今天给各位分享如何把握人工智能时代的知识，其中也会对如何把握人工智能时代的发展进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. 人工智能趋势下我们该怎么做
2. 应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验可以分享？
3. 人工智能环境下如何自我发展
4. 如何学习人工智能？

人工智能趋势下我们该怎么做

积极拥抱人工智能技术。在人工智能时代，普通人要想获得更大的发展空间，首先就要积极拥抱人工智能技术，在拥抱人工智能技术的过程中，逐步提升自身对于人工智能的认知能力。如果说在互联网时代，构建互联网思维能够让普通人抓住互联网的时代红利，那么在人工智能时代，构建智能化思维同样能够有更多的机会来把握住智能化时代的红利。

提升自身的连接能力。在智能化时代，普通人的价值与自身的连接能力有非常直接的关系，连接能力越强的人，往往会获得更多的社会资源和行业资源。打造个人的连接能力可以从两个方面入手，一个是行业资源连接能力，这主要基于个人的行业认知能力，另一个是社会资源连接能力，这主要基于自身所掌握的社会资源。

提升自身的数据力。大数据的出现使得数据的价值得到了重视，未来数据的价值在大数据时代会有更加明显的体现，因为人工智能本身就是大数据应用的重要出口，大数据的价值在很大程度上要借助于人工智能来体现。从这个角度来看，大数据在人工智能时代依然占据着重要的位置，大数据的“资源性”在人工智能时代会更明显。从这个角度来看，普通人要想在大数据时代打造自身的价值空间，一定要重视自身数据力的提升。

应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验可以分享？

人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。

可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手，先初步了解机器学习应用点

新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。

《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。

去学习吴恩达老师的机器学习视频，通过视频进一步了解机器学习算法

说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。

我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。

之后从机器学习项目入手，可以尝试机器学习算法类比赛

学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。

比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。

总结

新人进入人工智能领域，可以先从看书入门，在对机器学习算法有了一定的基础了解之后，可以去看相关的机器学习视频，跟着视频教程一起实践，更深一步的加深自己的理解。最后，可以去参加一些机器学习算法类比赛，增加自己的项目经验。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、程序员经验分享，我会持续分享在大数据和人工智能方面的内容，希望你能点赞转发或者关注我，和你一起进步。

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人工智能环境下如何自我发展

在人工智能时代的大背景下，我们学生要充分地利用好一切能利用的网络资源，提高学习各种技术的能力，掌握更好地科学技术手段。

否则，在人工智能时代完全到来时，我们将会彻底地被人工智能取代。作为一个学生，我们虽然还没踏出社会，但是身处网络高度发达的时代，我们要有居安思危的意识。一个人只有拥有了居安思危的意识，才能不断奋斗、学习。拥有居安思危的意识，我们才会懂得学习的重要性，才会更好地充实自己的生活，为未来做好准备。

如何学习人工智能？

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。