如何迅速入门人工智能？

①、为何人工智能备受行业瞩目？

人工智能在如今的计算机专业和各个实体行业（如机械、制造等）中都有着巨大的需求😎。因此，许多人都想要迅速入门人工智能，甚至考虑转行进入这个领域。然而，人工智能是一个庞大的领域，如今主要以深度学习为主导。那么，深度学习和人工智能的关系如何呢？深度学习是机器学习的一部分，而机器学习则是人工智能的一部分。现在深度学习十分火热，所以我将从深度学习的角度简单回答这个问题。

②、如何入门人工智能？

对于深度学习而言，阅读最新的研究论文是学习路线的终点。无论是科研人员还是打算转行的从业者，阅读论文都是获取最新资讯的重要途径。你可以通过参加各种顶级会议（如CVPR、ECCV、ICCV）或阅读顶级期刊（如TPAMI）来获取论文。如果你觉得这些方式太麻烦，也可以直接在谷歌学术或arXiv上搜索你感兴趣的内容，最好限定在最近几年👌。

在了解学习路线的终点后，让我们来看看入门的要求。要入门深度学习，你必须掌握Python这门语言。这主要是因为许多深度学习模型的开源代码都是使用Python实现的。目前，PyTorch和TensorFlow这两个主流深度学习框架也都支持Python开发。因此，学习和掌握Python是入门深度学习的必要步骤。如果你还不会Python，也不必担心。如今，知乎知学堂推出了一门基于Python的数据开发课程，只需要花一毛钱就可以购买学习。现在是个好时机，以后可能就没有这样的机会了。

掌握Python之后，下一步是学习一些基础的数学知识。因为如果你对数学一窍不通，可能无法理解论文中的公式，更别提推导和复现模型了。但是，你不需要害怕，主要需要掌握的是基本的线性代数知识和微积分知识。深度学习可以简单地理解为在大量的线性代数运算和微积分中使用偏微分进行梯度下降❤️。一旦你掌握了Python编程以及基本的线性代数和微积分知识，你就可以开始学习最基本的深度学习网络模型了。

虽然深度学习正在不断发展，但许多新模型仍是基于这些基本模型的创新和跨领域应用。这些基本模型不仅能帮助你理解深度学习，还能为你打下坚实的基础，这对于理解新模型和进行创新至关重要。接下来，我将列举几个最基本的模型，包括计算机视觉（二维图像处理、三维点云数据处理）和自然语言处理。

1. 计算机视觉（2D图片任务）

• CNN（卷积神经网络）：无需过多介绍，已经如雷贯耳。
• FCN（全卷积神经网络）：在分割任务中具有重要地位。
• RCNN系列（区域卷积神经网络）：目标检测任务的霸主，在许多下游任务中仍被视为骨干网络。

2. 计算机视觉（3D视觉点云或体素任务）

• PointNet/PointNet++：基于点数据开创的三维视觉网络。
• VoteNet：何凯明在三维目标检测方面的杰作。

3. 自然语言处理方向

• RNN（循环神经网络）：尽管这个模型的年龄可能比你还大（于1982年），但它在自然语言处理领域仍具有重要影响力。
• LSTM（长短期记忆网络）：对RNN的改进版本，于1997年提出。
• Transformer（注意力机制模型）：如今在自然语言处理领域大行其道，不仅在自然语言领域占据重要地位，还开始渗透到计算机视觉领域。

当你阅读完上述论文后，你可以专门阅读与你研究方向相关的论文。希望我的回答对你有所帮助。

概括

想要迅速入门人工智能，你需要掌握Python编程语言和基本的数学知识。阅读最新的研究论文是学习路线的终点，而掌握基本的深度学习网络模型是入门的开始。希望你能尽快掌握这些知识，在人工智能的道路上取得成功🔝！

感谢你的阅读！