js做人工智能应用-js做人工智能应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于js做人工智能应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍js做人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果要学习人工智能的编程，现在有什么语言和好方法？
2. 一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

如果要学习人工智能的编程，现在有什么语言和好方法？

现在人工智能可以说是非常的火热，很多同学也想学习。但是刚开始时候总是会觉得比较迷茫，不知道如何开始学，也担心人工智能太难，自己可能学不会。其实不用太担心，因为人工智能入门其实并不难。这篇文章对如何去学习人工智能，给出一些建议。

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

1 了解人工智能的背景知识

人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间自然也就清楚这些概念具体代表什么了。

python

这两年风光无限好，不仅可以用来做软件服务，系统管理，还可以做数据分析和商业智能，但是发现没有，只是因为他的库多且容易入门使用而已，抛开这些，其他Python是上不了台面的，就像狗肉上不了酒席一样，目前稍微有点规模的企业应用，其开始考虑的技术栈中不会有Python，最多只是用Python来做些辅助功能。

仔细观察，你会发现Python生态的繁盛主要是它容易入门，容易使用，相对的学习时间和成本比其他语言低太多，但是要真正掌握和熟练使用它的精髓，其实是不容易的，说句实在话，如果你非常熟练之后你会发现这种胶水动态类型的脚本语言要定制一个特殊库功能的话我也比那些静态编译型语言更加繁琐，写起来也会漏洞百出。

个人还是推荐J***a，C＋＋等传统语言，如果基于这些语言实现的数据分析库，人工智能库越来越多，越来越容易使用的话，那就没其他胶水语言什么事了

个人判断未来里面python热度会降低，至少不会像现在这种热炒的局面

一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。

至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。

到此，以上就是小编对于js做人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于js做人工智能应用的2点解答对大家有用。

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