大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习方法与编程实践的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习方法与编程实践的解答，让我们一起看看吧。
想自学人工智能编程,怎么入门？
人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践（课题研发）来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
如果想学人工智能但又不知道该从何学起，未来职业发展规划，可以参考线上IT学习网站百战程序员的视频，人工智能预科阶段完全免费，介绍人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。快速理解人工智能能做什么，要做什么，并掌握KNN算法以及算法的代码实现。
首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……
所以，没有明确一个具体的方向。
编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。
但是，现在因为人工智能的火起来的python语言，就有很多人学习它，也有很多人说它语法简单，易学易上手，这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实，没有严谨的语法，可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码，它可能只需要写20行。
只不过，我还是说说我想说的主角吧！它是C语言，为什么是它的，因为你只有学会它，再学C++和JAVA就容易得多，可以说很快带你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
而学习python也并非不可，只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后，再回头看C，感觉不是一个世界的。
希望这份答案能对你有帮助。
先学计算机
然后学计算机编程语言
然后再学数据库和大数据
现在就可以编辑一个APP
然后需要学云计算和存储
可以编辑数据调用优先触发架构，信息搜索引擎和类比信息筛选算法，建立自主学习架构。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
随着人工智能平台的陆续开放，当今社会已经进入到了智能化时代，未来大量的智能体将陆续走进生产环境和生活环境，所以除了专业技术[_a***_]之外，普通人掌握一定的人工智能知识是有必要的。
从当前人工智能技术的应用情况来看，基于人工智能平台进行各种应用开发会带来大量的创新，而且这种开发本身也并不复杂，技术门槛也相对比较低。对于初学者来说，要想自学人工智能编程，可以按照以下几个步骤来学习：
第一：学习编程语言。人工智能开发需要具有扎实的编程基础，目前Python语言在人工智能开发领域有比较广泛的应用，而且Python语言简单易学，完全可以通过自学来掌握。在学习完Python的基本语法之后，可以继续学习一下机器学习知识，而且在学习机器学习的过程中，也会进一步巩固Python开发知识。
第二：学习人工智能平台。初学者借助于人工智能平台来进行智能化应用开发是比较现实的选择，而且在产业互联网时代，大量的行业智能化应用都会基于人工智能平台来完成。目前人工智能平台往往都是基于计算机视觉和自然语言处理打造的，相关技术也形成了大量的落地应用案例，所以学习起来也会比较顺利。
第三：实践。智能化开发的实践过程通常需要在实习岗位上来完成，一方面智能化开发通常需要一定的场景支撑（数据中心等），另一方面智能化开发涉及到的环节也比较多。目前大型科技公司的实习岗位还是比较多的，通过这些实习岗位的锻炼能够全面提升自身的开发能力。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
40岁了，学PLC和学机器人，哪个更有前途？各路大神有什么看法？
楼主问得好！
据我了解，机器学习虽不如其他领域那么火爆，但在过去几年里也算得上火热了，研究者和学习者越来越多，甚至很多大学还单独成立了AI学院及专业。然而，很遗憾，尽管如此，这个方面的人才还是稀缺。
那么，这是为什么呢？其实是因为现在是被信息和数据爆炸的时代。这么说吧，咱们每人每天至少会产生1G以上的数据，这些数据五花八门，包括网络数据、行为信息、设备数据、点击流、应用数据等，而这些信息具有以下特点，就决定了这么多应用场景，目前的人才产值显然是远远不够的。
1.庞大而复杂，无法直接被使用；
2.善加分析利用，可在电商、医疗、能源、交通、工业等方面产生价值，而且除了这些行业级领域外，在一些细分领域，也能产生价值。
下面，再来聊一聊哪个方面的人才最紧缺？
一个机器学习从业者面对这么多的数据、场景、行业、领域的时候，可能会茫然：我到底能做什么，能在哪个方面做出事情来？
1、机器学习平台建设：一个好的机器学习平台要包括算法、工程、服务发布等，从机器学习平台建设的角度去入手的话，现在已经晚了，因为现在的云上机器学习平台已经非常成熟了，而且还有云上的几乎可以说不***、不加价的计算***支撑——比如华为云EI，而且自己从零开始构建一个机器学习平台成本太高了。由此可见，机器学习平台不稀缺……
2、机器学习算法研究：这么说吧，算法研究永无止境，机器学习算法研究更是深坑无数，现在机器学习在图像、语音方面的算法、模型已经比较成熟了。拿图像识别来说，真正应用的时候95%准确率和96%准确率有区别吗？我个人认为并没有。所以如果未来3~5年是待在校园的话，建议还是继续从事算法研究；如果要踏入职场，建议放弃图像和语音方面的算法研究。至于文本相关的算法研究，个人认为可以持续，毕竟文本是非常常见的一种信息，而且中文文本又是这么的特殊，继续填坑非常有价值。由此可见，这一领域的人才稀缺！
到此，以上就是小编对于机器学习方法与编程实践的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习方法与编程实践的2点解答对大家有用。
