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V2EX 提问指南
flyPig9527
V2EX  ›  问与答

身为前端,求 AI 的学习路线

  •  
  •   flyPig9527 · 2023-05-09 12:30:00 +08:00 · 1774 次点击
    这是一个创建于 567 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    虽然作为前端,随着今年 AI 的大爆发,体内的做游戏的念头也与日俱增想先做小游戏开始,做有 AI 功能的。
    主要是想做机器学习方面的东西,想做个 AI 机器人当做小游戏的 NPC ,但是不知道具体如何抉择?
    需要学习哪些语言、哪些框架?学习的路径以及曲线怎么说?

    13 条回复    2023-05-10 02:19:49 +08:00
    sadfQED2
        1
    sadfQED2  
       2023-05-09 12:47:13 +08:00 via Android   ❤️ 1
    面向 github 编程,直接把文本生成模型拉下来,灌入数据,再改改参数,再灌几遍数据,然后看结果

    什么,你说参数怎么来的,这些你不需要知道,你知道也没用。哪怕是国内头部搞 ai 的团队,基本上都是抄别人模型,然后训练
    hhjswf
        2
    hhjswf  
       2023-05-09 13:15:21 +08:00 via Android
    外行人做 ai ,调包调参都不一定弄得明白
    v2eb
        3
    v2eb  
       2023-05-09 13:26:55 +08:00   ❤️ 1
    python
    numpy
    pandas
    线性回归, knn, 梯度下降, 逻辑回归, 决策树, 聚类算法....
    学到这会儿差不多快放弃了吧
    Pastsong
        4
    Pastsong  
       2023-05-09 13:34:48 +08:00
    npm install openai

    import * as OpenAI from "openai";
    seres
        5
    seres  
       2023-05-09 13:56:42 +08:00
    木有
    alne
        6
    alne  
       2023-05-09 14:21:14 +08:00
    flyPig9527
        7
    flyPig9527  
    OP
       2023-05-09 14:42:40 +08:00
    @Pastsong 好点子[狗头]
    flyPig9527
        8
    flyPig9527  
    OP
       2023-05-09 14:43:45 +08:00
    @v2eb 从入门到放弃
    flyPig9527
        9
    flyPig9527  
    OP
       2023-05-09 14:46:28 +08:00
    @sadfQED2 说到点子上了,我不知道怎么灌数据这个流程怎么搞的
    sadfQED2
        10
    sadfQED2  
       2023-05-09 15:53:37 +08:00 via Android
    @flyPig9527 看模型用的啥框架,大部分用的 tensorflow ,tf 各种工具函数贼方便。基本上就是读 csv ,或者读 txt 文件。读完加个 tab 之类的调训练方法就完事了。
    flyPig9527
        11
    flyPig9527  
    OP
       2023-05-09 17:47:04 +08:00
    @sadfQED2 感谢指导
    gpt5
        12
    gpt5  
       2023-05-09 18:35:33 +08:00
    上面很多人说的自学其实那就是调包,
    真学是去看 PRML 。
    kkjz
        13
    kkjz  
       2023-05-10 02:19:49 +08:00
    看你想做什么方向的,依据你上面说游戏人物对话我推测是 NLP ,我研究生平时学这东西是看论文,按照发展历史从 AlexNet 到 Transformer 这样一路看过来;最快的入门方法就是上知网找个最近的综述,比如你这个和语言相关的就 NLP 综述,为了水文章这类东西知网上一大堆。解决完理论接下来就实操,可以看看 paperwithcode ,上面基本都有对应的论文和对应的框架,跑通了再对下论文的结构和公式就理解的差不多了
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