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学习人工智能 掌握人工智能相关知识

人工智能是一项听起来高大上的,并且能够有利于人类社会的新发明。一个新事物的产生必然是要通过漫长的研究得到的,而作为普通人的我们想要学习,首先就要掌握基础的知识。所以下面就来教大家学习人工智能,如何学习人工智能方面的知识?

学习人工智能

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人工智能研究在本质上是学术性的,在你能够获得人工智能的某些细节之前,需要大量的跨各类学科的数学知识。这部分的人工智能关注于算法和驱动人工智能发展的工具。比如,什么样的神经网络结构能够改善视觉识别的结果?我们如何使无监督学习成为更有用的方法?我们能否找到一个更好的方法,去理解深度学习流水线是如何得出答案的?

另一方面,人工智能应用更多是关于使用现有工具去获取有用的结果。开源在这里发挥了一个重要的作用,那就是免费提供了易于使用的、各种语言的软件。公有云提供商也致力于提供大量的机器学习、模型、以及数据集,这使得人工智能的入门比其它的要简单的多。

普通程序员该如何正确学习人工智能方向的知识?

1. 熟练掌握基础理论知识

要成为人工智能领域,尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础,尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单,表面上可以不用在意太多的数学和算法细节,但实际上,即使是针对工程应用,一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式,能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。相关的知识理论基础包括:高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。

当然,如果不打算进行特别深入的研究和扩展,以上内容并不需要都精通,但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内,只有在掌握这些基础的前提下,理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。

2. 相关基础工具的学习和应用

熟练掌握基础理论的同时,还要掌握相应的编程语言。目前机器学习最为普遍的语言是Python,大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单,上手较为容易,同时有较强的语言表达能力,又很容易与其他语言的项目进行交互,这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一。

学习人工智能

人工智能与机器学习、大数据这几个概念之间存在怎样的联系?

学者们研究「人工智能」的初衷,是为了制造出能够像人脑一样思考的机器。虽然目前我们距离这一目标还过于遥远,不过这正是我们前往终极目标的必经之路。它们往往被称作为「应用人工智能」,即帮助我们完成各种简单任务的手段或工具。

正是通过机器学习,这些「应用人工智能」才得以实现。机器学习(Machine Learning)指用大量数据训练出一个模型的过程,使它可以代替人类完成一些简单的任务。机器学习是目前应用人工智能最为主流的实现方式。

体育记者想让机器帮助他们撰写格式固定的赛事新闻,医生需要机器辅助查看患者的 X 光片,公司职员想通过机器快速审阅合同等文件...通过机器学习训练出对应的算法模型,在输入新的数据后自动生成结果,可以帮助他们显著的提高工作效率。

大数据(Big Data)提供了训练模型所需要的基础原料。 Gartner Group 对大数据的定义为:需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。对于这些数量惊人、形式多变的数据进行收集、管理、分析等的技术,被称为「大数据技术」。海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料,它们让机器顺利完成「学习」,胜任我们给予的任务。

简单来说,机器学习是实现人工智能的途径与手段,大数据则提供实现人工智能的基础资料。

可以看得出来学习人工智能是很难的,需要有一定的计算机基础,所以打好基础是最重要的。可以先理论的了解相应的知识,然后再构建框架,学习编程,这样就能够有效的学到人工智能的知识。


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