人工智能技术的缺陷与改进方法?
第一:对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一,这些具体的要求不仅涉及到数据的获取,还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展,未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二:技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件,实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展,所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善,所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下,有很多AI产品依然存在较大的缺陷,不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三:对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发(编程),这个过程往往需要使用者有一定的技术积累,这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因,尤其是对于广大的中小企业用户来说,搭建一个技术团队往往并不现实。
要想解决人工智能产品(软件)存在的这些问题,除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外,还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中,这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出,未来将有大量的人工智能应用推向市场,这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。
如何学习人工智能?
1、掌握一些数学知识,比如说,高数,概率论,数理统计等,还有常见的算法等
2、掌握一门编程语言,比如说Python,在人工智能这方面用的比较多;
把学校的课余时间充分的利用起来,学习技术,到达企业的要求,那些数学知识得靠自己多练习;
想学习Python的话,可以到“ 如鹏网 ”上去看一下,有详细的课程体系,有网络的地方就可以学习,根据自己的时间来灵活安排学习进度,把课余的可支配的时间充分的利用起来,也有更多的时间来练习,夯实基础;
以前在如鹏网上学习的时候,也有很多是利用学校的课余时间来学习的,大二大三就开始工作了,拿着薪资上大学,积累工作经验,等到毕业去找工作的时候,完全不一样了
有问题随时提问,老师实时在线答疑,口碑不错,基本上都是慕名而去的,而且每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题,需要以录音的方式进行提交,为以后的面试做准备,毕业前,老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”,并对每位同学的就业全程进行指导。
有新的课程更新了,也是可以继续免费申请了来学习的,有详细的课程体系,可以看一下;
我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法,希望对大家有所帮助。开发阶段:首先,AI开发目前来说基本可以等价于机器学习,机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要,我选择是python,原因是数据处理功能强大,对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段:
- 学习了python的基础
- 爬虫开发
- pandas数据处理
- python可视化开发
- 学习算法,从最基础,最重要的开始。最小二乘法,贝叶斯,逻辑回归,决策树。
- 学习机器学习流程,预处理,特征工程
- 学习应用scikit-learn来建模训练数据
- 在kaggle上找个比赛题目,下载数据放入sk-learn中去实战
- 学习神经网络,深度神经网络,卷积神经网络
- 在kaggle上找个比赛题目,应用神经网络去训练
学习人工智能可以分成两大阶段:基础理论学习和实践编程。
第一步:学习人工智能知识,从机器学习、图像识别、自然语言处理等入门,覆盖基本的有关算法的知识,这是学习人工智能的基础。我们需要掌握机器学习、神经网络、深度学习等理论知识,并能够熟练地实践这些算法,以便在实际项目中使用它们。
第二步:开始实践编程。实践机器学习、图像识别、自然语言处理等人工智能领域的编程技术,并以此为基础结合实际应用场景,进行实践,熟悉实际中数据的处理,模型的训练和应用等实践能力,从而掌握完整的实践编程技能。常用的编程语言包括Python,C++和Java等。
总之,学习人工智能需要掌握的技能点有:课程的理论学习、编程技术的实践和数据的处理。除此之外,在实践过程中,我们还可以借鉴其他人的经验,加速学习进度,熟悉常见框架和开源库,以及其他人工智能项目等,以加快学习速度,提高实践能力。
人工智能是通过学习人类的数据,从中找出规律,然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的,可以先从机器学习的算法入手,这些算法有趣且不难理解,是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如:
非监督式学习中的K-Means算法,DBSCAN,t-SNE等等,主要不是用来预测,而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有:
- 回归算法:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法,常见的种类有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应回归样条,以及本地散点平滑估计。
- 决策树学习:根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,通常用来解决分类的问题。常见种类有:分类及回归树,随机森林,多元自适应回归样条,以及梯度推进机。(虽然名字长但是内容不难理解)
- 深度学习算法在近期赢得了很多关注,特别是百度也开始发力深度学习后,更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:卷积网络,堆栈式自动编码器。(同样是名字长但是内容不难理解)
了解过一些算法后,就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了!这时需要学习一下编程语言Python,具体的指令非常简单,几乎一行代码就能训练好预测模型,然后做出自己的预测结果了!具体资源有很多教机器学习的书籍和视频,B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下,也可以去Kaggle这个网站,有很多有趣的项目,网站提供数据,自己做模型做预测然后提交,比照精确度,满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码,可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是:预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来,生存率跟他们在船上的位置,性别,收入,家庭人数等等都有关系。
作为一个想进入人工智能专业的高中生,应该做一些什么准备?
谢谢邀请!
作为一名科技工作者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
对于高中生来说,如果未来想选择人工智能专业应该做好三方面准备,其一是人工智能对于数学的要求比较高,所以应该在高中时期就奠定一个扎实的数学基础;其二是目前开设人工智能专业的高校比较少,而且大部分高校都是重点高校,所以应该根据自身的学习能力慎重选择目标高校;其三是当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主,所以应该有更长远的学习规划。
从人工智能的发展趋势来看,未来随着产业结构升级的持续推进,会为人工智能产品的落地应用奠定一个更加扎实的基础,而整个人工智能行业也会释放出大量的人才需求,所以向人工智能领域发展是不错的选择。但是,由于人工智能行业目前依然处在发展的初期,很多人工智能产品依然面临落地难的问题,所以未来较长一段时间内,人工智能领域依然需要大量具备创新能力的研发型人才。
对于高中生来说,在本科期间除了可以选择人工智能专业之外,还可以重点考虑一下大数据、计算机科学与技术、物联网和软件工程这几个专业,一方面这些专业与人工智能之间有紧密的联系,另一方面开设这些专业的高校也比较多,有比较大的选择空间。
除了计算机相关专业之外,如果有明确的读研计划,在本科期间还可以考虑选择数学和物理专业,这两个专业在读研时转向人工智能方向也相对比较容易。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,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,或者私信我!
谢邀。
现在还是一名高中生,我认为还是做好当前的事,现在学好自己的课程,每天多做两道题才是未来能够选择自己专业的最好的准备。
首先,现在不用考虑那么多,无论你未来上大学是要选择计人工智能还是机械工程,都不是现在说的算的,你先学人工智能,你即使报了这个志愿,录取时也可能会发生调剂,所以现在还是努力学好现在的课程,在高考时多考些分数,未来选大学,选专业时才能够选择自己喜欢的方向。
其次,就算现在你去学习一些计算机方面的知识,又有多大的用处呢?未来在大学都会学到,而且有专业的老师去教授,远比自学快得多,而且学习人工智能重点要和计算机打交道,要有大量的时间去写代码,读代码,这些都是高中时不具备的,而且电脑产生的不利的诱惑要远比积极的方面要多得多。
所以,还是认真学习高中课程知识才是最重要的,这样未来才会掌握更多的主动权,掌握更多的资源。
如有帮助请点赞,关注,感谢!@大学电商人
选择有创新和创客教育经验的高中,现在已经有很多高中在进行人工智能专业渗透,一些高中已经开设人工智能创新班。另外对于计算机学习,可以适当进行一些渗透,比如现在在自主招生中比较注重的数理化生信息学,信息学目前在各个高中大热,在自主招生中,信息学竞赛也有很大的竞争力,而且信息学竞赛的学习对学生的解题思路和数学思维能力的培养,都有很大的提升。另外数学和信息学对于以后从事人工智能专业也相当重要,所以从现在开始,注重基础,注重思维习惯的养成,注重编程对学生数学和思维能力的影响。谢谢,祝您梦想成真。
知道吗哪些最强大脑的人想学的专业大都是计算机,自动化,人工智能专业,你先看自己的理科成绩是否很好,尤其数学是否最好。学人工智能现在主要就是算法,数学必须很好,补好就别瞎想了,哪些课程你再努力也学不会的。
在人工智能飞速发展的条件下,如何认识物质与意识的关系?
原创思想,实话实说,有鉴于脑科学研究的极端困难性,现在的脑科学基础研究步履艰难,进展缓慢,尽管AI的未来取决于脑科学研究的进展(视觉感知,听觉感知,思维,意识等等),但目前而言,除了本民科在听觉模式感知上的突破之外,脑科学基本上不能为AI提供任何帮助或借鉴,至于何为意识,意识如何诞生,更是远远超越了感知的层次,人类几乎处于一无所知的状况。恕本人悲观,恐怕在近几百年之内难有进展。
物质与意识的关系,是唯物主义和唯心主义这两个哲学最关心的问题,我用科学概念来解释这个问题,物质有质量,质量是物质的标致,能量没有质量,所以能量不是物质。一切物质的变化都是能量改变发生的,没有能量的变化,物质就是死物,一切生命体指的都是能量的特殊变化,生命是靠能量维持的,物质和能量是可以互变的,互变也是能量推动的,意识代表生命的存在,代表活,只有生命才能推动社会发展,如果没有物质,意识变成无物可推,如果没有意识,物质只是死物,没有意识也构不成社会,没有意识,一切都是死的,只有意识存在了,物质才会变活,才会有社会存在,社会才会发展变化。现在的人工智能是按照人类事先编制好的逻辑去演算的,在强大的电脑运算下,在演算和储存记忆信息方面远超人类,但直觉和灵感方面现在的人工智能是比不过人类的,人脑还有比人工智能强的地方,但无论人工智能如何变,都不会引起物质与意识关系发生变化。
物质是实体,意识是思维的结果。比如,人类的大脑是物质实体,大脑运转、思维会产生它的运算结果“意识”。人工智能也是这样,在计算设备物质实体的基础支撑上,产生AI运算结果。所以,物质是意识产生的基础。
谢谢邀请。
首先,不仅仅是人工智能飞速发展,当下社会发展落后,技术的发展过于快速,没有给人消化理解的时间过程。
至于物质和意识,最可怕的不是没有意识,而是顽强的自以为是的以为自己有意识。物质与精神是二种形态的看似不同的状态。其实又是服从于人的需求的工具。
关于是物质第一性,还是精神第一性的讨论不胜枚举。个人认为,不过是非黑即白的不死不休罢了。本质上,物质满足人本能的需求,精神满足于人的欲望的需求。都是为人服务的,也是密不可分的一件事情的两个方面。
如果我们非要落进是非之中,恐怕也只能做个是非之人。黑与白是两种基本色调,但是社会不是只有正确和不正确的区别,还有七彩颜色,放到社会发展里面,就是各种各样的精神,知识,物质都存在,相互之间可能并无联系,但是都存在着,即使不发生关联,也是社会的一份子。
这个世界,不管是精神层次的,还是物质方面的,都是依据人才能产生价值的,或者说,离开人的价值是不存在的,也可以理解成为人既货币。其它的都是为人服务的,包括货币。
到此,以上就是小编对于怎样激发人工智能潜能的问题就介绍到这了,希望介绍关于怎样激发人工智能潜能的4点解答对大家有用。