听完这12次分享,你应该完成了AI小白的蜕变

专栏《AI白身境》正式完结了,在这一个专题中,我们给大家从Linux的基本知识,讲到了深度学习中必备的数学基础,从基本工具VIM和编译命令,讲到了常用的库OpenCV,从AI在工业界的各个研究方向,应用方向,讲到了AI领域的代表性人物,虽然知识本身的难度不高,但是覆盖范围非常广泛,这一次我们来重新回顾一下。

作者 | 言有三

编辑 | 言有三

01

为什么要用Linux

我刚从学校步入职场的时候,也经历过一段从Windows转向Linux的时期,虽然在大学很早的时候就用过Linux,但是毕竟

所在专业不是计算机等专业,因此Linux并非刚需。

但是,如果要正式进入AI行业发展,Linux就是必备的操作系统,“软”兵器,Windows基本上可以彻底放弃。

我们简单阐述了Linux固有的一些优点和Windows的缺陷,原文在此。

02

Linux基本工具

Linux下一个熟练的工程师,会比Windows下工作效率高很多,主要得益于若干工具,比如shell、vim和git

shell命令是Linux的操作基础,也是学习使用Linux的开始,而慢慢熟悉高级的shell命令在将来的工作中会带来很大的效率提升。

vim是Linux下最常用的编辑器,从小白到高手都可以使用,而它的列编辑,查找替换,自动补全等功能都是效率的保证,或许从visual studio等环境切换过来的同学刚开始会有些许不适应,但是时间久了就会越来越明白VIM的好。

git是程序员必备的素养,慢慢学会维护几个自己的代码库,等到将来出问题的时候就明白了。

03

python基础

在编程界,现在没有什么语言比python更火,尤其在机器学习届,python可谓是一骑绝尘。

学习python需要掌握好基础的语法包括函数,类设计,掌握大量的开源矩阵库Numpy等,图像基础库OpenCV等,以及可视化工具包matplotlib,前后端框架Flask等,原文在此:

04

图像基础

咱们暂时还是一个计算机视觉号,所以数字图像基础是必备的。从数字图像的表示,包括位数,彩色空间,分辨率,数字图像的基本属性,包括直方图,对比度清晰度等,都是未来进军深度学习计算机视觉处理的基石。

05

OpenCV基础

如果说图像处理领域有什么库是绕不过去的,那一定是OpenCV,这一个开源计算机视觉库堪称最优秀的计算机视觉库,不仅可以学术和商业免费使用,而且跨平台,高性能。需要掌握的基础内容包括:如何部署,基本数据结构的熟悉与使用,基本模块的了解。

以后我们还会专门开一系列课来讲OpenCV,现在先做一个铺垫和科普。

06

Linux编译基础

python是脚本语言,而当前大量的AI算法都部署在移动端嵌入式平台,需要使用c/c++/java语言,而g++,CMake和Makefile正是Linux下编译C系代码的工具。

07

爬虫基础

深度学习最重要的是什么,可能很多人的答案就是一个好的数据集。但是通常情况下我们并没有大量的数据,因此有必要掌握一定的爬虫知识,学会自己从头开始准备建立数据集。

从前端网页的简单基础,到python爬虫库的基本使用,原文在此:

08

数据可视化

爬取完数据之后就应该进行处理了,一个很常用的手段是数据可视化。在深度学习项目中,常需要的数据可视化操作包括原始图片数据的可视化,损失和精度的可视化等。

熟练掌握低维,高维数据的可视化是必备的基础,同时也要了解一些好用的可视化框架以提高工作效率,原文在此:

09

数学基础

没有数学基础,永远只能在门外徘徊。从线性代数,概率论与统计学到微积分和最优化,都是需要掌握的

数学的学习是一个非常漫长的过程,不要急于求成,也不要在一开始就被吓退,对于大部分的工程人员来说,要求并不高,每个人都可以学会,原文在此:

10

计算机视觉研究方向

在前面这些基础都掌握好了,就差不多可以入行了,首先就要好好了解一下计算机视觉的各大研究方向及其特点

图像分类,分割,目标检测,跟踪,到图像滤波与降噪,增强,风格化,三维重建,图像检索,GANs,相信总有你喜欢的。

11

AI的应用方向

我们学习,最终总是为了求职得到满意的工作,尤其是AI已经渗入到了我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车、图像美颜,到聊天机器人,金融支付等,因此好好了解下当前AI在各大领域的应用没错的。

12

认识学术大咖

最后的最后,要想真正融入行业圈子,紧跟技术发展,就必须要时刻了解大佬们的状态,他们就是行业发展的风向标。

不管是学术界还是工业界,不管是老师傅还是青年才俊,让我们一起见贤思齐吧。

最后发一个通知,2019年有三AI培养计划出炉了,一个季度一期噢,可以扫码阅读或者直接阅读。

总结

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