想学习人工智能，应该如何挑选学习机构和导师？想学习人工智能，应该如何挑选学习机构和导师？小伟大惠百家号很多人在后台问，既然人工智能是未来，想学习它，怎么挑选机构和导师？今天给大家整理一份国内外顶级机构和导师名单，希望对大家有帮助。关于学习人工智能的机构，一般有三种，一种是学校，是目前最直接能学到人工智能的地方，国内外的很多名校，都基本开了这一类的课程，当然，最好的有哪些，可以往下面看。除了大学之外，由于人工智能人才奇缺，所以很多重量级的大神，已经被知名互联网公司挖角，所以几乎牛逼的互联网巨头，都聚集了一批顶级的AI科学家，而且巨头拥有直接的研究数据，无疑是学习人工智能最好的地方，如果你能去这种地方实习，比读研究生牛逼多了。还有一种机构是人工智能学会，这主要是方便接触人工智能大神专用，仅供参考。关于人工智能大神，这里从雷锋网的一份介绍里给大家罗列11个行业神级的大神，如果有机会师从这些大神，当然很好。如果没有机会，也可以选择读读他们的论文和成功，对自己也非常有帮助。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。小伟大惠百家号最近更新：简介:学习传统文化助力家庭和睦社会和谐作者最新文章相关文章中国人保承保亿元级IT教育企业
人工智能培训靠谱吗？学习人工智能好不好？
作者:兄弟连& 15:27:27
日前，人民日报发表消息称，我国第一本面向中学生的人工智能教材&&《人工智能基础（高中版）》正式发布，意味着人工智能相关课程即将正式
日前，人民日报发表消息称，我国第一本面向中学生的人工智能教材&&《人工智能基础（高中版）》正式发布，意味着人工智能相关课程即将正式走进高中课堂。近几年来，随着人工智能相关产业规模的不断扩大，落地应用项目不断新增，普通大众对于智能驾驶、智能医疗、智能建筑、智能交通等也已不再陌生。
同时据艾瑞咨询数据披露，2020年全球人工智能市场规模约1190亿元，未来10年内将，人工智能市场规模可高达2000亿元，有非常大的发展空间。然而，与人工智能快速发展相悖的是专业型人才供不应求，人才需求&缺口&已成制约人工智能发展首要瓶颈。
纵观国内高校，由于人工智能是一门复杂且综合性学科，在高校现有学科体系之中，并无专业人工智能学科，只有部分相关内容零散分布于各学科课程之内。在高校范围内的教学存在学时占比较少、知识内容碎片化、低端水平知识重复化等问题。于此，选择专业正规的人工智能培训机构已成用户入行人工智能领域的主要渠道。
兄弟连教育作为国内资深IT行业培训服务平台，其Python全栈与人工智能课程自开设以来备受好评，至今已累计培养Python与人工智能专业人才数万名。
离不开强大的师资力量。&我们的教学师资在业内还是较有优势的。由于Python在国内总体发展时间并不是很长，企业都面临缺人问题，特别是我们培训领域，想要集合一批具有一线工作经验且综合素质强的工程师，实际上是非常困难的。比较幸运的是我们找到了，我们的很多讲师都是来自于一线上市企业，并有着多年丰富开发经验，他们给课程带来许多在实际开发中很流行的技术和理念。&兄弟连教育Python与人工智能教学总监陈玉龙说道。
人工智能培训离不开完善的课程体系。兄弟连Python与人工智能课程由5大部分构成，即Python语言阶段、Web开发基础阶段、数据库与Web框架实战阶段、网络爬虫阶段与大数据人工智能阶段，涉及到软件开发、网络爬虫、数据分析与人工智能等最前沿的开发技术。据了解，兄弟连教育课程会根据市场企业发展需求及调研结果每半年进行一次升级调整，每个知识点都是依托目前最新版本的技术来设计，力求达到真正的技术实用，并与企业所需要的开发技术相吻合。
人工智能培训要重视复合型人才培养。兄弟连教育认为，新一代的人工智能想要进一步发展，就要深入研究神经网络和数学函数、各种系统的算法和架构、软硬件工具平台的发展、各类开发和应用等四个层面。而面对当下的用人缺口该如何突破的问题，兄弟连教育Python与人工智能学科总监陈玉龙指出，&这是对培训机构提出的更高层面的要求，人工智能技术与其实际应用行业都熟悉的复合型人才将会成为企业首选。&
俄罗斯总统普京曾说过，&主导AI的国家将会主导世界。&而人工智能在经过几年的技术沉淀与更多应用落地后必将会迎来爆发，兄弟连教育也将会一直致力于含人工智能技术在内的IT技术领域人才的培养，促进企业、用户与社会多层面的发展与进步。
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到大学想学习人工智能，应该选哪些本科专业？
有的人说选自动化，因为自动化的三个主要方向里面有一个是人工智能，学习算法之类的，他们还说人工智能最先是有自动化提出来的。也有人说自动化就是做那些工业机器人的，就是那些爪子...
有的人说选自动化，因为自动化的三个主要方向里面有一个是人工智能，学习算法之类的，他们还说人工智能最先是有自动化提出来的。也有人说自动化就是做那些工业机器人的，就是那些爪子，是吗？也有人说应该学习计算机科学，因为人工智能是计算机科学的一个分支。好迷茫啊！！！
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宫保鸡丁放辣椒
宫保鸡丁放辣椒
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14年的问题。我回答一下吧。不知道楼主目前学习的怎么样了。目前学界的人工智能和一般人（不从事人工智能行业的人）意义上的“智能”还相差甚远。主要应用有：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理等。目前我国的大学学科设置里面，最接近目前学术界意义的人工智能专业是控制工程与科学下的：模式识别与智能系统。但是也不那么绝对，人工智能这几年发展太快，作为本科生你起码要修好的基础有：高等数学（特别微分，求导），矩阵论（线性代数），概率，和英语（高水平的论文都是英文）以上完成以后恭喜你点开人工智能基础天赋树。然后你就可以愉快的找在网上找公开课上课了。推荐cs229（吴恩达教授，斯坦福大学）深度学习课程，台湾李宏毅老师机器学习课程（国语，对中国人比较友好）。第二阶段完，这个阶段完了以后你应该对于编程和机器学习有一些基本认识了。然后你可以找找自己的兴趣。想走计算机视觉的去看看ted李飞飞的演讲，如何教计算机认识图片，想走自然语言处理的也可以找找相关素材，我是cv(计算机视觉）走cv可以继续cs231（李飞飞 el，斯坦福）走nlp(自然语言处理）的cs224(斯坦福课程）第三阶段完第四阶段就是看论文，敲代码，复现实验什么的了。估计3年过去了，你看见我这个回答的时候可能已经做出了自己的决定，给后来人一点微小的贡献把。
牛郎属牛吗
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其实不用那么迷茫，首先明白你学人工智能的目的，是出于喜爱，还是觉得这行业有前途以后就干这行。对于人工智能来说，计算机科学是在理论研究框架设置方面更侧重，自动化则是在具体的应用和执行方面更侧重，一个是大脑，一个是身体还有心脏，你说哪个更重要！当然两个都是不可或缺。
人工智能在你的想象中是什么样的？如果以后要深入研究人工智能，那么这两个都不可或缺的，必须都懂得一些，如果更接地气更接社会需求，我稍微侧重于自动化，更针对人工智能；而计算机科学却如你所说应用面很广，人工智能只是其一个分支（但计算机科学是个顶层和神经系统，严格来说无法全部涵盖人工智能的，人工智能的构成不止一个计算机技术）！但是你要明白，弄懂弄精一个行业就很了不起了，再说人工智能涵盖的面也很广，有很多细分，各个行业都可以不同程度应用的到，而不同行业的需求也不同，在那个行业可以，在这个行业不一定行，要求会差异很大。
老弟，不要贪大求全！
我想成为大师级人物，毕生从事人工智能研究，做出一个仿人型AI另外，我想侧重于AI的大脑研究，如果能成功开发出神经网络计算机，那么机体部分早就有别人做好了吧，个人认为以现在的科技就可以做出机体部分，而大脑部分至少还要一二十年吧
其实的机体部分也不是那么成熟，尤其是在商业应用的性价比和产业化中，毕竟东西弄出来不只是好看的，不然只能在实验室里做藏品了。
我个人对大学中的计算机科学和自动化所研究的内容不甚了解，如果你若想侧重于研究“大脑和神经系统”，你还是要多想办法先深入了解一下这两个专业，最好找专业人士咨询。不然到大学时候才发现所学的并不是你想像的那些东西，那就让人郁闷了，现在有些专业所教的都是贪大求全，没有深入研究，当然先打基础也是对的。
话说回来，你要是真想深入研究这个东西，大学四年只是一个小小入门而已，更多的东西是在以后长期的实践和自学以及再进修。其实计算机科学和自动化都是不可或缺的，如果你不了解自动化和“机体”，是不可能做好大脑的，更谈不上成为大师！其实现在不管是自动化还是计算机科学，你所即将要学的都是不可或缺的基础而已，真正深入研究是在以后的长期实践研究和自学以及再进修！
所以现在这两个专业选哪说重要也重要，说不重要也不重要！年轻人从来不缺的就是梦想，但愿你能长期不懈的坚持下去，不要拘泥于是否是人形或者是什么形，主要是能应用能结合实际，不然你的研究就是无源之水！
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科里奥利力9
科里奥利力9
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学智能科学与技术专业啊。来西电吧，智能很吊的。
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肯定自动化专业嘛，现在我正在学，计算机只是其中的一个工具。
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人工智能应用方面很多。由算法，大数据，运算能力（硬件）三方面结合。目前国内本科没有人工智能这个专业 选计算机科学与技术、统计数学等 比较容易转型
xtusanguosha
xtusanguosha
擅长：暂未定制
一般人工智能都是在研究生阶段学习，相关语言最火的是python语言，本科可以选择计算机相关专业，比如计算机科学与技术、软件工程等
秦先生摩羯
秦先生摩羯
擅长：暂未定制
嗯嗯，自动化和计算机吧，自动化里的模式识别不就是人工智能的内容么？
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capstone项目中遇到了一个问题，是与文字嵌入有关的问题。我在论坛上发帖说我无法理解文字嵌入。感谢Vadim同学的帮助！在Vadim的建议下，我重新回顾深度学习课程专讲文字嵌入的视频。此前，为了找我能理解的内容，我已经在网上苦苦搜了几个小时。注意：不要忽视你已经学过的材料！最后，它们都是很棒的课程。如果你必须选一个，我建议选深度学习课程。“安德鲁大法师”的教学风格有一些真的直击心灵啊！较长的答案对于那些有兴趣深入了解我的学习经历的人，请继续阅读。我把它分成八类。1.成本和时间：这些课程不是免费或容易的。2.先决条件：在开始之前你需要什么。3.获取支持：当你卡住时该怎么做。4.课程质量：材料有多好？5.提交项目：你的工作内容发生了什么变化？6.课程结构：课程如何发挥作用？7.未来的选择：学完后能做什么？8.其他学习资源：还有哪些其他学习资源？1.成本和时间深度学习课程需要每月64澳元的订购费用（约50美元）才能访问。每门课程用时大约1个月。这意味着五个月你要花费大约250美元。如果你学得很快，可以在1个月内完成。我的目标是用3个月时间拿下它，现实是，不到两个月我就学完了。DLND需要预付750澳元（约合580美元）。你必须在4个月内完成和DLND相关的所有项目，否则就要续费。Udacity的人工智能纳米学位课程是三者中学习时间最长，也是最昂贵的。它包括两段为期3个月的学习，每段学费1000澳元（约775美元）。根据我的经验，Udacity的课程每周至少需要15-20小时（有时更多）的学习才能保持正轨。另一方面，我能够完成深度学习课程，每天学习6-8小时，坚持一周，主要是因为我很适应吴老师的教学方法。2.先决条件每门课程都把Python的中级知识作为先决条件。一些数学知识是必需的，但Python应该是你的重点。如果你能阅读GitHub上的Python脚本，并了解至少60％的情况，那么你可以很好地适应这些课程。如果Python是你的薄弱点，那在开始之前，还是勤加练习一下吧。当我开始学习DLND时，我已经学了三周的Python。在此之前，我从未进行过编程。前几个月我还如坠苦海，但随着信心增长，最终准时完成。当然，我仍然认为自己是一个Python新手。至于数学，高中时我对微积分、线性代数和几何的理解足以完成课程。这是因为大部分数学都是在TensorFlow和Keras库的背后进行的。高中毕业后，我就没学过一门数学课程。如果我的数学知识无法理解某个特定的概念，我就去可汗学院学习，提升自己的数学技能。如果你想学AI或深度学习博士课程，那么必须掌握数学技能。不过，如果要用从这些课程中学到的技能来构建应用级的AI，不需要深入了解背后的数学知识。如果再给我一次重学的机会，那我不会在开始之前学那么长时间Python。3.获取支持学每门课程时，我遇到了很多障碍。我发现支持服务很有用。DLND和AIND有自己的Slack频道和专用论坛。两个Slack频道内还有其他几个不同主题的频道。有时候，Slack频道可能会有点吵闹这两种渠道都有成千上万的人，大多数主题至少有几百个用户。导师也经常主持“ask me anything sessions”（AMA’s）的活动，并浏览这俩渠道，回答任何问题。根据我的经验，Slack频道非常吵闹。除了发布我自己的问题或者寻找有同样问题的人，我不会使用它。论坛则是完全不同的体验。我很少提问，因为我遇到的很多问题，论坛上已经有人提了。答案并不总是很清楚，但如果很清楚，就不叫学习了。如果我被困住了，那我会在闷头解决自己的问题之前，逛逛论坛，从脑海里先构建一些想法。深度学习课程的论坛和上述论坛类似。主要区别在于用户不能直接从任务中发布代码，但伪代码没问题。我发现这里的论坛足以解决我的问题。当你注册AIND后，会被系统分配一位导师。我的导师名叫Ayushi，她是印度的软件工程师。导师在必要时会提供一些支持，很多时候，当与Ayushi谈论我面临的问题时，问题似乎已经解决了。不要怀疑自己的能力，大声讨论你的问题，而且永远不要害怕寻求帮助。提问时，最好有效地表达出来。解释清楚你面临的问题，让其他人更好地帮助你。这是我正在做的事儿。4.课程质量每门课都是世界一流的。我经常说这些是我学过的最好的课程。DLND分为六个部分，其中五个部分附有重要项目。简介。神经网络：创建你的第一个神经网络。卷积神经网络：建立一个犬种分类器。循环神经网络：使用神经网络生成电视剧。生成对抗网络：建立脸部生成器。深度强化学习：教四轴飞行器如何飞行。[新]每个项目都专注于为你提供某种深度学习技巧的实践经验。如果你以前没有做过太多的Python编程，它们将很难实现，但并非不可能完成。注意：第6节是DLND的新增内容，我尚未尝试。吴恩达的深度学习课程分为五个部分。神经网络和深度学习。改进深度神经网络：超参数调整，正则化和优化。构造机器学习项目。卷积神经网络。序列模型。我认为第2、3项课程非常棒。其他课程在结构上与DLND提供的类似。课程第4、5项让我加深了对DLND内容的掌握程度。AIND课程包括两个部分：第1部分侧重于传统的AI方法，第2部分侧重于深度学习。在第2部分开始前，对于那些从未接触过深度学习的人来说，提供了一个桥接课程。我已经完成了DLND课程，可以跳过这一步。第1部分建立一个游戏代理：采用对抗性搜索和启发式评价相结合的方法构建数独求解与隔离游戏代理。实施规划搜索：使用规划图启发式方法建立航空货运物流系统。设计手语识别系统：使用隐马尔可夫模型识别手语手势。如果你没有学过DLND，那AIND的第2部分也会包括以上内容，你可以选择其中一项购买。我已经完成DLND，所以我可以访问以上三个。第一部分的内容对我来说很难。我虽然已经学习了深度学习和其他机器学习技术，但由于缺乏编程能力，所以学得很吃力。注意：以上内容可能已更改，请务必通过电子邮件向Udacity支持发送说明。第2部分计算机视觉集合:使用深度学习和OpenCV构建面部关键点检测系统。自然语言处理集合:建立机器翻译模型，将英语翻译成法语。[我目前学到这里]语音识别系统：建立一个语音检测系统。在每个集合内，你都可以参加一系列小型项目和讲座，直到项目完成。目前，我正在学习第2部分的自然语言处理集合的内容。最近，我一直在练习实施自然语言处理流程（文本预处理、特征提取和建模）的步骤。所有这些都是为机器翻译项目做准备。5.提交项目DLND和AIND提交项目非常相似。通过Udacity教室，你可以使用代码提交项目文件或链接到GitHub。在24小时内，评论员会回复你。但是，这不是普通的评论。评论员通常会在你的代码中留下几条评论，并提供反馈或建议，以帮助你了解更多信息。我无法对评论员进行足够的评论。我总是期待听到他们的观点。对于深度学习课程，所有项目和小测验都会自动标记。这很节省时间，因为你可以立即获得结果，但是，你看不到建议，了解不了更多信息，也不知道在哪里进行改进。6.课程结构Udacity的课程会将简短的演讲（大部分在2-8分钟之间）与完整的信息图结合起来。而在线的基于Python的编程测验通常会涉及一个重要的主题。在完成项目之前，他们还会提供一个预热项目作为实践（并非必选）。例如，在完成机器翻译项目之前，AIND的NLP集合课程提供了情感分析项目作为练习。吴恩达的深度学习课程的结构，与他机器学习课程的非常相似。5分钟以下的视频很少见，平均约为10分钟。我以1.5倍速度观看了它们。吴老师使用一系列幻灯片进行教学。在介绍一个主题时，他经常在幻灯片上写下例子，并讨论背后的想法。在每个系列讲座结束时，学生需要完成一个非编程的多选题测验。测验涵盖了讲座中的理论知识，少数问题需要进行一些数学计算。通过测验后，你可以使用Jupyter笔记完成编程作业。每个编程任务需要80分或更多才能通过。如果你遇到关于项目或任何课堂材料的问题，论坛就是你的朋友。7.未来的选择完成课程后，有时候可能不知道自己下一步要做什么。至少，这是我的感受。显而易见，答案是运用你学到的东西。但是如何运用？博客文章每当你有空的时候，记得写作。写下你学到的东西，将有助于巩固你的想法。与他人分享你的作品将有助于他们的学习。公开你的写作也会让别人评论你的想法，这是另一个宝贵的学习机会。制作视频也许写作不是你擅长的，但你可能有一个相机。谈论你学到的东西跟写作一样好。视频不一定需要最好的质量。在摄像头前说话有助于培养你的演讲技巧。在任何情况下向其他人讲述你所知道的情况。分享你学到的东西。在HackerRank或Kaggle上练习HackerRank和Kaggle都提供了大量的资源，帮助你练习学到的技能，并帮助你学习新技能。Kaggle非常乐意接受数据科学、机器学习和深度学习项目的实践经验。你甚至可以在上面建立自己Kaggle大师的美名。许多顶尖的Kaggle选手进入数据科学领域后，都不会遇到什么问题。HackerRank更专注于帮你提高编码技能。它提供不同的编码挑战，同时记录你所做的一切，填充你的简历，帮助你向未来雇主展示能力。建立一些东西你有自己的想法吗？使用你学到的技能来实现它。将它分享给其他人，他们也可能会发现它的价值。如果失败，请与他人分享你从创建过程中学到的东西。如果成功了，恭喜你！所有这些都促成了一件事。当老师。你花了大量精力学习有价值的东西，并遇到很多障碍。别人怎么能避免你的错误？他们如何从中获得经验？注意：我仍在做这些事！8.其他学习资源AI在线学习空间正在爆炸式增长。信息太多，我们很难知道要注意什么。就我而言，完成AIND后，我关注了fast.ai。之后，我一直在关注Coursera的数据结构和算法专业课程，以弥补自己编程能力的不足。对于学AI的你，我“墙裂”推荐以下资源。Siraj Raval的YouTube视频如果你有更多好资源，热烈欢迎在留言区分享。总结如果你追求的是高难度的技能，那么尽可能完成所有的课程，并通过教别人知识或建立一些东西，来实现你学到的内容。如果你想快速进入人工智能领域，并想了解每个深度学习模型需要什么，以及它的能力，那么从Coursera的深度学习课程开始。无论你决定要做什么，请记住，学习东西本质上是很难的。当你觉得困难的时候，想一想自己为什么要开始。更新（日）：写完这篇文章后，Udacity彻底改变了他们的AI课程。本文许多具体细节（课程价格/材料）可能不完全适用，但学习的原理和下一步做什么仍然是有用的。作者：Daniel Bourke智能观 编译—完—亲爱的朋友：后台经常有读者留言，咨询该从哪里入手，学习深度学习相关课程。这篇文章对学习过程介绍得详细明了，我们整理出来，分享给你，希望对想学习的你有所帮助。祝安！智能观
一米 于北京中关村声明：编译文章旨在帮助读者了解行业新思想、新观点及新动态，为原作者观点，不代表智能观观点。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。智能观百家号最近更新：简介:AI+教育及教育创新领域深度垂直媒体作者最新文章相关文章