人工智能技术和技巧-人工智能技术和技巧的区别

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术和技巧的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术和技巧的解答,让我们一起看看吧。
初学者应该如何从零开始学习人工智能?
编程零基础?数学(统计学,概率论,线性代数)零基础?如果都是的话,难度很大。说真的,学人工智能没点数学基础还是趁早放弃吧,就算你真的找到了一份人工智能的相关工作,如果你想深入的时候,还是必须得要数学基础。说白了,人工智能其实就是在研究优化算法,算法肯定就离不开数学了。而且,人工智能涉及的领域也很广,语音,自然语言,大数据,机器视觉。要先确定一个方向再去学习,可以选择大数据或者机器视觉,但机器视觉,还需要图像处理方面的知识,好好加油。
能做AI的人都是 编程大牛转行 本身就有很好的编程基础 零基础学还是算了吧 怎么学都是半灌水 还不如老老实实先学几样编程语言找个工作来的实际 学AI等你技术有了一定沉淀后再转行吧
首先我并不推荐一开始就学习吴恩达的课程,吴恩达在coursera上最新的课程偏重于概念普及,而斯坦福吴恩达讲的CS229又偏重公式推导。事实上如果有编程基础,建议直接选择一个框架,建议tensor flow,你可以使用tensor flow里的keras 接口,结合斯坦福的CS231n, 来先做一个机器学习的Hello World--mnist。tensor flow上有101。
而后,当你真正试图去写一个自己的深度学习程序时,你会需要一些前置知识,Bengio参与编写的深度学习这本书目录会给你一个系统性的全局性的视角,让你开始系统的学习人工智能和补充必需的前置知识。
最后,在系统学习的过程中,开始自己的项目,始终学习必要的知识,而不是大而全。
从零开始学习AI技术,可以找个培训学校来学习,ai专业是可以ps是差不多的技术。在培训学校里面老师会从基础开始教你,不但可以让你学会ai技术,ps和其他技术也都是可以学会的。
学习人工智能都要了解哪些方面?
学习人工智能需要了解以下几个方面:
1.数学基础:高等数学、线性代数、概率论、数理统计和随机过程等。
2.算法积累:需要了解并掌握如人工神经网络、支持向量机、遗传算法等基本算法。
4.机器学习:了解并掌握机器学习算法,如决策树、KNN、SVM、CNN、RNN等。
5.自然语言处理:了解并掌握自然语言处理技术,包括语音识别、自然语言理解和生成等。
6.深度学习:了解并掌握深度学习技术,包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
7.计算机视觉:了解并掌握计算机视觉技术,包括图像处理、目标检测和识别、图像分割等。
8.知识表示、推理和挖掘:了解并掌握知识表示、推理和挖掘技术,包括逻辑知识表示、规则表示、不确定性表示、推理学习、知识挖掘等。
9.智能控制:了解并掌握智能控制技术,包括模糊控制、神经网络控制、智能优化等。
首先,人工智能专业属于计算机大类专业之一,虽然是新兴专业,但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔,同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段,所以当前人工智能专业也是热点专业之一。
人工智能专业有三个特点,其一是多学科交叉,涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科,因此整体的知识量还是比较大的,其二是学习难度较大,人工智能本身的知识体系尚处在完善当中,很多领域还有待突破,其三是实践[_a***_]要求高。
基于这三个特点,要想在本科阶段有较好的学习效果,要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况,在大一期间一定要多做加法,尤其要重视编程语言的学习,基于编程语言来打开计算机技术大门,进而学习机器学习,而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。
其二是选择一个自己的主攻方向,围绕该主攻方向来制定学习和科研实践***。人工智能领域的方向非常多,大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等,选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看,可以重点关注nlp、cv这两个方向。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景,这对于学习效果有较大的影响,建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候,要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践***等因素,从这个角度来看,学校的科研***对于人工智能专业的同学有较大的影响。
我从事教育、科研多年,目前在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!
到此,以上就是小编对于人工智能技术和技巧的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术和技巧的2点解答对大家有用。
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