年轻与积累！国内首个通过华为人工智能中级认证的学生，AI心得分享！

我是新乡学院的一个普通学生，作为一个本科生想学AI知识去获取华为证书是很困难的，没有师资，没有氛围，没有书籍，但是我们年轻啊，年轻就意味着可能。

最终经过努力，我终于在2018年12月考取了华为AI中级认证证书！

我是从大二开始接触深度学习的，还记得那时候刚刚是我们系人工智能实验室刚刚成立，当时招了三个人，很幸运得到我的导师田老师（新乡学院副教授）和王老师（北京邮电博士生导师）的青睐，在实验室一呆就是一年多，各种代码bug，理论几乎都过了一遍。我认为想学好AI，首先理论一定要走在代码前面，HCNA AI提到的tensorflow框架，是一个好东西，但是我觉得不要依赖框架，我们要用python纯代码去写出梯度下降，那么你将会更优秀。

要想学习好AI，一定要学好数学知识，尤其线代和高数（前期），后期的数学都是来自概率论（统计学的比较多），你如果去参加HCNA AI考试你就会发现，几乎所有的数学知识都会涉及矩阵，因为在深度学习在中，预处理的数据我们都会有一个向量化的过程，在python中我们通常使用numpy数组进行矩阵的处理，学好numpy的处理你就会tensorflow得心应手，因为tensor张量的处理大同小异，HCNA AI只是一个基础介绍了RNN,CNN，以及比较经典的VGG模型等，只要你懂得一些常见的机器学习算法（PCA，神经网络等），会简单使用python，有一些数学基础，那么学习HCNA AI对你很轻松。

HCNP AI的知识面则非常广，涉及了三方面的基础知识，CV计算机视觉，ASR自动语音识别和NLU自然语言理解。它的模型理论更加广泛，大部分来自概率论，统计学，像极大似然估计，马尔科夫模型，GMM等都是作为一种数学建模，不过不用怕，他的原理可能相对复杂，我的建议是从应用切入，比如极大似然估计在逻辑斯蒂回归中有过应用，我们可以看一下他的推导过程，我们应该耐心的跟着去推导。

HCNP AI的知识我分为两类，一种是在深度学习没有出来之前的建模方法，一种是深度学习之后的建模方法，这里面的知识面太大，我在这里就不说了，你们可以自行查阅对比一下。我在这里介绍一下如何学习深度学习，深度学习并不难，初学者尽量不要从博客着手，因为基础比较差，推荐从B站看一下免费的视频，大家要有计划的跟着大师的节奏走，去反复推理，不要看懂了就行，比如在矩阵求导中经常有转置，如果你不下去细心去推，你一会就乱了。这时你会有更深的理解，如果你的理论不错的话，那么开始尝试使用tensorflow做一些demo吧，跑个手写数字识别一定会让你欣喜若狂的，不定期给自己定任务比如猫狗识别，迁移学习等，当你非常厉害的时候，下载一下github的源代码吧，读读论文，debug一下代码。当我们对tensorflow做深度学习熟练之后，开始尝试对华为的HIAI产品，这里提供好了接口，不用我们训练。我觉得华为公司发布AI，对同学们是一种鞭策，同学们应该多学习先进的知识，充实我们自己，聚沙成塔，逐渐积累，让我们来一起探索AI的乐趣吧！

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