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如何系統學習人工智慧

人工智慧入行三個要點:英語、理論、工程。

  • 英語很重要
經典教材全部為英語

1)翻譯總是不通順,不如原著容易理解

2)Lost in translation

最重要的科研成果全部英文

1)翻譯永遠趕不上新知識產生的速度

2)有能力創新的AI人才也都會用英語發表自己的成果

社群都是英語環境

1)Github

2)Stackoverflow

人工智慧領軍企業的工作環境裡不開英文

  • 理論

線性代數(推薦 The Matrix Cookbook)

1)理解非線性系統的主要方式依然是通過區域性線性化

2)Machine Learning 演算法涉及大量的矩陣運算

概率論(初級線性代數和入門概率論應該足夠了)

1)統計機器學習基礎是概率論

2)理解複雜非線性系統的統計特性對於分析Deep Learning演算法至關重要

計算機演算法(推薦:The Art of Computer Programming)

1)AI不僅僅只有Deep Learning

    大規模資料的預處理,抽取,etc.

    線上服務

    嵌入式系統,資源頻寬受限

2)演算法優化

     訓練3天完成vs10天完成vs30天完成直接影響科研或產品投放

     GPU是否跑滿,IO是否是瓶頸

     E.g., approximate softmax

3)數值計算概念

     收斂性,收斂速度

機器學習理論(經典Bible:Pattern Recognition and Machine Learning)

1)雖然Deep Learning一統江湖,但是經典機器學習理論還是要知道個大概。

    Linear regression/classification(SVM, Lasso, Kernel, etc)

    Clustering(K-means, etc)

    Dimensionality reduction(PCA, etc)

    Probabilitic modeling(Mixture model, EM)

    AdaBoost,etc

2)經典機器學習得到的insight在Deep Learning裡一再出現

     Restricted Boltzman Machine

     Denoising NN

機器學習理論可深可淺

1)實用不需要太深的理論功底

2)理論功底在科研中不可缺少

     Intuition比理論推導重要,但是好的Intuition來源於紮實的理論功底。

  • 工程

動手很重要

1)DNN的理論框架基本確定(除非量子計算機量產,否則短期變化不大)

2)TensorFlow問世,從此不用再求導數

3)模型design需要大量的實驗驗證

4)Google作為大公司,堅持一切核心系統全部自主研發,擁有完善的code Review 系統。

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