Galería de mapas mentales Cómo dominar el método AI
Es un mapa mental de aprendizaje detallado de inteligencia artificial (IA).
Editado a las 2025-02-17 21:59:35,This is a mind map about the annual work plan of the three pillars of human resources. The main contents include: strategic human resources planning, talent recruitment and allocation, employee performance management, employee training and development, employee relationships and communication, employee welfare and care, human resources information system construction, regulatory compliance and risk management, and organizational culture construction.
This is a mind map for the diagnosis and treatment of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis. The annual incidence of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis is (3.0~10.3)/1000, and the main cause is hypertension. Compared with non-dialysis patients, the most common bleeding site is the basal ganglia area, accounting for 50% to 80%; but the bleeding volume is large and the prognosis is poor, and the mortality rate is 27% to 83%. Especially for patients with hematoma >50ml, hematoma enlarged or ventricular hemorrhage on the second day after onset, the prognosis is very poor.
The logic is clear and the content is rich, covering many aspects of the information technology field. Provides a clear framework and guidance for learning and improving information technology capabilities.
This is a mind map about the annual work plan of the three pillars of human resources. The main contents include: strategic human resources planning, talent recruitment and allocation, employee performance management, employee training and development, employee relationships and communication, employee welfare and care, human resources information system construction, regulatory compliance and risk management, and organizational culture construction.
This is a mind map for the diagnosis and treatment of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis. The annual incidence of acute cerebral hemorrhage in patients with hemodialysis is (3.0~10.3)/1000, and the main cause is hypertension. Compared with non-dialysis patients, the most common bleeding site is the basal ganglia area, accounting for 50% to 80%; but the bleeding volume is large and the prognosis is poor, and the mortality rate is 27% to 83%. Especially for patients with hematoma >50ml, hematoma enlarged or ventricular hemorrhage on the second day after onset, the prognosis is very poor.
The logic is clear and the content is rich, covering many aspects of the information technology field. Provides a clear framework and guidance for learning and improving information technology capabilities.
Cómo dominar el método AI
Aprender conocimientos básicos
Comprender los conceptos básicos de la IA
Comprender la definición y la historia de la inteligencia artificial
Investigue las ramas principales de la IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, etc.
Dominar los conceptos básicos de las matemáticas
Álgebra lineal maestra, cálculo, teoría de probabilidad y estadísticas
Comprender el cálculo y la teoría de la optimización
Aprender lenguajes de programación
Familiarizado con Python y comprender bibliotecas comúnmente utilizadas como Numpy, Pandas y Matplotlib
Dominar la estructura de datos y la base de algoritmo
Experiencia de operación práctica
Uso de herramientas y plataformas de desarrollo de IA
Aprenda a usar marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow, Pytorch, etc.
Master AI Services de plataformas de servicios en la nube como AWS, Google Cloud o Azure
Participar en la práctica de proyectos
Únase a un proyecto de código abierto, contribuya con código o documentación
Trabajar con el equipo para completar proyectos de IA reales
Construyendo un proyecto personal
Diseñar e implementar una pequeña aplicación de IA
Métodos para resolver problemas prácticos a través del aprendizaje de proyectos
Algoritmos clásicos
Regresión lineal maestra, regresión logística, árbol de decisión, SVM, KNN y otros algoritmos
Estudio teórico
Conceptos básicos como el aprendizaje de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de refuerzo, etc.
Investigación en profundidad sobre el conocimiento del dominio
Leer literatura y libros profesionales
Documentos clásicos y últimos en el campo de la IA
Lea libros y libros de texto profesionales relacionados con AI
Participe en cursos y seminarios profesionales
Regístrese para cursos en línea como cursos de IA en Coursera, EDX
Participe en conferencias académicas y seminarios y comuníquese con expertos
Seguimiento de las últimas tendencias tecnológicas
Suscríbase a las noticias y blogs de tecnología relacionados con la IA
Siga las cuentas de redes sociales de los líderes e instituciones de investigación de la industria
Red neuronal
Comprender las redes neuronales de FeedForward, las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN), etc.
marco
Aprenda TensorFlow o Pytorch a la construcción, capacitación y evaluación del modelo maestro
Cultivar el pensamiento crítico
Analizar y evaluar modelos de IA
Aprenda a evaluar el rendimiento y las limitaciones de los modelos de IA
Comprender el sesgo y la justicia del modelo
Explorar asuntos éticos y legales de la IA
Estudiar la ética de la aplicación de la IA en diferentes campos
Comprender las leyes, regulaciones y estándares relacionados con la IA
Limpieza de datos
Aprenda a lidiar con valores faltantes, valores atípicos, etc.
Dominar la tecnología de selección de características, reducción de dimensionalidad, etc.
Desarrollar competencia interdisciplinaria
Aprender psicología y ciencia cognitiva para comprender la inteligencia humana
Analizar el impacto social de la IA en combinación con disciplinas como la economía y la sociología
Lea los documentos y concéntrese en las principales conferencias como Neurips e ICML
Aprenda los últimos cursos a través de Coursera, EDX y otras plataformas
Desarrollar habilidades de innovación y resolución de problemas
Aprender pensamiento de diseño y enfoques innovadores
Practica el uso de AI para resolver problemas interdisciplinarios
Libros: "Ian Goodfellow", "Aprendizaje automático personal" (personal Warnington)
Cursos: curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, curso de aprendizaje profundo de Fast.Ai
Establecer una red profesional
Participar en la comunidad y los foros
Únete a LinkedIn, GitHub y otras redes sociales profesionales
Participe en discusiones de foro técnico como Stack Overflow, Reddit y otros
Maestro git
Familiarizado con AWS, Google Cloud y otras plataformas
Establecer conexiones de la industria
Participe en conferencias y talleres de la industria
Conectar e intercambiar experiencias con expertos en la industria
Aprendizaje y adaptación continuos
Tendencias de desarrollo de tecnología de seguimiento
Lea los informes de tendencias técnicas y los artículos de análisis regularmente
Centrarse en las tecnologías emergentes y las direcciones de investigación
Aprender a colaborar en un equipo
Adaptarse a las necesidades de habilidades cambiantes
Aprender nuevos lenguajes y herramientas de programación
Evaluar y actualizar regularmente conjuntos de habilidades personales
Desarrollar el pensamiento lógico y las habilidades de resolución de problemas
Participe en foros de IA, reunirse y comunicarse con sus compañeros
Comparta su experiencia de aprendizaje a través de un blog o un discurso
Considere la planificación profesional
Determinar los objetivos profesionales
Analizar intereses personales y demandas del mercado
Establecer objetivos de desarrollo profesional a corto y largo plazo
Preparar materiales de desarrollo profesional
Producir currículums y carteras profesionales
Habilidades para prepararse para entrevistas y desarrollo profesional
Elija áreas de interés, como visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, etc.
Expandir las carreras profesionales
Explore diferentes trayectorias profesionales en el campo de la IA
Considere comenzar un negocio o unirse a una startup como una carrera profesional