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年轻与积累!国内首个通过华为人工智能中级认证的学生,AI心得分享!

我是新乡学院的一个普通学生,作为一个本科生想学AI知识去获取华为证书是很困难的,没有师资,没有氛围,没有书籍,但是我们年轻啊,年轻就意味着可能

最终经过努力,我终于在2018年12月考取了华为AI中级认证证书!

我是从大二开始接触深度学习的,还记得那时候刚刚是我们系人工智能实验室刚刚成立,当时招了三个人,很幸运得到我的导师田老师(新乡学院副教授)和王老师(北京邮电博士生导师)的青睐,在实验室一呆就是一年多,各种代码bug,理论几乎都过了一遍。我认为想学好AI,首先理论一定要走在代码前面,HCNA AI提到的tensorflow框架,是一个好东西,但是我觉得不要依赖框架,我们要用python纯代码去写出梯度下降,那么你将会更优秀。

要想学习好AI,一定要学好数学知识,尤其线代和高数(前期),后期的数学都是来自概率论(统计学的比较多),你如果去参加HCNA AI考试你就会发现,几乎所有的数学知识都会涉及矩阵,因为在深度学习在中,预处理的数据我们都会有一个向量化的过程,在python中我们通常使用numpy数组进行矩阵的处理,学好numpy的处理你就会tensorflow得心应手,因为tensor张量的处理大同小异,HCNA AI只是一个基础介绍了RNN,CNN,以及比较经典的VGG模型等,只要你懂得一些常见的机器学习算法(PCA,神经网络等),会简单使用python,有一些数学基础,那么学习HCNA AI对你很轻松。

HCNP AI的知识面则非常广,涉及了三方面的基础知识,CV计算机视觉,ASR自动语音识别和NLU自然语言理解。它的模型理论更加广泛,大部分来自概率论,统计学,像极大似然估计,马尔科夫模型,GMM等都是作为一种数学建模,不过不用怕,他的原理可能相对复杂,我的建议是从应用切入,比如极大似然估计在逻辑斯蒂回归中有过应用,我们可以看一下他的推导过程,我们应该耐心的跟着去推导。

HCNP AI的知识我分为两类,一种是在深度学习没有出来之前的建模方法,一种是深度学习之后的建模方法,这里面的知识面太大,我在这里就不说了,你们可以自行查阅对比一下。我在这里介绍一下如何学习深度学习,深度学习并不难,初学者尽量不要从博客着手,因为基础比较差,推荐从B站看一下免费的视频,大家要有计划的跟着大师的节奏走,去反复推理,不要看懂了就行,比如在矩阵求导中经常有转置,如果你不下去细心去推,你一会就乱了。这时你会有更深的理解,如果你的理论不错的话,那么开始尝试使用tensorflow做一些demo吧,跑个手写数字识别一定会让你欣喜若狂的,不定期给自己定任务比如猫狗识别,迁移学习等,当你非常厉害的时候,下载一下github的源代码吧,读读论文,debug一下代码。当我们对tensorflow做深度学习熟练之后,开始尝试对华为的HIAI产品,这里提供好了接口,不用我们训练。我觉得华为公司发布AI,对同学们是一种鞭策,同学们应该多学习先进的知识,充实我们自己,聚沙成塔,逐渐积累,让我们来一起探索AI的乐趣吧!

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