matlab中人工智能模块的应用-matlab中人工智能模块的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于matlab中人工智能模块的应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍matlab中人工智能模块的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. python与matlab的优缺点比较？
2. 如何学习基于R语言来解决生物学问题的机器学习方法？
3. 现在AI人工智能用什么编程语言最多？
4. 医学领域的AI除了看医疗影像还能做什么？
5. 机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

python与matlab的优缺点比较？

Python和Matlab都是科学计算和数据分析领域常用的编程语言，它们都有一些优缺点，如下：Python优点：

1. 简单易学，开发效率高；

2. 具有强大的数据处理和科学计算能力；

3. 开源，拥有庞大的支持社区，有大量的第三方库和工具可以使用；

4. 具有强大的机器学习和人工智能库（如TensorFlow、PyTorch等）；

5. 能够编写Web应用程序和自动化脚本。

Python缺点：

1. 虽然Python速度已有所提升，但仍比C、C++等语言要慢；

2. 不适合处理大型数据或需要高性能计算的计算任务。

如何学习基于R语言来解决生物学问题的机器学习方法？

先介绍一下R语言:

R內建多種統計學及數字分析功能。R的功能也可以透過安裝套件（Packages，用戶撰寫的功能）增強。因為S的血緣，R比其他統計學或數學專用的編程語言有更強的物件導向（面向对象程序设计, S3, S4等）功能。R的另一強項是繪圖功能，製圖具有印刷的素質，也可加入數學符號。雖然R主要用於統計分析或者開發統計相關的軟體，但也有人用作矩陣計算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件GNU Oct***e和商業軟件MATLAB。

但笔者认为矩阵算法还是用MATLAB最好，人工智能目前最好用Tensor Flow。

现在AI人工智能用什么编程语言最多？

python应该是现在用的最多的了，其次就是C/C++，小众一点的就是像LUA这种，也有专门做算法研究的用matlab，我们实验室一般是matlab做基础算法实验，python做AI神经网络搭建，C/C++做工程上的应用封装。

实际上，选择语言还是要看你具体做什么，相信对于程序猿来说，只要精通了一个语言，其他语言上手到熟悉花不了太多时间。

现在各大主流AI框架基本上都同时提供有各类语言的接口，如果只是使用，那基本上用自己熟悉的语言，如果还需要学习研究甚至改造框架和一些底层算法，那还是python适用面更广。

目前人工智能领域的研发主要***用的编程语言集中在Python、C系列、J***a、R、Lisp等编程语言，目前Go语言的上升趋势也相对比较明显，也可以重点关注一下。

Python语言目前在人工智能领域的应用是比较普遍的，主要原因有三点，其一是Python语言实现起来比较容易，Python语言当中有大量的库可以直接使用，这会在很大程度上方便人工智能的开发，比如pandas、Scipy、Numpy等库；其二是Python语言本身能够完成落地应用，生态环境比较健全；其三是Python程序调整起来比较方便，由于目前人工智能领域的研发尚处在早期，需要频繁的调整，这也是Python得到大量应用的重要原因。

Python除了在人工智能领域的应用比较广泛之外，Python在大数据和嵌入式开发领域也有大量的应用场景，而大数据和嵌入式开发与人工智能也有密切的联系，所以未来Python在产业互联网阶段的应用前景还是比较广阔的。

C、C++、C#等语言在人工智能领域也有大量的应用，相对于Lisp专注于科研不同，C语言系列编程语言有较强的落地能力，尤其是C++语言既有强大的设计能力，又有较强的运行性能，所以在行业应用领域的应用是比较广泛的，比如工业机器人和智能装备领域就有大量的应用场景。相信在产业互联网阶段，C系列依然是不可或缺的编程语言。

Go语言主要专注于性能的提升，随着大数据和云计算的发展，未来Go语言的发展前景还是比较值得期待的，Go语言通过大数据进入人工智能领域也相对比较容易，所以对于传统开发人员来说，也可以重点关注一下Go语言，但是从目前人工智能领域的应用生态来看，Python语言可以作为初学者的首选。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机[_a***_]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，都可以在评论区留言！

医学领域的AI除了看医疗影像还能做什么？

医学领域的AI除了看医疗影像之外还能动手术啊。

手术机器人是医学领域AI中已经发展非常长时间的一项技术，而且也已经在临床中投入了应用，也取得了不错的效果。

最开始设计手术机器人的目的主要是看中了手术机器人的精准操作和手术机器人的不知疲惫，因为我们也都说机器人目前主要的还是工业机器人，还到不了特别智能化机器人的地步，而工业机器人在精准操作上已经发展了很多年，是具备深厚的技术积累的，如果将一些手术能够定量化设计，辅以机器人的精准操作，那么是能够做到让创口尽可能减小，让手术时间尽可能缩短的。

专门用于外科手术的医疗机器人在90年代初诞生了，ROBODOC就是其中的代表。1986年，美国IBM的Thomas J. Watson研究中心和加利***亚大学合作开发，并于1992年成立了Integrated Surgical Systems公司，推出第一个被FDA通过的手术机器人——ROBODOC。该机器人可完成全髋骨替换、髋骨置换及修复和膝关节置换等手术，髋关节置换过程中，它对股骨的调整精确度达到96%，而医生的手工精确度只有75%。现在目前全球应用最广泛的机器人是达芬奇，已经成功的推出了四代产品。所以总结一下，手术机器人有以下好处：

1、 创口更小，更加平稳，不受人的生理和心理因素的影响。

2、 没有感染问题，对于一些特殊手术，能够更好的保护医生的安全

3、 可以远程操作，对于医疗***的均衡有一定的好处。

机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

楼上有的我就不再重复了，理论知识是无论如何都要学好的，我来补充一下我的观点，首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么，人工智能是一个很宽泛的概念，现在它涉及到的主要领域有，图像处理与识别，自然语言处理，语音识别等等，我觉得楼主应该好好的去了解一下这些，然后找到自己感兴趣的领域，然后集中精力去学，毕竟人没有三头六臂，每个人的精力都是有限的，以上为我浅薄的建议了。

首先我们来了解一下人工智能，机器学习和深度学习的关系，人工智能是最早出现的，包含了后两者；其次是机器学习，包含了后者；深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动，所以要学习人工智能，免不了要学习后面的两个内容，对于机器学习，你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，一边学一边做，看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了，对于深度学习，我也没怎么开始，可以好好的看看deep learning这本书。

你这个专业偏向前端的执行，去完成具体的工作，而人工智能是大脑，基本上纯粹的计算机，网络，算法，现实生活的模拟。

请注意，本科生基本上面向应用，相当于武林高手，剑客，但不是创建武功的人，因为技术基础知识不够，储备不够，但是别失望，人工智能的最大好处和特点就是应用简单，也就是说不用研究人工智能是怎么回事儿，最大的需求和价值在与应用的拓展和发挥，这是引领未来的关键，如何找到行业的切入点，发挥最大价值是发展的目标。

这样说能明白吗？

要转人工智能，从哪里入门呢，我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习，那么他们三者之间关系是怎么样的呢，从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的，而机器学习在次外层，是一种实现人工智能的方法，深度学习在最内层，是一种一种实现机器学习的技术，也是目前人工智能的核心所在，正是因为深度学习的火热，才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习，然后再学深度学习。

那么机器学习又该从哪里学起呢，我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，楼主是工科专业，应该是学过C++的，我就默认楼主有编程基础了，这门课程的用的语言是matlab，有一定编程基础的学起来应该是比较简单的，听完课，并且完成他的课后练习，效果应该是还是不错的，书籍的话我推荐周志华老师的西瓜书，这本书还是很不错的

另外觉得实战不够的话，可以看这本书---机器学习实战，用的是python

深度学习的话，可以看deep learning这本书，如下图所示

学习深度学习理论知识的同时，还可以一边学习tensorflow，学习tensorflow的书籍也是有的，不过官方的文档就够用了，边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络，做一做小实验，加深自己的理解。

我也是正在学习中的学生，所以只能说到这了，希望能帮到你，码字不易，望多多点赞

到此，以上就是小编对于matlab中人工智能模块的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于matlab中人工智能模块的应用的5点解答对大家有用。

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