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    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)

    發(fā)布時間:2023-03-26 02:27:01     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 133        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于AI智能技術的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)

    一、人工智能技術是學什么?

    1、人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的 科技 產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

    2、人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

    那么,人工智能學什么內容呢?

    目前人工智能專業(yè)的學習內容主要包括: 機器學習、人工智能導論(搜索法等)、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

    需要的基礎課程主要有,信號處理,線性代數,微積分,還有編程(有數據結構基礎)。

    從專業(yè)的角度來說,機器學習、圖像識別、自然語言處理,這其中任何一個都是一個大的方向,只要精通其中一個方向,就已經很厲害了。所以不要看內容很多,有些你只是需要掌握,你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說,人工智能不算難學,但是也不是輕輕松松就能學會的,需要有一定的數學相關的基礎,同時還有一段時間的積淀。

    想必大家也都知道,現在是一個逐漸智能化的 社會 ,隨著 科技 的不斷進步,越來越多的智能化產品開始進入到人們的生活中。而近些年,相信大家經常會聽到人工智能四個字,人工智能這個行業(yè)比較吸引人,同時薪資待遇也較好。因此,很多的大學畢業(yè)生畢業(yè)之后都想要進入這個行業(yè),但進入這個行業(yè)并不容易,如果是零基礎的話更是需要學習很多東西才行。那么人工智能入門需要我們學習什么呢?

    需要我們了解的一點是人工智能是一個綜合學科,其本身涉及很多方面,比如神經網絡、機器識別、機器視覺、機器人等,因此,我們想要學好整個人工智能是很不容易的。

    首先我們需要一定的數學基礎,如:高數、線性代數、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問,我學習人工智能為什么要有數學基礎呢?二者看似毫不相干,實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化,概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律,此外還有許多其他數學科目,這些數學基礎能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。

    然后我們需要的就是對算法的累積,比如人工神經網絡、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬,最后做出相應操作的一種智能化工具,算法在其中扮演的角色非常重要,可以說是不可或缺的一部分。

    最后需要掌握和學習的就是編程語言,畢竟算法的實現還是需要編程的,推薦學習的有Java以及Python。如果以后想往大數據方向發(fā)展,就學習Java,而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當然,只掌握一門編程語言是不夠的,因為大多數機器人的仿真都是采用的混合編程模式,即采用多種編程軟件及語言組合使用,在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++,此外還有MATLAB、VC++等,總之一句話,編程是必不可少的一項技能,需要我們花費大量時間和精力去掌握。

    人工智能現在發(fā)展得越來越快速,這得益于計算機科學的飛速發(fā)展??梢灶A料到,在未來,我們的生活中將隨處可見人工智能的產品,而這些產品能為我們的生活帶來很大的便利,而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以,選擇人工智能行業(yè)不會錯,但正如文章開頭所說,想入行,需要我們下足功夫,全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。

    1.數學基礎:

    高等數學,線性代數,概率論數理統(tǒng)計和隨機過程,離散數學,數值分析,博弈論;

    2.算法積累:

    神經網絡,支持向量機,貝葉斯,決策樹,邏輯回歸,線性模型,聚類算法,遺傳算法,估計方法,特征工程等;

    3.編程語言:

    至少掌握一門編程語言,越精通越好,畢竟算法的實現還是要編程的;

    4.技術基礎:

    計算機原理,操作系統(tǒng),程序設計語言,分布式系統(tǒng),算法基礎;

    人工智能,即AI(ArtificialIntelligence),是一門包含計算機、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。

    該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出:人工智能是從計算機應用系統(tǒng)角度出發(fā),研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動的能力,以及延生人類智能科學。

    核心課程

    ArtificialIntelligence人工智能

    MachineLearning機器學習

    AdvancedOperatingSystems高級操作系統(tǒng)

    AdvancedAlgorithmDesign高級算法設計

    ComputationalComplexity計算復雜性

    MathematicalAnalysis數學分析

    AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形

    AdvancedComputerNetworks高級計算機網絡

    就業(yè)方向參考

    (1)搜索方向:百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)

    (2)醫(yī)學圖像處理:醫(yī)療設備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像,大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

    (3)計算機視覺和模式識別方向:前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個熱點問題,做跟蹤和識別也不錯;

    (4)還有一些圖像處理方面的人才需求的公司,如威盛、松下、索尼、三星等。

    另外,AI方向的人才都是高 科技 型的,在待遇方面自然相對比較豐厚,所以很這個方向很有發(fā)展前途。

    高等數學,線性代數,概率論數理統(tǒng)計和隨機過程,離散數學,數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法,也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化,概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。

    需要算法的積累:

    人工神經網絡,支持向量機,遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法,比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

    需要掌握至少一門編程語言:

    比如C語言,MATLAB之類。畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話,一些電類基礎課必不可少。

    學習人工智能,需要數學基礎:高等數學,線性代數,概率論數理統(tǒng)計和隨機過程,離散數學,數值分析。

    需要算法的積累:人工神經網絡,支持向量機,遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法,比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

    需要掌握至少一門編程語言:畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話,一些電類基礎課必不可少。

    一、 Python基礎

    二、 數學基礎,其中包含微積分基礎、線性代數以及概率統(tǒng)計

    三、 各種框架,如Tensorflow等

    四、 深度學習,其中包含機器學習基礎、深度學習基礎、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、生成式對抗神經網絡以及深度強化學習。

    五、 商業(yè)項目實戰(zhàn),如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測和人臉識別、YOLO V2 多目標多種類偵測、GLGAN 圖像缺失部分補齊以及語言喚醒等。

    熟練掌握C程序設計語言,以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設計語言

    從專業(yè)的角度來說,機器學習、圖像識別、自然語言處理,這其中任何一個都是一個大的方向,只要精通其中一個方向,就已經很厲害了。所以不要看內容很多,有些你只是需要掌握,你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說,人工智能不算難學,但是也不是輕輕松松就能學會的,需要有一定的數學相關的基礎,同時還有一段時間的積淀。

    感謝題主提出的問題,非常榮幸能夠做出回答。

    1.人工智能是計算機科學的一個分支,它試圖理解智能的本質,并產生一種新的智能機器,它能以類似人類智能的方式做出反應。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。自人工智能誕生以來,其理論和技術日益成熟,應用領域不斷擴大。可以想象,人工智能帶來的 科技 產品將成為未來人類智能的“容器”。人工智能可以模擬人類意識和思維的信息過程。人工智能不是人類智能,但它可以像人類一樣思考,并可能超越人類智能。

    2.人工智能是一門具有挑戰(zhàn)性的科學,從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學。人工智能是一門非常廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習、計算機視覺等。一般來說,人工智能研究的主要目標之一是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能的復雜任務。

    那么,人工智能學到了什么?

    目前,人工智能專業(yè)的學習內容主要包括:機器學習、人工智能導論(搜索方法等)。)、圖像識別、生物進化理論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

    所需的基礎課程主要是信號處理、線性代數、微積分和編程(有數據結構基礎)。

    從專業(yè)的角度來看,機器學習、圖像識別和自然語言處理都是大方向,只要你精通其中的一個,你就已經非常強大了。所以不要看太多的內容,有些你只需要掌握,你需要選擇一個方向來深入學習。事實上,嚴格來說,人工智能不難學,但不容易學。它需要一定的數學基礎和一段時間的積累。

    二、AI人工智能分析的特征有哪些?

    【導讀】人工智能的作用在于其在垂直領域和場景的應用,通過應用,將不同的多源大數據進行打通,在融匯和發(fā)展過程中,體現其成長和挖掘價值。那么,AI人工智能分析的特征有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)

    一、差異性

    與單一來源數據智能分析相比,AI人工智能實現了集多端口、多行業(yè)、多來源的綜合性數據融合,在數據來源、數據結構、產生時間、使用場所、代碼協(xié)議等方面具有較大的差異性。

    二、共享性

    AI人工智能技術能夠打破信息孤島困境,打通信息流通動脈,盤活數據潛在價值,推動各行業(yè)、部門之間形成統(tǒng)一高效、互聯互通的數據和資源共享布局。

    三、準確性

    以人工智能為核心的多源數據融合,進一步提高數據內容的系統(tǒng)性,確保數據來源的完整性和可靠性。

    四、技術性

    人工智能實現了多源數據多端口接入,同時垂直領域的應用需求嵌入不同多源數據融合處理技術,是個“技術活”。

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    五、權威性

    依托權威、合法、多源的一手數據資源,進行多源AI人工智能分析結果的展示內容、發(fā)布數據具備權威性,具有一定的指導意義。

    六、前瞻性

    人工智能分析能夠有效地補充傳統(tǒng)單一來源數據分析手段的缺陷,通過數據清洗和處理技術,加之合理的建模,充分挖掘和掌握運行規(guī)律,具備較強的前瞻性。

    以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關于“AI人工智能分析的特征有哪些?”的相關內容,希望對大家有所幫助。至于人工智能的利弊,小編認為要區(qū)分對待,理性看待,取其精華,去其糟粕。

    三、人工智能包括哪些方面

    工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。

    人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,可以產出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

    自從人工智能誕生以來,理論和技術越來越成熟,應用領域在不斷的擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能,但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

    優(yōu)點:

    1、在生產方面,效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替了人的各種能力,人類的勞動力將大大被解放。

    2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善,較少的資源可以滿足更大的需求。

    3、人工智能可以提高人類認識世界、適應世界的能力。

    缺點:

    1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情,人類失業(yè)率會明顯的增高,人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。

    四、人工智能領域都有哪些

    什么是人工智能?

    人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學,是認知、決策、反饋的過程。

    人工智能技術的細分領域有哪些?

    人工智能技術應用的細分領域:深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

    下面,我們就每個細分領域,從概述和技術原理角度稍微做一下展開,供大家拓展一下知識。

    1、深度學習

    深度學習作為人工智能領域的一個重要應用領域。說到深度學習,大家第一個想到的肯定是AlphaGo,通過一次又一次的學習、更新算法,最終在人機大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

    對于一個智能系統(tǒng)來講,深度學習的能力大小,決定著它在多大程度上能達到用戶對它的期待。。

    深度學習的技術原理:

    1.構建一個網絡并且隨機初始化所有連接的權重; 2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中; 3.網絡處理這些動作并且進行學習; 4.如果這個動作符合指定的動作,將會增強權重,如果不符合,將會降低權重; 5.系統(tǒng)通過如上過程調整權重; 6.在成千上萬次的學習之后,超過人類的表現;

    2、計算機視覺

    計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用,其中包括,醫(yī)療領域成像分析、人臉識別、公關安全、安防監(jiān)控等等。

    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)計算機視覺

    計算機視覺的技術原理:

    計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。

    3、語音識別

    語音識別,是把語音轉化為文字,并對其進行識別、認知和處理。語音識別的主要應用包括電話外呼、醫(yī)療領域聽寫、語音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。

    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)語音識別

    語音識別技術原理:

    1、 對聲音進行處理,使用移動函數對聲音進行分幀; 2、 聲音被分幀后,變?yōu)楹芏嗖ㄐ危枰獙⒉ㄐ巫雎晫W體征提??; 3、 聲音特征提取之后,聲音就變成了一個矩陣。然后通過音素組合成單詞;

    4、虛擬個人助理

    蘋果手機的Siri,以及小米手機上的小愛,都算是虛擬個人助理的應用。

    虛擬個人助理技術原理:(以小愛為例)

    1、用戶對著小愛說話后,語音將立即被編碼,并轉換成一個壓縮數字文件,該文件包含了用戶語音的相關信息; 2、由于用戶手機處于開機狀態(tài),語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中,然后再通過一系列固定電 線發(fā)送至用戶的互聯網服務供應商(ISP),該ISP擁有云計算服務器; 3、該服務器中的內置系列模塊,將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。

    5、自然語言處理

    自然語言處理(NLP),像計算機視覺技術一樣,將各種有助于實現目標的多種技術進行了融合,實現人機間自然語言的通信。

    AI智能技術(AI智能技術人員交流平臺)NLP

    自然語言處理技術原理:

    1、漢字編碼詞法分析; 2、句法分析; 3、語義分析; 4、文本生成; 5、語音識別;

    6、智能機器人

    智能機器人在生活中隨處可見,掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天,還是自主定位導航行走、安防監(jiān)控等,都離不開人工智能技術的支持。

    智能機器人技術原理:

    人工智能技術把機器視覺、自動規(guī)劃等認知技術、各種傳感器整合到機器人身上,使得機器人擁有判斷、決策的能力,能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。

    7、引擎推薦

    淘寶、京東等商城,以及36氪等資訊網站,會根據你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的產品、或網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

    Google為什么會做免費搜索引擎,目的就是為了搜集大量的自然搜索數據,豐富他的大數據數據庫,為后面的人工智能數據庫做準備。

    引擎推薦技術原理:

    推薦引擎是基于用戶的行為、屬性(用戶瀏覽行為產生的數據),通過算法分析和處理,主動發(fā)現用戶當前或潛在需求,并主動推送信息給用戶的瀏覽頁面。

    以上就是關于AI智能技術相關問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關問題,您也可以聯系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。


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