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。
人工智能诞生于什么具体地方?
人工智能的诞生时间是1956年的夏天,地点是美国达特茅斯学院,在这里举办了人类第一次人工智能的研讨会,会议上麦卡锡提出人工智能,并且产生人工智能的逻辑理论机器。之后的人工智能经历了几个发展阶段,其中20世纪50-70年代是黄金时代,之后10年是低谷,稍后又进入到繁荣时代。
人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战?
人工智能革命归根结底是算力的革命。
为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象,我打算先聊一些人工智能是什么,然后再聊具体的机遇和挑战。
如上文所讲,人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力?就是做1+1=2的能力,就是简单地做加法的能力,更复杂的计算都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦,这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化,就是给出一个模型,这个模型有一些参数没办法确定,然后通过计算对这些参数进行优化,最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以,计算就是优化。
(图源: )
人工智能的各种模型,算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主,其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁,但是不是最根本的,哪怕就是线性模型,找到合适的参数可能都能够达到很好的效果,只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势,非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以,最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型,只有加法没有任何其他的别的东西。
人工智能需要学习哪些数学知识?
从我目前工作中用到的数学的角度来讲一下:
- 初级知识:
- 一元一次方程y=kx+b
- 二元一次方程组解法
- 余弦定理
- 勾股定理
- 三角函数
- 幂次运算
- 平方运算
- 分数运算
2. 高级知识
- 微分学
- 积分学
- 求导
- 统计学
- 线性代数
- 贝叶斯原理
- 最小二乘法
- sigmoid函数
如果题主所说的【学习人工智能】是指写一些简单的代码,跑个tensorflow的手写数字识别demo,那其实不需要什么数学基础。但如果题主指的是深入了解一些经典模型的工作原理和参数求解算法的细节,那确实还是需要一些数学基础的。就以目前流行的深度学习技术来说,要系统的学习需要有微积分和线性代数的基础,而且微积分部分的基础知识要求并不高,懂链式法则,了解一些常见函数的求导方法就可以了。
不过个人建议如果有时间和精力,除了大热的深度学习技术,最好也对经典的机器学习算法也做一些了解,比如适用于监督学习的LR,SVM,Naive Bayes,Boosting,CRF,HMM,适用于非监督学习的Kmeans,DBScan,LDA。这样可以避免因为技术视野太窄,造成“手中有锤子,看什么都像钉子”的习惯性路径依赖。学习这些传统机器学习技术的数学基础知识要求也不高,除了基础微积分和线性代数,再加上一个概率论就可以搞定。
线性代数:如何将研究对象形式化?
概率论:如何描述统计规律?
数理统计:如何以小见大?
最优化理论: 如何找到最优解?
信息论:如何定量度量不确定性?
形式逻辑:如何实现抽象推理?
这都是学习人工智能时需要碰到的数学知识。
未来已来,人工智能势不可挡。
人工智能已应用多个领域,就业面广,薪资高,当属炙手可热的技术!
学习人工智能不一定要很深的数学理论知识,在四川新华电脑,人工智能会学习以下课程:
一、计算机基础和C语言。
二、Photoshop设计流程、HTML基础以及CSS页面布局。
三、JavaScript语言、Oracle数据库。
四、Linux系统、java语句。
五、Python语法、智能推荐系统。
六、大型J2EE项目开发、JavaWeb项目开发、机器人爬虫系统、智能推荐系统,
到此,以上就是小编对于人工智能期末复习48题的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能期末复习48题的4点解答对大家有用。