coursera机器学习课程（coursera machine learning）

小白如何入门学习人工智能?

加入社区：加入AI和机器学习的社区可以让你接触到最新的研究和技术，也可以让你有机会和其他学习者交流。Reddit的r/MachineLearning和r/learnmachinelearning是两个很好的社区。持续学习：AI是一个快速发展的领域，新的技术和算法不断出现。因此，你需要保持对新知识的学习和探索。

想要入门互联网或人工智能，你可以从以下几个方面着手学习： **基础数学知识**：掌握线性代数、概率论与数理统计、图论等，这些都是理解和设计算法的基础。 **基础计算机知识**：学习操作系统、Linux系统使用、计算机网络原理、编译原理、数据结构和数据库管理。

第一步：学好数学知识 人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。

人工智能技术的学习思路有哪些?

实践项目：通过实际项目来巩固和应用所学知识。可以从简单的项目开始，如手写数字识别、垃圾邮件过滤等，然后逐渐尝试更复杂的项目，如图像分类、语音识别、文本生成等。参加在线课程和讲座：有许多优秀的在线课程和讲座可以帮助您学习人工智能技术。

人工智能课程的学习思路可以从以下几个方面入手：基础知识学习：首先需要掌握一些基础的数学和编程知识，如线性代数、概率论、数据结构与算法等。这些知识是理解和实现人工智能算法的基础。

选择一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多写代码，做一些与人工智能相关的项目。通过实践巩固自己的理论知识，通过动手提升自己的实操能力。

模型选择：根据实际问题的需求，选择合适的机器学习算法。常见的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。 模型训练：使用训练数据集对选定的模型进行训练。在训练过程中，模型会不断调整参数，以最小化预测误差。

我个人的思路为：将全部单一文化中的名词及含义分层分类。例如，将汉语文化的名词及含义分层分类。再次分层分类另外一至两种文化。例如英文。将两种文化做对比。找出共同的基本名义。例如，颜色形状与声音，是不同人种及文化之间共同处。搞清人类整体的含义层级结构之间的关系及原理。

Amazon数据分析师面试经验

比如，为了亚马逊的现场面试， 我花时间在 Linkedin 上查了每个面试人员和他们的背景。这会帮你猜到他们会提的问题。哦，这人是个工程师，那她可能不会问你统计方面的内容，但可能会问拓展方法的内容。等等她是个高级管理工程师，也许她会想了解我对领导能力和人际交往技巧。Ellen Chisa 有许多关于面试禁忌的建议。

Amazon亚马逊数据分析师的工作如下：1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。2）数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来，所以，业务场景和产品形态很重要，我个人感觉业务场景越窄越好。

北京时间2013年2月1日消息，据国外媒体报道，在亚马逊本周召开的财报分析师会议上，公司首席财务官汤姆苏古塔克（Tom Szkutak）公布了一项数据，显示出公司未来的发展方向不会是出售商品，至少不会是直接出售商品。

在Amazon里从事机器学习的工作时，我注意到了Amazon玩数据的三种角色。 Data Analyzer：数据分析员。这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。 Research Scientist：研究科学家。