刚拿到《大学信息技术4——人工智能基础与实践》第四版,翻了一遍感觉内容挺充实的,从机器学习、神经网络到TensorFlow实践都覆盖了。作为非计算机专业的学生,最怕的就是理论太抽象、代码看不懂,但这本书的编排还算循序渐进,每个概念都配了简单例子,至少入门阶段不会太劝退。
不过光靠书本啃下来肯定不够,我特别需要一些辅助资料,比如每个章节核心概念的思维导图、课后练习的参考思路,还有几个典型项目的完整代码注释。要是有学长学姐整理过学习笔记或者避坑指南,那就更好了,毕竟自己摸索踩坑太费时间。
目前我的计划是看完一章就跟着书里的代码案例敲一遍,但有些地方卡住了,比如神经网络层参数调整就老报错。想问学过这门课的学长学姐,是先集中刷完理论再动手好,还是边学边调代码更有效?有没有推荐的视频课或者开源项目可以配合这本书一起练手?求分享经验,感谢!