人工智能应用从入门到精通-人工智能应用从入门到精通PDF

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

1. 人工智能的发展时期7个阶段？
2. 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？

人工智能的发展时期7个阶段？

第一阶段

　　50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

　　第二阶段

　　60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新***。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。

　　第三阶段

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。

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

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？

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。

到此，以上就是小编对于人工智能应用从入门到精通的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用从入门到精通的2点解答对大家有用。

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