机器学习人工智能应用-
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习人工智能应用的问题,于是小编就整理了4个相关介绍机器学习人工智能应用的解答,让我们一起看看吧。
人工智能哪个专业容易考研?
1、纯理论性的,以强人工智能或者神经网络为研究方向,本科可以选择神经科学,也可以选修心理学、哲学、计算机科学。
2、从算法层面对人工智能的优化,本科自然要学计算机科学了,但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。
一、人工智能专业就业前景:
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。
难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好
微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
这样的话,你就是人才,你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去,你就是这个领域的专家甚至大师。
二、人工智能专业就业方向 :
人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。
人工智能能不能对机器学习的成果进行总结,比如阿尔法狗能像围棋高手一样教我下棋吗?
阿尔法狗,我想是程序员根据围棋所专门编写算法程序,然后附一大量案例分析的数据库,这样阿尔法狗就可以在下每一步棋后,就会计算其后几十步,或者几百步的可能性,拥有强大的计算能力,人的大脑毕竟有局限性。
阿尔法狗只会把此次作为案例保存到数据库,至于教你下棋,除非你有计算机那样的计算能力。个人拙见
从人工智能到机器学习,***服务将会发生怎样的变化?
机器学习只是人工智能的初级行为。***服务有可能从现在的VR互动体验的初级形态,演变为未来的"超元域″仿真生活体验,甚至在人工智能"奇点″之后上升为全[_a***_]"上传″,变成生活在虚拟世界中的全新数字人类。
人工智能需要哪些高级的数学知识?
人工智能和数学领域有着非常密切的联系,让我们来进行论述和探讨。
一、数学与人工智能
人工智能是一个交叉学科,应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制,便于开发新算法。
线性代数是描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习方法,将待处理的非结构化数据都转换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式,声音数据可以表示为向量形式,神经网络就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。大家都知道,概率论与统计学可以用来研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测,预测源于不确定性,而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。另外,微积分是数学分析的基础。
二、AI在数学界的作用
人工智能最大的优势,在于可以帮助人们寻找出人类思维不易发现的联系,也就是帮助人类寻找“直觉”。现在的AI,已经可以通过一定的算法,分析大量数据间存在的关系以及规律,从而帮助发现一些新的猜想。一旦在AI的帮助下找到新的猜想,接下来数学家们就要对这些新猜想,进行深层次地推演和证明。那些被证明为“真”的猜想,最终将会作为定理为人类直接应用。目前,AI已经可以提供一个强大的框架,在有大量数据或难以利用经典方法研究的数学领域中,发现了不少有趣且可以获得论证的猜想。
数学在人工智能领域中发挥着重要的作用。如神经网络中的所有参数都被存储在矩阵中;线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便,尤其是在GPU上训练模型时,因为GPU可以并行地以向量和矩阵运算。图像在计算中被表示为按序排列的像素数组。视频游戏使用庞大的矩阵来产生令人炫目的游戏体验。在机器翻译中,如何检测你输入的语言种类会用到概率论的相关知识。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解,计算各语言模型的概率,然后概率最高的是最后确定的语言模型。另外,用神经网络进行图像分类,网络的输出是衡量分类结果可信程度的概率值,即分类的置信度,我们选择置信度最高的作为图像分类结果。而混合高斯模型、隐马尔科夫模型等传统语音处理模型都是以概率论为基础的。
到此,以上就是小编对于机器学习人工智能应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习人工智能应用的4点解答对大家有用。
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