人工智能技术能学啥啊知乎-人工智能技术能学啥啊知乎
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人文智能学什么?
人文智能是学以人为中心的人工智能,它通过AI技术和人文主义的结合,把人性和情感置于AI研究的中心。
人文智能设计和实践以人为本的AI技术和应用,强调AI“以人为本”的理念。
人文智能不仅仅是人工智能,人文智能正在进行发展的人工智能技术不光是一个个机械化的符号,而增加了更多人性化的交流方式, 是有情感和互动面对面服务的人文智能。
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[_a***_]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,并能够结合数据进行分析和实验,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。
什么是人工智能
人工智能,英文名为Artificial Intelligence,也就是人们口中的AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能的主旨是研究和开发出智能实体,在这一点上它属于工程学。由于覆盖的领域非常广泛,所以这是一门集众多学科精华的尖端技术。
人工智能涉及的学科包括:计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、医学等多门学科。
目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业,在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的,比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。
计算机类包含:计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、集成电路设计与集成系统等学科
自动化类包含:自动化、轨道交通信号与控制等
数学类包含:数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等
作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术,国家高度重视人工智能产业的发展。
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