如何从小白成长为AI工程师笔记
入门机器学习基础
对于本科生来说，需要打好数学基础，包括高数、概率论和线性代数。
对于已经上研究生或工作想转行的人来说，可以直接开始学习机器学习算法，重要的是理解算法的原理和推导过程。如果有时间和需要，可以复习一下数学基础，或者参考考研数学基础班的视频。总之，入门机器学习需要掌握好数学基础，并理解算法的原理和推导过程。
入门机器学习的基础，可以从以下几个方面开始：
1.监督学习和无监督学习
机器学习分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习是指通过给出已有的标记数据（即带有标签的训练数据）来预测新数据的标签或属性，如分类和回归等问题。无监督学习则是在没有明确答案的情况下寻找数据之间的模式和关系，如聚类和降维等问题。
2.训练集、验证集和测试集
在机器学习中，通常将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数和选择最佳模型，测试集则是评估模型的泛化性能，即模型对未见过的数据的预测能力。
3.特征工程
特征工程是指将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征表示的过程。这包括特征提取、特征选择和特征变换等几个方面。良好的特征工程可以提高机器学习算法的预测性能。
4.常见的机器学习算法
了解一些常见的机器学习算法和它们的原理，是入门机器学习的基础。这包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等算法。
5.评估指标
在机器学习中，评估算法性能的指标有很多，如准确率、精确率、召回率、F1得分和ROC曲线等。了解不同指标的含义和选择适当的指标非常重要。
总之，入门机器学习需要掌握上述基本概念和技术，同时还需要通过实际项目进行练习和实践。可以参加在线课程、读相关书籍或加入机器学习社区等方式来学习和交流。
机器学习入门路径
首先要掌握机器学习的理论基础，理解算法推导过程。
然后学习机器学习的实战部分，掌握使用SK库进行数据处理和模型训练的基本步骤。
对于想深入研究机器学习理论的人，需要更深入地学习各个算法背后的数学原理。
对大多数人来说，掌握公式推导过程并能使用SK库进行调参已经很不错了。进一步学习深度学习算法和具体领域的知识是接下来的发展方向。
以下是一条入门机器学习的典型路径：
学习基础数学知识：机器学习涉及到很多数学概念和方法，包括线性代数、概率论、统计学和微积分等。建议先掌握基本的数学知识，以便更好地理解机器学习算法的原理和应用。
掌握编程语言和工具：选择一门常用的编程语言，如Python或R，并学习其基础语法和常用库。同时，了解一些常用的机器学习工具和框架，如Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。
学习机器学习基础知识：开始学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习、特征工程和模型评估等。可以通过在线教程、书籍或公开课程等方式进行学习。
实践项目：通过实践项目来应用所学的知识。可以使用公开的数据集，尝试不同的机器学习算法和技术，并进行实验和调优。这样可以加深对机器学习方法的理解和掌握实际应用的技巧。
深入学习特定领域的机器学习算法：一旦掌握了基本的机器学习知识，可以选择进一步学习特定领域的机器学习算法，如计算机视觉、自然语言处理或推荐系统等。这样可以深入了解该领域的常用算法和技术，并应用于相关的项目。
持续学习和跟进最新进展：机器学习领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持持续学习的态度，关注相关的研究论文、博客、学术会议和在线社区，与其他从业者交流和分享经验。
入门强化学习和使用机器学习
对于入门强化学习，可以通过观看视频、参与直播和查看开源代码等途径来学习。
而对于使用机器学习，可以通过查看论文中的代码、访问AI研究者的主页和使用paper with code等资源来获取相关代码。
此外，还强调了借鉴开源代码的重要性，节省时间和提高学习效率。最后提到了一些入门练手项目和选择合适的公开课的建议。
学习者要尽量多参与开源社区和项目。
开源学习的好处是站在巨人的肩膀上，避免重复工作，节省时间，以便去做更有意义的事情。
现在推荐系统、CVRP方向和高性能计算等是热门方向。
入门强化学习和使用机器学习可以按照以下步骤进行：
学习强化学习的基本概念：了解什么是强化学习、强化学习的组成要素以及常见的强化学习算法，如Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Policy Gradient等。可以通过阅读教材、论文或参加相关课程来学习。
理解马尔可夫决策过程（MDP）：强化学习中的问题通常建模为马尔可夫决策过程。理解MDP的基本定义、状态、动作和奖励等概念是学习强化学习的基础。
学习强化学习算法的原理和实现：选择一种强化学习算法，并深入理解其原理和实现细节。可以通过查阅相关文献、参考开源实现或自己实现简单版本来加深理解。
实践项目：选择一个适合的强化学习问题，例如迷宫求解、交互式任务、机器人控制等，并使用所学的强化学习算法来解决。通过实践项目可以加深对强化学习方法的理解，并获得实际应用的经验。
学习机器学习的基本知识：除了强化学习，还要掌握机器学习的基本概念和方法。这包括监督学习、无监督学习、特征工程以及模型评估等。强化学习可以与其他机器学习方法结合使用，例如在强化学习中使用神经网络进行函数逼近。
应用机器学习解决实际问题：将所学的强化学习和机器学习方法应用于实际问题中。可以选择自己感兴趣的领域，如游戏、机器人、金融等，并使用机器学习技术来解决相关的挑战。
持续学习和跟进最新进展：强化学习是一个活跃发展的领域，新的算法和技术不断涌现。保持持续学习的态度，关注相关的研究论文、博客、学术会议和在线社区，与其他从业者交流和分享经验。
通过以上步骤，可以初步入门强化学习并了解如何使用机器学习解决问题。记住，强化学习是一门复杂而有挑战性的领域，需要不断学习和实践才能提高自己的技能水平。
比赛中的瞬移和观察
在比赛中运用瞬移和观察别人的baseline来提高竞争力。
Python是学习AI算法的基础，推荐多看公开课和不同人的讲解来加深对知识点的理解。
关于代码问题，建议模仿别人的代码，整理并建立自己的代码库，遇到问题可以直接参考。
对于强化学习的入门，推荐一些书籍和公开课，以及提醒AI工程师根据具体业务选择传统统计学习方法或深度学习方法。
学习强化学习方法
首先要学习Python编程和相关的框架，比如PYTORCH。
接着，需要理解深度学习的基础知识，包括理论和应用。
数学基础对于理解深度学习也很重要。
在学习过程中，建议参考paper with code等资源来学习优秀的代码架构。
另外，强化学习在推荐系统、自动驾驶、智能菜单和机器人等领域有广泛的应用。要注意权衡长期收益和短期收益，以及策略网络的收敛情况。
智能体动作序列生成注意事项
建议使用稳定的库，如steam bassline和AI，来保证运行效果。
对于分布式计算，建议使用AI库。
使用self play机制进行训练的应用领域，如机器人和自动驾驶。
最后，在模拟环境时需要考虑各种因素，如水流速度、湍流等。
AI行业和机器学习在智慧农业中的应用
明白对算法和工程的理解以及基础扎实的重要性。
并且提到了机器学习是一个工具，可以应用于农业领域的问题解决，如分类、预测产量等。
推荐系统基础知识发展历程
推荐系统是人工智能领域中一个非常有前景和发展空间的研究方向。基础知识在推荐系统的发展过程中扮演着至关重要的角色。从最早的协同过滤方法到现在的深度学习网络模型如DN（Deep Neural Network）和BT（Boltzmann Machine），我们可以看到推荐系统技术的飞速进步。
首先，对于初学者来说，打好基础非常重要。了解推荐系统的基本原理和不同方法的优缺点是必不可少的。协同过滤是推荐系统最早也是最经典的方法之一，它以用户行为数据为基础，但存在数据稀疏性和冷启动问题。而基于内容的推荐方法则考虑了物品的特征信息，但容易受到特征表示的限制。
在掌握基础知识之后，要紧跟推荐系统领域的前沿研究。近年来，深度学习方法在推荐系统中取得了很大的突破。掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，能够灵活运用各种网络结构如CNN、RNN、Transformer等，将有助于提高推荐系统的性能和效果。
在AI行业中，推荐系统是一个热门领域，但也并非唯一选择。计算机视觉、自然语言处理等领域同样充满机会。不同领域的工作需要具备不同的技能和知识，因此根据个人兴趣和能力选择合适的方向是很重要的。
如果想在学术界发表第一篇paper，首先要选择一个有价值的研究问题，并对当前领域的相关工作进行深入了解。可以从大量的文献综述入手，掌握当前研究的最新进展。然后，根据自己的研究思路和创新点进行实验和验证，并撰写研究论文。建议多与导师和同学进行讨论和交流，不断优化自己的研究思路和实验设计。
最后，除了理论知识外，编程能力也是非常重要的。推荐系统的实现通常需要编写大量的代码。熟悉常用的编程语言如Python、Java等，并掌握相关的机器学习和深度学习框架，能够快速搭建和调试模型，对于提高工作效率和解决实际问题至关重要。
总之，推荐系统是一个充满挑战和机遇的领域。通过掌握扎实的基础知识、紧跟前沿研究、选择合适的职业发展方向，并提升编程能力和深度学习框架的熟练程度，将有助于在推荐系统领域取得成功。
同时，强调了编程能力和深度学习框架的熟练程度的重要性。需要注意的是，研究AI需要基础扎实、勤于学习和与他人合作。
阅读相关论文和找工作
当已经掌握一定的基础知识后，可以开始阅读相关论文。
首先要看综述，了解该领域的应用和方向，选择自己感兴趣的子方向进行深入研究。除了阅读论文外，还可以使用文献检索工具来搜索相关论文。
此外，水文章也是一种替代工综合功能的方法，但要注意水平不要过分。
现在的实习名额变少。
实习生就业现状和要求
目前公司裁员，实习生找不到工作，实习生要求高，招聘名额有限。
找实习需要基础扎实、接触前沿技术、有代表作品，学校背景不是最重要的。
投简历要有论文，最好与岗位契合。
找实习要多投，提前做准备。可以先从小公司开始，积累项目经验后再投大公司。与导师商量和平衡，可以在实习期间给导师写工作汇报。
投简历要有加分项，但不是必须的。面试和投简历也要有运气。可以考虑找内推机会，优先找内推而不是官网投递。
就业现状：
- 高需求：随着人工智能技术的快速发展，AI工程师实习生的需求量不断增加。各行各业都在积极应用人工智能技术，因此需要具备相关技能的实习生。
- 市场竞争激烈：AI工程师实习生的岗位竞争相对激烈。虽然需求大，但也面临来自全球范围内的竞争，因此需要不断提升自己的技能和实践经验。
要求：
- 扎实的技术基础：作为AI工程师实习生，需要具备良好的数学、统计学和编程基础。对于算法、机器学习和深度学习等相关领域有一定的了解和掌握。
- 编程能力：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java等）以及相关的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），能够进行模型开发和实验设计。
- 学习能力和创新思维：AI领域更新迭代快，需要具备快速学习新知识和技术的能力，同时能够提出创新思路和解决问题的能力。
- 实践经验：有相关项目经验或参与过开源项目、比赛等将是加分项。可以通过自己的实践项目来展示自己的能力和热情。
除了以上要求，个人的综合素质也很重要，包括沟通能力、团队合作精神、解决问题的能力等。此外，要有持续学习和自我提升的意识，关注业界最新动态，不断提高自己的专业水平。
对于就业，可以选择应聘互联网公司、科技企业、研究机构等，参与人工智能项目的开发、研究和实践。此外，也可以自主积累经验，进行学术研究，并通过发表论文等方式扩大影响力。建议多关注招聘信息、参加相关活动和交流会议，与行业内的专业人士建立联系，增加就业机会。
总之，AI工程师实习生的就业前景广阔，但也需要具备扎实的技术基础、良好的编程能力和实践经验，并能够不断学习和创新。通过不断提升自己的专业素质和综合能力，可以在人工智能领域中获得更多的机会和成就。
1️⃣ 谨慎选择： 人工智能是门槛较高的领域，本科阶段选择人工智能专业的就业难度相对较大。若非毕业于985/211工程院校或国外顶尖大学，可能在竞争中显得力不从心。建议本科阶段可以选择计算机专业或数学专业，这样即便未来在人工智能领域就业困难，也能在其他行业找到机会。当然，若是在计算机科学领域特别出色的名校，或许可以考虑直接选择人工智能专业。对于有意深入研究人工智能的同学，研究生阶段再考虑选择人工智能专业会更合适。
2️⃣ 就业门槛： 人工智能领域的专业就业门槛通常从硕士开始，当前大多数岗位对于学历要求是博士。不打算考研并有读博意向的同学需要慎重考虑。
3️⃣ 就业前景： 尽管人工智能领域发展迅猛，但市场依然对人才需求旺盛，形成了供需不匹配的状况。尤其是在人工智能基础岗位方面，供给逐步增加，人才市场也在扩张。可以预见，人工智能行业前景广阔，供不应求。随着平台和算法框架的成熟，进入人工智能行业的门槛逐渐降低，这将使得人才市场更加火爆。然而，没有名校背景或实际经验，可能会面临一定挑战。因此，想要增加竞争力和适应性的同学，现在就应该开始学习和了解相关知识。
康曼学习法和反馈的重要性
康曼学习法的核心是能够将不懂的知识教会别人，这是真正的理解和学习的意义。
在交流中，能够表达出来才算是真正学会了。还提到了反馈的重要性，通过反馈可以改善数据，得到更全面的问题和建议。
最后，可以通过分享读书心得或录制视频来学习。
康曼学习法（The Feynman Technique）是一种学习和理解知识的方法，名字来源于诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼（Richard Feynman），他使用这种方法来深入理解和解释复杂的科学概念。
康曼学习法的核心思想是通过将所学的知识以简洁、清晰的方式解释给别人，来检验自己对知识的理解程度。具体步骤如下：
- 选择一个你要学习的概念或主题。
- 以简洁的语言解释给一个想象中的陌生人听。尽量用通俗易懂的语言，避免使用专业术语。
- 将解释过程中出现的问题和困难记录下来，回头再研究这些问题。
- 找到更简洁、更清晰的方式来解释这个概念，直到你可以用简单明了的话语表达出来。
- 反复练习和复述，直到你能够自信、流利地解释给别人听。
康曼学习法的优势在于它迫使你用自己的话语和观点解释新学的知识，从而发现自己的理解不足和薄弱环节。当你试图用简单的语言解释复杂的概念时，你会发现自己对知识的掌握程度。通过不断回答和解决问题，你可以加深对知识的理解，强化记忆，并发现需要进一步学习和提高的方面。
总之，康曼学习法是一种有效的学习方法，帮助你更好地理解和掌握知识。通过以简洁明了的方式解释给别人听，你可以找到自己的学习盲点，并提升自己的学习效果。