人工智能理念及技术应用-人工智能理念及技术应用论文
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能理念及技术应用的问题,于是小编就整理了1个相关介绍人工智能理念及技术应用的解答,让我们一起看看吧。
人工智能主要是学什么的?
人工智能主要是学习数学、算法、编程语言等内容,以及其他相关的学科,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。需要学习一些基础课程,如高等数学、线性代数、概率统计、数值分析、离散数学等。同时也需要学习一些编程语言和算法,如python、C++、J***a、MATLAB等,以及电子信息类的课程,如信号与系统、数字信号处理、通信原理等。
- 数学基础:包括高中数学和大学微积分,这是人工智能的基础。需要掌握线性代数、概率论与数理统计等知识。
- 编程语言:Python是一种流行的编程语言,也是AI开发的主流语言,因此学习Python是必须的。如果有C++或J***a基础,则会更好。另外,R语言、MATLAB也是常用的编程语言,熟悉这些语言的基本语法和常用库也很重要。
- 机器学习算法:机器学习算法是人工智能的核心,需要学习各种算法,如回归、分类、聚类、降维等。推荐使用《Python深度学习》作为入门教材。
- 深度学习框架:选择一个适合自己的深度学习框架,比如TensorFlow、PyTorch等。同时,了解神经网络的原理和应用也很重要。
- 数据科学和机器学习工具:熟悉常用的数据科学和机器学习工具,如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等。
现在人工智能已经成为越来越火的一个方向。AI,即人工智能,但又不限于机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。
但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。在学习过程中,你会面对大量复杂的公式,在实际项目中会面对数据的缺乏,以及艰辛的调参等。
应用就是把人工智能应用到业务中,对自己的问题,收集数据,建立模型,可以用传统模型或深度学习模型。这一块程序员去做还是有一定优势的, 做到这一步需要对机器学习和深度学习有一定了解, 熟悉python, 能用tensorflow做一些模型训练。
优化是学习的第二步,需要对卷积神经网络的原理和计算过程很清楚,对tensorflow,caffe,pyTorch等框架比较熟悉,对Inception,Resnet等经典模型的结构有一定研究,能够看懂论文和代码,并能够结合数据[_a***_]分析和实验,对模型结构,参数等不断进行优化,达到提高识别率等目的, 这个优化过程需要耗费大量的时间。
定义问题,能够做到这一步应该是大神级的存在了,例如谷歌大脑,AlphaGO等顶级团队和学术界的科学家和资深工程师等。难点是如果用数学语言定义清楚问题,并能够用工程上可行的机器学习算法进行优化求解。
作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等,并通过项目实操多参与实践。
知识体系
首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势, 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解,能用tensorflow做一些模型训练。
您好啊,学习人工智能前要具备三个部分的基础知识,具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。
第一点数学基础
作为计算机科学的一个分支,人工智能的本质还是处理的数据信息,所以数学的基础知识是必备的。
主要掌握的数学知识包括如下内容:
第二点英语基础
因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好,很多技术文献资料都是外文的,如果想在这个方面有所成绩,就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级,但是要具备计算机英语基础,以后再慢慢学习专业的名词术语。
第三点编程技术
想学好人工智能,需要具备基础的编程能力,现在主流的J***A/Python语都是要求掌握的,尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。
Python语言的特点就是“优雅”、“明确”、“简单”,是完全面向对象的语言,本身扩展性很强,目前提供了丰富的API和工具,可以很方便的编写扩展模块。所以上手比较快速。
万事开头难,首先把各方面的基础知识打牢了,在后面的学习和工作中才能事半功倍,游刃有余,如果还有什么不明白的,可以继续交流。
到此,以上就是小编对于人工智能理念及技术应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能理念及技术应用的1点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络,不代表本站立场,如转载内容涉及版权等问题,请联系邮箱:83115484@qq.com,我们会予以删除相关文章,保证您的权利。转载请注明出处:http://www.bfgfmw.com/post/34884.html