吴恩达人工智能技术-吴恩达人工智能技术怎么样

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴恩达人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍吴恩达人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 想学习人工智能，已经自学Python基础与数学基础，算法这部分该如何下手去学？
2. AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成步枪，如今的人工智能已经能做什么？还不能做什么？
3. 如何入门，人工智能。对于不是计算机专业的人有什么建议？
4. 医疗行业人工智能有哪些应用场景？

想学习人工智能，已经自学python基础与数学基础，算法这部分该如何下手去学？

我也刚入门这个人工智能，建议你先选择一个方向再下手，人工智能的方向主要分为三个，图像处理，语音，自然语言处理。三个方向都不错，我目前打算往图像处理方向走，这里我就只分享图像处理方面的一些经验，因为其他两个方向的没怎么接触过。图像处理刚入门，有两个很不错的教程，一个是吴恩达的deeplearning ai课程，最近已经把卷积的课程也开放了，都是从零基础开始教的，这个课程很不错，还有一个就是斯坦福大学的李飞飞的图像处理课程，这两个课程在网易云课堂都可以找到。学好基础之后，可以开始学习一个深度学习的框架，TensorFlow，mxnet，Keras等。我现在正在学习TensorFlow，因为毕竟是Google的开源框架，而且用的人也非常多，所以就选择了这个。我以后也会在头条号上面，更新一些我的学习经验，有兴趣的大家可以一起交流，这样大家也可以一去进步。

AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成***，如今的人工智能已经能做什么？还不能做什么？

AI能做什么？做为一个老司机，我认为换脸AI，衣服消失AI等等都是非常优秀的。

今天说的这个AI，我认为是我见过最牛的：听声还原人相！

Speech2Face，神经网络模型，能根据声音重建人脸！

图片上半部为声音主人，下半部为AI还原的人脸。

虽然不完美，但已经非常接近了。

它是由麻省理工学院开发，此款AI通过油管上百万的视频片段进行学习训练。有了足够数据及硬件支持，将声音与人脸配对，以及找到两者之间的模式和趋势，“学习”如何重建人脸。

ML模型能够达到0.30-0.35相关联的确切特征（相关范围从-1到1，0表示不相关，1是绝对相关），考虑到各种特征，这一点并不差。

AI所做即为模仿人类思考方式，有时AI比你更懂你。

试试这个：

如何入门，人工智能。对于不是计算机专业的人有什么建议？

如果想在人工智能走得远，必须吃透其数学推导，而不是仅仅会调用模块调参。因此数学迟早都需要下苦功，如果不喜欢或讨厌数学，请三思，不要凑热闹，好好发挥自己特长即可。如果数学知识（线性代数，概率论，微积分，非线性规划等等）有信心学会，那么接下来的就是计算机的相关知识了，首先需要学一门编程语言，这里推荐目前最火的人工智能语言Python，因为它开源，灵活，高效，简洁，易懂易上手，第三方模块众多，人工智能的相关社区/源码数不胜数。书籍《笨方法学Python》《Python编程从入门到实战》，网站教程《python3菜鸟教程》《Python简明教程》《廖雪峰Python教程》等都足以让你学会。在学习过程中，务必关注堆栈/内存的相关知识。然后人工智能理论的学习与实践。《机器学习实战》直接上代码，理论较少较浅显。大学教程《人工智能：一种现代的方法》内容较广较全，深度稍稍不够。周志华教授的《机器学习》讲解很细致，关键的数学推导过程都有，且相关资料都有指明，便于进一步研究。良心出品，国内最好的机器学习教材，没有之一。如果你在《机器学习》学习中说，我不明白从一个数学公式如何推到另一个数学公式，那么李宏毅教授《机器学习》《深度学习》***，林轩田[_a***_]的《机器学习》***将是你最需要的，每一步的推导详细的令人发指。凡是有高等数学基础的，堪称一看就会。另外，斯坦福大学的cs231n等课程绝不要错过，堪称实践与理论的最佳结合。另外，大牛吴恩达的《机器学习》《深度学习》***也培养了无数的国人（英文上课，中文翻译）。最后还有《模式识别与机器学习》俗称PRML,《the elements of statistical learning》俗称ESL,深度学习三位大牛的《深度学习》相信你也会需要。如果你看到了这里，还有最后一个忠告，人工智能的训练往往都是非常耗时的，比如阿法狗一代训练了好几个月，啊法狗三代也训练了40多天，因此你需要一台高配置的电脑，在你的能力范围内越高越好。在相同代码下，不同配置的电脑的速度天差低别。最少需要gpu支持的，因为***用显卡gpu训练真的比cpu快n倍。

首先感谢邀请回答这个问题！昂钛客专注人工智能社群，提供最简人工智能案例！

首先，我曾经回答过这个问题，对于不同领域的朋友，我觉得入门应该方法是很明确的。就是用大量简单的人工智能案例切入，不断用结果来告诉自己什么是人工智能、我还需要学什么、那些是人工智能做不到的！因为人工智能案例大部分都非常感性，非常形象，比如人脸识别，图像分类器，股票趋势预测，自动驾驶！用简单的案例演示后，会给自己一个非常直观的定位。

我们把不是计算机专业但又对人工智能感兴趣的人分三类：

AI时代即将来临，很不客气地说，我们在学校学到的技术，未来五年将有80%以上会被AI取代，如果你还在读书，除了要多了解人工智能的发展动态。高考选志愿时，要么选择的专业最好包含设计、创意类的，要么选择工人智能相关的专业。

目前的人工智能在博弈游戏、文字聊天与语音识别、图片识别上都有了长足发展，学生更应该从感兴趣的案例入手，学习人工智能，感性认识人工智能！

最近几年，人工智能的语音识别领域已经相当成熟，为即时语言翻译服务奠定基础。加上谷歌等巨头在人工智能翻译方面的投入，未来最先被取代的可能就是翻译，可以多看这方面相关案例。

本科是西南985的微电子，现在计算机硕士在读。一开始觉得大数据，ai方向又火又酷，实际上来说背后都是枯燥的算法，不断地清洗数据调参调优……而且大数据和深度学习这边一般都不会同时做，所以想入门挑一个就好，大数据就从hadoop，hbase，hive，storm，spark等生态圈的东西开始学，机器学习可以看南大周志华老师的机器学习入门学习，coursera上也有几门不错的机器学习课程可以看看……说白了入坑需谨慎，跟风可以，不要盲目跟风，想想清楚再入坑

兴趣是最好的老师，但是关键是你自己能耐得住寂寞，而且如果目前还不能养活自己或家庭，先解决生计再谈梦想，这是很现实的问题。

先了解一下什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence）它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

毫无疑问，人工智能在现在和将来会影响我们人类的生活，让生活更便捷，更丰富，而且如果从事人工智能的相关行业，有很可观的经济收入。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

所以，对于不是计算机行业的人，要想入门人工智能是有一定难度的，目前可以做的是：

第一：认真审视自己，了解自己的兴趣爱好和能力。

第二：度娘，度娘是所有职业的入门老师

第三：利用网络课程提升自己

第四：接触人工智能方面的工作人员，让他们给予你建议和指导。如果没有老师，就从与人工智能方面有关的行业入手，逐渐的深入人工智能这行。

医疗行业人工智能有哪些应用场景？

先以目前人工智能赋能医疗背景来说吧，我们都知道去年MR混合技术就已经应用到真实的手术中了。在就诊过程中，从之前常见的CT或者核磁二维的胶片，到现在是非常接近你的真实人体结构的一个全息的模型，无论是对医生来讲，还是对医患、或者家属来讲，它是一种颠覆，它帮助大家，更好的理解空间的三维结构关系。让大家在手术过程中有一个全息的模型可以去参考，大大增加手术成功几率。

在《AI时刻》第三期节目嘉宾——维卓致远首席科学家李欣这样告诉我们：“我觉得目前来讲，MR技术对医生患者，对大家带来的最大的好处就是它对空间结构的认知和理解。因为人本身是一个立体的，但是我们更多的现在医生在做出诊断也好，治疗也好，他的依据是我们的CT或者核磁这些影像数据，我指的是外科医生，需要我们动手术的时候，更多的是这些影像数据。但是我们也知道，现在很常见的影像数据还是以二维的尤其那种胶片，大家可以看到提着一袋子、一袋子那种胶片的形式呈现在大家面前。

实际上我们MR你所看到的全新模型，它的数据来源也就是我们的CT和核磁的原始数据，不是胶片，是原始数据，来源是一样，但是我们在看传统的二维片子的时候，可能就需要你有深厚的医学功底，不要说患者，就是说一个刚毕业的学生，医学生，他就是经过五年本科的学习和培训，你让他来看这个片子，他肯定也是（不一定可以的）。

”

人工智能赋能医疗增大了手术成功率，降低了医患的沟通成本。当然这只是当前的一个应用场景。想了解更多人工智能在医疗上的应用，可以关注周四的《AI时刻》~

正如19世纪早期医学界的专家无法阻止专家的出现和演变一样，这一教训并不是抗拒变革的热忱。相反，任何医学领域的生存，必须通过战略适应新技术来发展。此外，医学专业组应该考虑重新调整关键的地缘政治，文化和社会法律因素，以实现其特定专业的核心叙述。这在实践中会是什么样子？例如，考虑像Physiatry这样的专业。这一领域的医学基本愿望是恢复功能，全面重新融入社会，提高患者的生活质量。为了在人工智能的新时代实现这一目标，该领域可以主动寻求立法支持，促进获得负担得起的人工智能技术的政策，例如：用于远程监控健康和身体活动的可穿戴设备，外骨骼和感官服装以增强功能在行动受限的患者中，以及在接触性运动中用于预防脑震荡的智能头盔。由于该领域培训适应性健康技术方面的专家，Physiatry可以投资发展领导者，他们将塑造关于人类表现增强的国家对话，并且可以讲述相关的伦理，社会和文化影响。他们甚至可以帮助指导和告知联邦对不断发展的增强技术的监管。

换句话说，专业应该引导人们在自己的领域内利用人工授精，以最好地服务于该领域的陈述指令：恢复，恢复和维护健康。上述一些战略也可能适用于其他专业，但实施情况可能因组而异。这是由于各种各样的法律和经济力量所形成的广泛的临床领域，目标，文化和实践范围。一旦这些力量（报销，许可，监管等）完全一致，人工智能就会成为一种进步的催化剂，而不是消极的破坏者或厄运的预兆。当然，承诺的土地并不容易。这可能意味着特定专业的从业人员需要获得一套新的技能，同时重新定义其相对于其他竞争专业的比较价值。

顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者[_a1***_]科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。

医疗行业人工智能的应用场景十分广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 医学影像分析：利用计算机视觉和深度学习技术，对医学影像进行自动化、高效化和精准化的分析，帮助医生发现异常、识别病灶、定量测量、预测预后等。
2. 临床辅助决策：通过自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，构建临床知识库，模拟专家推理过程，为医生提供最佳的诊断和治疗建议。
3. 智能药物研发：借助深度学习技术，快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，实现缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
4. 智能诊疗：人工智能技术用于***诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。
5. 智能健康管理：利用人工智能技术，为患者提供健康风险评估、虚拟护士、精神健康支持、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理服务。
6. 智能医疗机器人：通过机器人技术，为患者提供直接支持，如聊天机器人可以帮助患者查询症状、恢复情况等，甚至提供药物提醒服务。
7. 远程医疗：如远程会诊、远程示教、远程监护等，使得医疗服务能够跨越地域限制，为更多患者提供及时有效的医疗服务。

随着技术的不断进步和医疗需求的日益增长，医疗行业人工智能的应用场景还将继续扩展和深化。但需要注意的是，在应用人工智能技术时，应确保数据的准确性和隐私的安全性，并遵循相关的***和法律规范。

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整体来看，AI技术对于提升多种疾病的筛查和诊断效率作用明显，这也在一定程度上缓解了医生不足的问题。国内多个人工智能领域的创新企业展示了各自在“AI＋医疗”上的研发成果，其中不乏已经在国内外多家知名医院落地的应用。

　平安医疗科技与美国光视共同研发的OCT眼底疾病智能诊断系统。

据亿欧智库统计，今年1~5月，在医疗人工智能领域，融资千万金额以上企业有11家，融资总额大约10亿元。这其中，以智能影像***诊断获得投资最多，而AI药物研发则可能成为下一个风口。

目前主要应用在这些方面：

智能诊断***系统：目前成熟度已经比较高。其针对癌症、糖网眼底病变、乳腺癌、脑卒中、冠心病、食道癌等疾病的筛查都有良好的使用效果。

语音电子病历：语音输入自动转化为电子病历。成熟度高，科大讯飞等巨头都在推出，但不是医院刚需。

导诊机器人：以前导诊人员大多是初级护士或者实习生，导诊技术难度本来就不高，因此被很多医院引入。

AI＋药品研发：技术成熟度较低，但会成为下一个风口。

到此，以上就是小编对于吴恩达人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达人工智能技术的4点解答对大家有用。

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