入x,y,z,输出是xANDY。DE如下:

当结果是0.9971时,我意识到神经网络已经学会了如何做A和操作,而忽略了额外的输入,这一结果大大增强了我的自信心。

这是机器学习的要点,你给计算机程序提供一组数据,自动调整内部参数,使其能够回答新数据的问题,并减少原始数据中的错误。

在我完成第一个人工智能程序后,我充满了信心。我想知道作为一个开发者我能做些什么。

我试着用多元线性回归来预测哪一队将以有限的数据集赢得比赛(虽然预测不准确,但确实很酷)。

我做了一些关于我的工作的介绍,看看AI现在能做什么(作为SaaS工具,谷歌做得很好)。

我意外地发现,这是一个伟大的资源,由著名的风险投资基金安德森-霍洛维茨组织的开发者和企业家,这确实是最方便的资源之一。

我所说的是硅谷开发人员如何构建NoToToFor应用程序。这是我们最容易做和理解的深度学习的例子之一。

我开始读特斯拉,虽然我很难理解它的内容,但是它让我头疼,但是我发现在尝试了更多的时间之后,我开始理解了一些概念。

有了一些勇气,我开始逐字地做一些深入的学习教程,并尝试训练模型并在我的本地机器上运行代码。在大多数情况下,结果并不乐观,因为大多数模型需要很长的训练时间,而我没有GPU。

整个过程中,我被动地消化内容,并在头脑中建立了一些相关的认知,当真正的问题时,你可以使用这方面的知识。

正如SteveJobs在斯坦福大学演讲中所说的,当你展望未来时,你将无法连接这些碎片,而当你回头看时,你只能谈论它们。

作为一个忠实的影迷,我还想建立一个聊天机器人。我接受挑战,用TunSoFoSo在不到两个小时内完成它。几天前的一篇文章中,我概述了我是如何完成它和它的商业需求的。

幸运的是,这篇文章因其在互联网上的疯狂传播而广受赞誉。这对我来说是一个很好的现象,毕竟,我刚开始写科技博客。我认为这篇文章是我学习AI的一个里程碑。

它让我在Twitter和LinkedIn上交了很多朋友,我可以和他们深入讨论AI发展,发现他们的弱点,甚至在我有问题的时候帮助他们。我也收到了一些咨询项目的报价。最重要的是,年轻的开发者和AI初学者开始问我H。我开始学习人工智能。

这就是为什么我写这篇文章,帮助更多的人从我的学习过程中得到灵感,并开始他们自己的学习过程。

这绝对不是一件容易的事情。当我被困在JavaScript中时,我几乎一夜之间就开始使用Python,学会了如何编写代码。当我的模型无法在我的I7机器上训练时,我开始变得易怒,甚至经过几个小时的训练,他们也回到了一个明显错误的RESU。LT,球队赢板球的概率是50/50.0。学习人工智能并不像学习一个网络框架。

这是一种技巧,你需要知道在微观层面上发生了什么,找出输出对输出代码或数据有很大影响的部分。

同样地,人工智能不仅仅是一门学科。它是一个简单的回归问题,总有一天会杀死我们的致命机器人。像你所做的任何其他学科一样,你可能想在人工智能领域中挑选出你擅长的东西,比如计算机视觉或自然L。语言处理等。

在人工智能时代,智能(BealStand)将意味着完全不同的东西。我们需要人们执行更高、关键、创造性或其他需要更多情感输入的任务。

要开始这个学习过程,你必须沉溺于电脑突然学会用自己的方式做事。耐心和好奇心是你应该坚持的两个关键原则。

这是一次很棒的旅行。它非常累人,很烦人,而且花了很多时间。但是幸运的是,像世界上其他的旅行一样,它需要以一个简单的速度开始。



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