文章首發(fā)于微信公眾號(hào)《有三AI》

【完結(jié)】聽(tīng)完這12次分享，你應(yīng)該完成了AI小白的蛻變

專(zhuān)欄《AI白身境》正式完結(jié)了，在這一個(gè)專(zhuān)題中，我們給大家從Linux的基本知識(shí)，講到了深度學(xué)習(xí)中必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從基本工具VIM和編譯命令，講到了常用的庫(kù)OpenCV，從AI在工業(yè)界的各個(gè)研究方向，應(yīng)用方向，講到了AI領(lǐng)域的代表性人物，雖然知識(shí)本身的難度不高，但是覆蓋范圍非常廣泛，這一次我們來(lái)重新回顧一下。

作者?|?言有三

編輯?|?言有三

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01為什么要用Linux

我剛從學(xué)校步入職場(chǎng)的時(shí)候，也經(jīng)歷過(guò)一段從Windows轉(zhuǎn)向Linux的時(shí)期，雖然在大學(xué)很早的時(shí)候就用過(guò)Linux，但是畢竟

所在專(zhuān)業(yè)不是計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)，因此Linux并非剛需。

但是，如果要正式進(jìn)入AI行業(yè)發(fā)展，Linux就是必備的操作系統(tǒng)，“軟”兵器，Windows基本上可以徹底放棄。

我們簡(jiǎn)單闡述了Linux固有的一些優(yōu)點(diǎn)和Windows的缺陷，原文在此。

【AI白身境】深度學(xué)習(xí)從棄用開(kāi)始

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02Linux基本工具

Linux下一個(gè)熟練的工程師，會(huì)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的操作基礎(chǔ)，也是學(xué)習(xí)使用Linux的開(kāi)始，而慢慢熟悉高級(jí)的shell命令在將來(lái)的工作中會(huì)帶來(lái)很大的效率提升。

vim是Linux下最常用的編輯器，從小白到高手都可以使用，而它的列編輯，查找替換，自動(dòng)補(bǔ)全等功能都是效率的保證，或許從visual?studio等環(huán)境切換過(guò)來(lái)的同學(xué)剛開(kāi)始會(huì)有些許不適應(yīng)，但是時(shí)間久了就會(huì)越來(lái)越明白VIM的好。

git是程序員必備的素養(yǎng)，慢慢學(xué)會(huì)維護(hù)幾個(gè)自己的代碼庫(kù)，等到將來(lái)出問(wèn)題的時(shí)候就明白了。

原文在此：

【AI白身境】Linux干活板斧，shell、vim和git

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03python基礎(chǔ)

在編程界，現(xiàn)在沒(méi)有什么語(yǔ)言比python更火，尤其在機(jī)器學(xué)習(xí)屆，python可謂是一騎絕塵。

學(xué)習(xí)python需要掌握好基礎(chǔ)的語(yǔ)法包括函數(shù)，類(lèi)設(shè)計(jì)，掌握大量的開(kāi)源矩陣庫(kù)Numpy等，圖像基礎(chǔ)庫(kù)OpenCV等，以及可視化工具包matplotlib，前后端框架Flask等，原文在此：

【AI白身境】學(xué)AI必備的python基礎(chǔ)

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04圖像基礎(chǔ)

咱們暫時(shí)還是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)號(hào)，所以數(shù)字圖像基礎(chǔ)是必備的。從數(shù)字圖像的表示，包括位數(shù)，彩色空間，分辨率，數(shù)字圖像的基本屬性，包括直方圖，對(duì)比度清晰度等，都是未來(lái)進(jìn)軍深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理的基石。

原文在此：

【AI白身境】深度學(xué)習(xí)必備圖像基礎(chǔ)

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05OpenCV基礎(chǔ)

如果說(shuō)圖像處理領(lǐng)域有什么庫(kù)是繞不過(guò)去的，那一定是OpenCV，這一個(gè)開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)堪稱(chēng)最優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，不僅可以學(xué)術(shù)和商業(yè)免費(fèi)使用，而且跨平臺(tái)，高性能。需要掌握的基礎(chǔ)內(nèi)容包括：如何部署，基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的熟悉與使用，基本模塊的了解。

以后我們還會(huì)專(zhuān)門(mén)開(kāi)一系列課來(lái)講OpenCV，現(xiàn)在先做一個(gè)鋪墊和科普。

【AI白身境】搞計(jì)算機(jī)視覺(jué)必備的OpenCV入門(mén)基礎(chǔ)

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06Linux編譯基礎(chǔ)

python是腳本語(yǔ)言，而當(dāng)前大量的AI算法都部署在移動(dòng)端嵌入式平臺(tái)，需要使用c/c++/java語(yǔ)言，而g++，CMake和Makefile正是Linux下編譯C系代碼的工具。

原文在此：

【AI白身境】只會(huì)用Python？g++，CMake和Makefile了解一下

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07爬蟲(chóng)基礎(chǔ)

深度學(xué)習(xí)最重要的是什么，可能很多人的答案就是一個(gè)好的數(shù)據(jù)集。但是通常情況下我們并沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)，因此有必要掌握一定的爬蟲(chóng)知識(shí)，學(xué)會(huì)自己從頭開(kāi)始準(zhǔn)備建立數(shù)據(jù)集。

從前端網(wǎng)頁(yè)的簡(jiǎn)單基礎(chǔ)，到python爬蟲(chóng)庫(kù)的基本使用，原文在此：

【AI白身境】學(xué)深度學(xué)習(xí)你不得不知的爬蟲(chóng)基礎(chǔ)

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08數(shù)據(jù)可視化

爬取完數(shù)據(jù)之后就應(yīng)該進(jìn)行處理了，一個(gè)很常用的手段是數(shù)據(jù)可視化。在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，常需要的數(shù)據(jù)可視化操作包括原始圖片數(shù)據(jù)的可視化，損失和精度的可視化等。

熟練掌握低維，高維數(shù)據(jù)的可視化是必備的基礎(chǔ)，同時(shí)也要了解一些好用的可視化框架以提高工作效率，原文在此：

【AI白身境】深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)可視化

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09數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

沒(méi)有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，永遠(yuǎn)只能在門(mén)外徘徊。從線性代數(shù)，概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)到微積分和最優(yōu)化，都是需要掌握的。

數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)是一個(gè)非常漫長(zhǎng)的過(guò)程，不要急于求成，也不要在一開(kāi)始就被嚇退，對(duì)于大部分的工程人員來(lái)說(shuō)，要求并不高，每個(gè)人都可以學(xué)會(huì)，原文在此：

【AI白身境】入行AI需要什么數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：左手矩陣論，右手微積分

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10計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究方向

在前面這些基礎(chǔ)都掌握好了，就差不多可以入行了，首先就要好好了解一下計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各大研究方向及其特點(diǎn)。

從圖像分類(lèi)，分割，目標(biāo)檢測(cè)，跟蹤，到圖像濾波與降噪，增強(qiáng)，風(fēng)格化，三維重建，圖像檢索，GANs，相信總有你喜歡的。

原文在此：

【AI白身境】一文覽盡計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究方向

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11AI的應(yīng)用方向

我們學(xué)習(xí)，最終總是為了求職得到滿意的工作，尤其是AI已經(jīng)滲入到了我們生活的方方面面。從自動(dòng)駕駛汽車(chē)、圖像美顏，到聊天機(jī)器人，金融支付等，因此好好了解下當(dāng)前AI在各大領(lǐng)域的應(yīng)用沒(méi)錯(cuò)的。

原文在此：

【AI白身境】AI+，都加在哪些應(yīng)用領(lǐng)域了

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12認(rèn)識(shí)學(xué)術(shù)大咖

最后的最后，要想真正融入行業(yè)圈子，緊跟技術(shù)發(fā)展，就必須要時(shí)刻了解大佬們的狀態(tài)，他們就是行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。

不管是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，不管是老師傅還是青年才俊，讓我們一起見(jiàn)賢思齊吧。

原文在此：

【AI白身境】究竟誰(shuí)是paper之王，全球前10的計(jì)算機(jī)科學(xué)家

最后發(fā)一個(gè)通知，2019年有三AI培養(yǎng)計(jì)劃出爐了，一個(gè)季度一期噢，可以掃碼閱讀或者直接閱讀。

2019年有三AI“春季”劃，給我一個(gè)榮耀，還你一生榮耀

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總結(jié)

希望經(jīng)歷過(guò)這一個(gè)系列后，還沒(méi)有入門(mén)，以及正準(zhǔn)備入門(mén)的小伙伴們，能夠真正系統(tǒng)性地入門(mén)AI這個(gè)大家庭，我們給大家留出一個(gè)月的時(shí)間來(lái)消化。

下期預(yù)告：下一個(gè)專(zhuān)欄開(kāi)始更新時(shí)間，3-1日。

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侵權(quán)必究

比如網(wǎng)絡(luò)loss不正常，怎么調(diào)都不管用。

比如訓(xùn)練好好的，測(cè)試就是結(jié)果不對(duì)。

bug天天有，深度學(xué)習(xí)算法工程師遇到的特別多，如果你想交流更多，就來(lái)有三AI知識(shí)星球?qū)崟r(shí)提問(wèn)交流吧，大咖眾多，總有能解決你問(wèn)題的。

初識(shí)境界到此基本就結(jié)束了，這一系列是為大家奠定扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望學(xué)習(xí)完后大家能有收獲。

AI白身境系列完整閱讀：

第一期：【AI白身境】深度學(xué)習(xí)從棄用windows開(kāi)始

第二期：【AI白身境】Linux干活三板斧，shell、vim和git

第三期：【AI白身境】學(xué)AI必備的python基礎(chǔ)

第四期：【AI白身境】深度學(xué)習(xí)必備圖像基礎(chǔ)

第五期：【AI白身境】搞計(jì)算機(jī)視覺(jué)必備的OpenCV入門(mén)基礎(chǔ)

第六期：【AI白身境】只會(huì)用Python？g++，CMake和Makefile了解一下

第七期：【AI白身境】學(xué)深度學(xué)習(xí)你不得不知的爬蟲(chóng)基礎(chǔ)

第八期：?【AI白身境】深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)可視化

第九期：【AI白身境】入行AI需要什么數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：左手矩陣論，右手微積分

第十期：【AI白身境】一文覽盡計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究方向

第十一期：【AI白身境】AI+，都加在哪些應(yīng)用領(lǐng)域了

第十二期：【AI白身境】究竟誰(shuí)是paper之王，全球前10的計(jì)算機(jī)科學(xué)家

AI初識(shí)境系列完整閱讀

第一期：【AI初識(shí)境】從3次人工智能潮起潮落說(shuō)起

第二期：【AI初識(shí)境】從頭理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-內(nèi)行與外行的分水嶺

第三期：【AI初識(shí)境】近20年深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域的重要進(jìn)展節(jié)點(diǎn)

第四期：【AI初識(shí)境】激活函數(shù)：從人工設(shè)計(jì)到自動(dòng)搜索

第五期：【AI初識(shí)境】什么是深度學(xué)習(xí)成功的開(kāi)始？參數(shù)初始化

第六期：【AI初識(shí)境】深度學(xué)習(xí)模型中的Normalization，你懂了多少？

第七期：【AI初識(shí)境】為了圍剿SGD大家這些年想過(guò)的那十幾招

第八期：【AI初識(shí)境】被Hinton，DeepMind和斯坦福嫌棄的池化，到底是什么？

第九期：【AI初識(shí)境】如何增加深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力

第十期：【AI初識(shí)境】深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估，從圖像分類(lèi)到生成模型

第十一期：【AI初識(shí)境】深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有哪些？

第十二期：【AI初識(shí)境】給深度學(xué)習(xí)新手開(kāi)始項(xiàng)目時(shí)的10條建議

感謝各位看官的耐心閱讀，不足之處希望多多指教。后續(xù)內(nèi)容將會(huì)不定期奉上，歡迎大家關(guān)注有三公眾號(hào) 有三AI！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【完结】听完这12次分享，你应该完成了AI小白的蜕变的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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