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yoloai自瞄抖（yolo 自瞄）

發(fā)布時間：2023-05-28 12:35:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 51

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人工智能主要是學(xué)什么的？

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人工智能主要是學(xué)什么的？

要了解人工智能學(xué)什么內(nèi)容，需要首先了解人工智能是什么：

1、人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)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(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)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(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)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(fù)雜工作。

那么，人工智能學(xué)什么內(nèi)容呢？

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

需要的基礎(chǔ)課程主要有，信號處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）。

從專業(yè)的角度來說，機器學(xué)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(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)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(xué)，但是也不是輕輕松松就能學(xué)會的，需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)，同時還有一段時間的積淀。

想必大家也都知道，現(xiàn)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(chǎn)品開始進入到人們的生活中。而近些年，相信大家經(jīng)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(xué)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(chǔ)的話更是需要學(xué)習很多東西才行。那么人工智能入門需要我們學(xué)習什么呢？

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

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等等。很多人可能要問，我學(xué)習人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)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(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們在學(xué)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)、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(yīng)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(xué)習的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習Java，而Python可以說是學(xué)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(shù)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(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)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(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析，博弈論；

2.算法積累：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(xiàn)還是要編程的；

4.技術(shù)基礎(chǔ)：

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

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

該概念第一次在達茅斯頓學(xué)術(shù)會議上提出：人工智能是從計算機應(yīng)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(xué)。

核心課程

ArtificialIntelligence人工智能

MachineLearning機器學(xué)習

AdvancedOperatingSystems高級操作系統(tǒng)

AdvancedAlgorithmDesign高級算法設(shè)計

ComputationalComplexity計算復(fù)雜性

MathematicalAnalysis數(shù)學(xué)分析

AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形

AdvancedComputerNetworks高級計算機網(wǎng)絡(luò)

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(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)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(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。線性代數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)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(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

學(xué)習人工智能，需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)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(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

一、 Python基礎(chǔ)

二、 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其中包含微積分基礎(chǔ)、線性代數(shù)以及概率統(tǒng)計

三、 各種框架，如Tensorflow等

四、深度學(xué)習，其中包含機器學(xué)習基礎(chǔ)、深度學(xué)習基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度強化學(xué)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(shè)計語言，以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設(shè)計語言

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(xué)的一個分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)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(yīng)。該領(lǐng)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(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大?？梢韵胂螅斯ぶ悄軒淼?科技產(chǎn)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(xué)，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是一門非常廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)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(fù)雜任務(wù)。

那么，人工智能學(xué)到了什么？

目前，人工智能專業(yè)的學(xué)習內(nèi)容主要包括：機器學(xué)習、人工智能導(dǎo)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(wǎng)、博弈論等。

所需的基礎(chǔ)課程主要是信號處理、線性代數(shù)、微積分和編程(有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ))。

從專業(yè)的角度來看，機器學(xué)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(jīng)非常強大了。所以不要看太多的內(nèi)容，有些你只需要掌握，你需要選擇一個方向來深入學(xué)習。事實上，嚴格來說，人工智能不難學(xué)，但不容易學(xué)。它需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和一段時間的積累。

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