学习人工智能带给你的收获有哪些?
技术能力提升：通过学习人工智能，我掌握了一些基本的编程技能，如Python、TensorFlow和PyTorch等。这些技能使我能够处理和分析大量数据，为解决实际问题提供支持。此外，我还学会了如何使用机器学习算法进行预测和分类， 思维方式的转变：学习人工智能使我更加注重数据驱动的决策。
技术技能的提升：我掌握了如Python、TensorFlow和PyTorch等编程语言和框架，这些技能让我能够处理和分析大数据集，为解决实际问题提供了工具支持。同时，我也学会了运用机器学习算法进行预测和分类。 思维模式的转变：我的思考方式变得更加数据驱动。
掌握了AI领域常用的编程语言，如Python、R等，以及如何在实际项目中运用这些语言。 了解了AI生态中的各种算法模型及其原理，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，理解了模型设计、训练和优化的过程。
学习智能医学工程给我带来了许多收获。首先，我了解到了人工智能在医疗领域的广泛应用。通过学习智能医学工程，我了解到了人工智能技术在医学诊断、治疗和预防方面的重要作用。例如，人工智能可以通过分析大量的医学数据来帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
首先，AI课程带给我了深度学习的经验和知识。在课程中，我们学习了神经网络和深度学习的基本原理和应用。我特别喜欢课程中的实践环节，通过动手实践，我能够更加深入地理解和应用知识。其次，AI课程让我认识到人工智能在各个领域的广泛应用。在课程中，我们学习了人工智能在医疗、金融、物流等领域的应用案例。
深兰科技培训-深兰科技人工智能培训课程学习总结:
1、保持信心：相信AI行业的前景，相信深兰科技的课程质量，对自己有信心。学习过程中遇到困难是正常的，但切记不要轻易放弃。合理学习：掌握60%的课程内容就足以转行，无需追求与深兰导师一致的水平。在理解算法原理时，遇到复杂的数学公式，应灵活运用，避免过度纠结。
2、学习人工智能课程，特别是选择深兰科技的培训课程，对于想要转型或者深化AI技能的学习者而言，是一个重要决定。从个人经验来看，深兰科技的AI课程提供了全面且深入的知识架构，涵盖了编程语言、算法模型原理、实际项目操作、工程逻辑思维，以及行业人脉的积累，对于个人AI技能的成长及职业发展有显著帮助。
3、作为去年深兰科技的毕业生，我亲身体验了他们的AI培训课程。在2021年初，经过深兰的严格审核，我踏入了深兰的AI学习之旅。一年后，我顺利完成了课程，进入了就业阶段。入学之初，我对自己的就业薪资充满期待，满腔热血地度过了几个月的学习。
4、计算机视觉CV的入门理解 深入理解计算机视觉，首先要明白它是一门研究如何使机器“看”的科学，旨在使机器能够识别、跟踪和测量图像信息。由斯坦福人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞指出，机器学习的热潮下，计算机视觉与自然语言处理（NLP）及语音识别（Speech Recognition）成为三大热点方向。
5、关于就业推荐，人工智能企业并不依赖培训机构提供人才，他们更看重实际项目经验。我所在的班级里，就有同学因无法找到工作，选择再次来深兰学习。深兰的学费虽有补贴，但对财务紧张的我来说，仍是一笔不小开销。在深兰学习的决定，我经历了犹豫与深思。
如何从零开始学习人工智能?
动手实践：通过实际项目或案例来检验所学知识，将理论与实践相结合。持续学习：AI技术日新月异，需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。总结：从零开始学习人工智能需要系统地掌握基础知识，深入学习机器学习与深度学习，利用优质资源进行学习，并注重实战与练习。
学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
参加在线课程和学习资源：可以通过Coursera、edX、Udacity等在线平台参加AI相关的课程。这些课程通常由行业专家授课，并提供实践项目，帮助你巩固学习。 加入AI社区：加入GitHub、Kaggle等AI社区，可以让你与其他从业者和爱好者交流，分享经验，参与竞赛，以及获取最新的行业动态。
学习人工智能的旅程可以从多个角度出发。如果你是具有编程基础的程序员，推荐从数学、Python编程技能入手，进一步深入机器学习和深度学习领域。
学习方法方面，首先需要掌握AI的基础知识，如统计学、概率论、编程语言、高数等。了解机器学习、深度学习的流程与应用，根据兴趣选择深耕方向，如计算机视觉、自然语言处理等。在学习过程中，数学是AI的基石，高数知识如函数、极限、导数、微分等是理解算法的基础。概率论和统计学则帮助AI快速处理信息。
