人工智能的三大专业知识?
人工智能产业技术的:算法、计算能力、信息大数据融合,成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据,数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上,算法可表现为:视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别,不同物体代表性物体识别,如:车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长,全球的数据总量都飞快的增长,数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时,更无法满足人工智能相关的高性能计算需求,多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力,成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时,信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本,大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
人工智能专业能力要求?
学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力,毕竟是前沿科学行业,其次才是数学知识和编程能力,数学知识如果你是做学问做算法突破,那么对于你的数学能力要求是相当高的,如果是做工程等,数学这块要求并不高,大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的,这个不是必要条件。
人工智能是一门极富挑战性的科学,必须懂得计算机知识,心理学和哲学等多方面的知识。是一个包含很多学科的交叉学科,需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
学习人工智能都要了解哪些方面?
作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,人工智能专业属于计算机大类专业之一,虽然是新兴专业,但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔,同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段,所以当前人工智能专业也是热点专业之一。
人工智能专业有三个特点,其一是多学科交叉,涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科,因此整体的知识量还是比较大的,其二是学习难度较大,人工智能本身的知识体系尚处在完善当中,很多领域还有待突破,其三是实践场景要求高。
基于这三个特点,要想在本科阶段有较好的学习效果,要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况,在大一期间一定要多做加法,尤其要重视编程语言的学习,基于编程语言来打开计算机技术大门,进而学习机器学习,而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。
其二是选择一个自己的主攻方向,围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多,大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等,选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看,可以重点关注nlp、cv这两个方向。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景,这对于学习效果有较大的影响,建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候,要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素,从这个角度来看,学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。
我从事教育、科研多年,目前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,都可以私信我!
这个问题很具体,我来给你详细解答:
要学习人工智能,首先,我们需要学习相关的算法,包括基础算法(如决策树,K近邻,贝叶斯,逻辑回归)和高级算法(如深度学习,CNN,RNN,目标检测算法等)。其次,我们需要了解相应的数学概念,包括线性代数、概率论、微积分等。此外,还需要掌握编程语言,比如python,C++等,以及深度学习框架,如Pytorch,Keras,TensorFlow等。
有了上述知识的基础,我们就可以开始学习人工智能的更深层的知识,如机器学习,自然语言处理,数据挖掘等。此外,我们还要学习有关人工智能的经典书籍,如神经网络与深度学习,机器学习,自然语言处理等。
总之,学习人工智能,除了要深入学习相关的知识外,还要掌握相应的工具和技能,最后,要多实践,培养技术的实际应用能力。
除了上述技能外,在学习人工智能的过程中,还需要掌握一些相关的网络课程。 在此,可以从深度网络,像素空间,卷积信号处理,神经网络,机器学习,自然语言处理,数据挖掘等方面开始学习。
此外,对于一些技术密集型的应用,比如计算机视觉,图像识别,机器翻译,机器人控制,语音识别等,我们还需要学习相应的平台和技术,如TensorFlow,OpenCV,YOLO等。
人工智能主要是通过计算机来实现的,所以要了解计算机基础知识,尤其是算法、数据结构、计算机 Vision 、机器学习、深度学习等。
另外,人工智能还与各个学科相关,如心理学、经济学、哲学、法学等,所以也要了解这些学科的基本知识。
1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论;2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;3.编程语言基础:C/C++、Python、Java;4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等。
人工智能专业需要学习什么?
1.数学能力:高等数学、线性代数、概率论等,必须得掌握最基础的东西,比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。2.编程能力:掌握一门语言(建议pytjon),能独立编写代码、调试程序。3.计算机思维:熟悉数据结构,了解数据库、操作系统等。4.算法:理解常见的算法,比如动态规划、贪心。5.机器学习:掌握常见的机器学习算法,比如LR、SVM、随机森林等。6.深度学习:掌握基本的神经网络结构,包括多层感知机、CNN、RNN。7.文献阅读能力:跟踪前沿,掌握新思路、新想法。比如attention、GNN。
大家好,我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。
首先从机器学习ML开始,机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构,例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等,我们只有修改一下模型的参数,对其进行训练输出最优模型即可;
第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型,这个过程是对于计算机的计算能力要求很高,所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐,深度学习有很多网络结构需要学习,如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样,如CNN用在图像识别分析领域,RNN、LSTM用在语音识识别;
第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势,支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架;
希望我的回答能帮到您,谢谢。
人工智能可以从不同纬度分很多方向,每个方向需要学习的重点也不尽相同:
从领域来看,可分为语音、图像、自然语言、决策推理等,每个领域关注的点有所不同。到都有个共同点,机器学习、深度学习是基础,每个领域都可以用到,只是不同的算法侧重点不一样。
从工作性质来看,可分为学术研究、AI应用。学术研究更偏算法推演,对数学基础要求较高。AI应用偏实践,关注业界前沿研究,并应用到业务场景中。
到此,以上就是小编对于人工智能都需要学会哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能都需要学会哪些的4点解答对大家有用。