ai编辑入门教程 如何系统学习AI？
如何系统学习AI？
AI又称人工智能，是IT领域的一个新兴产业。很多IT领域的程序员都会写代码，但仅限于普通的软件开发，AI人工智能是一个系统工程。仅仅依靠开发者之间的相互联系和沟通是远远不够的。未来两年，如果不能形成成熟的AI技能，整个IT行业都会被拖住。让 l《Artificial Intelligence: A Modern Approach》》。本书介绍了人工智能的基本概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等。)，还包括贝叶斯推理、一阶逻辑、语言建模等基础知识。建议在这里阅读英文原版书籍。虽然也有翻译，但是由于专业程度的原因，很多翻译都不是很专业。英文原版书可以在一些专业书店或者亚马逊找到。这些书的封面请参考下面的图1。
2.如果你在AI领域有一定的基础，需要进一步学习，伊恩·古德菲勒(Ian Goodf《深度学习》》(Adaptive Computing and Machin《Logic For Computer Science》，应该是免费的。请在互联网上查找它。这本书解释了计算机科学的数学逻辑和求解证明的算法。
3.你可能要复习一下大学学过的高等数学和逻辑数学。尤其是微积分和线性代数，因为它们广泛应用于AI人工智能技术领域，所以大部分机器学习技术都可以简化为线性代数和微积分，比如训练神经网络的反向传播算法。想要深入学习AI人工智能技术，必须掌握离散数学、微分、积分与多变量、概率与统计、线性代数、回归分析与随机过程、泊松过程、马尔可夫链、布朗运动。同时要了解基于R语言、推理和算法的概率论和统计学。4.学习和掌握Python，(C/C)和数据结构。一般情况下，任何主流编程语言和非主流编程语言都可以应用于AI人工智能的开发。区别在于库/工具的性能和可用性。比如C的所有设置都优于Java或者Python，可以帮助开发者将硬件的功能发挥到极致。Python有非常好的FFI，可以和C或者C结合使用，有Octave/MATLAB，R，Ja。Va，R等一些语言都有高质量的库。当然，对于技术开发的合作，建议学习常见的、流行的编程语言。毕竟AI人工智能的发展需要团队合作，非主流编程语言不 我不能用你来加入这个团队。
5.可以尝试选择开源框架，进行早期的商业尝试。在选择开源框架时，应该清楚现有框架是为不同目的而构建的。因此，通过编程或跨平台可视化来创建和使用模型，以及模型的部署，都是基于提供框架的提供者的需求。个人认为NVIDIA 的CUDA工具包是一个很好的试验场。还有GitHub平台，拥有全球最大的开源数据集合和AI人工智能领域的优秀开发者。那里是交流和学习知识的好地方。
最后，电脑硬件的一点小建议。你可能需要购买专业显卡、i7处理器、32GB内存和配备Pascal系列GPU的SSD固态硬盘。当然，如果你的成本允许，我建议你增加更多的配置，这对AI工作量和后期测试非常有利。
ai制图格式？
ai做的图一般用AI格式保存矢量图，然后打印出来导出为bmp位图。1.打开AI软件，编辑图片。2.编辑完图片后，点击AI界面左上角的文件，然后点击另存为。3.系统默认为AI格式，然后点击保存。4.如果要以其他位图格式保存，请在文件中单击“导出”。5.进入导出页面，在保存类型中选择格式，然后点击保存。
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