人工智能到底是什么(人工智能到底是什么意思)
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本文目錄:
一、人工智能的定義是什么?
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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)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.
二、人工智能技術(shù)是學(xué)什么?
1、人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)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(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)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(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的 科技 產(chǎn)品,將會(huì)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(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺等等,總的說來,人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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(xí)內(nèi)容主要包括: 機(jī)器學(xué)習(xí)、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(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、自然語言處理,這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向,只要精通其中一個(gè)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(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)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(huì)的,需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ),同時(shí)還有一段時(shí)間的積淀。
想必大家也都知道,現(xiàn)在是一個(gè)逐漸智能化的 社會(huì) ,隨著 科技 的不斷進(jìn)步,越來越多的智能化產(chǎn)品開始進(jìn)入到人們的生活中。而近些年,相信大家經(jīng)常會(huì)聽到人工智能四個(gè)字,人工智能這個(gè)行業(yè)比較吸引人,同時(shí)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(jìn)入這個(gè)行業(yè),但進(jìn)入這個(gè)行業(yè)并不容易,如果是零基礎(chǔ)的話更是需要學(xué)習(xí)很多東西才行。那么人工智能入門需要我們學(xué)習(xí)什么呢?
需要我們了解的一點(diǎn)是人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科,其本身涉及很多方面,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等,因此,我們想要學(xué)好整個(gè)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(jì)學(xué)等等。很多人可能要問,我學(xué)習(xí)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(shí)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(jì)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(xí)人工智能的時(shí)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(jìn)行計(jì)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(xí)的就是編程語言,畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的,推薦學(xué)習(xí)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(xí)Java,而Python可以說是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當(dāng)然,只掌握一門編程語言是不夠的,因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)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(xiàng)技能,需要我們花費(fèi)大量時(shí)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(jì)算機(jī)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(huì)錯(cuò),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(gè)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(jì)和隨機(jī)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(jī),貝葉斯,決策樹,邏輯回歸,線性模型,聚類算法,遺傳算法,估計(jì)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(shí)現(xiàn)還是要編程的;
4.技術(shù)基礎(chǔ):
計(jì)算機(jī)原理,操作系統(tǒng),程序設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)、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(dá)茅斯頓學(xué)術(shù)會(huì)議上提出:人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā),研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)
AdvancedOperatingSystems高級操作系統(tǒng)
AdvancedAlgorithmDesign高級算法設(shè)計(jì)
ComputationalComplexity計(jì)算復(fù)雜性
MathematicalAnalysis數(shù)學(xué)分析
AdvancedComputerGraphics高級計(jì)算機(jī)圖形
AdvancedComputerNetworks高級計(jì)算機(jī)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(huì)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(jì)算機(jī)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(gè)大的方向是車牌識別;目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問題,做跟蹤和識別也不錯(cuò);
(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(gè)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(jì)和隨機(jī)過程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊(yùn)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(jì)規(guī)律。
需要算法的積累:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法,比如要讓機(jī)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(shí)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(shí)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(xí)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(jì)和隨機(jī)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(jī),遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法,比如要讓機(jī)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(shí)間的積累。
需要掌握至少一門編程語言:畢竟算法的實(shí)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(jì)
三、 各種框架,如Tensorflow等
四、 深度學(xué)習(xí),其中包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)。
五、 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測和人臉識別、YOLO V2 多目標(biāo)多種類偵測、GLGAN 圖像缺失部分補(bǔ)齊以及語言喚醒等。
熟練掌握C程序設(shè)計(jì)語言,以及C++、Java、Visual Basic中的一種程序設(shè)計(jì)語言
從專業(yè)的角度來說,機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、自然語言處理,這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向,只要精通其中一個(gè)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(gè)方向深入研究。其實(shí)嚴(yán)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(huì)的,需要有一定的數(shù)學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ),同時(shí)還有一段時(shí)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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它試圖理解智能的本質(zhì),并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)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(jī)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(kuò)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(xiàng)工作的人必須了解計(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等。一般來說,人工智能研究的主要目標(biāo)之一是使機(jī)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(xí)內(nèi)容主要包括:機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論(搜索方法等)。)、圖像識別、生物進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)、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(gè),你就已經(jīng)非常強(qiáng)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(gè)方向來深入學(xué)習(xí)。事實(shí)上,嚴(yán)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(shí)間的積累。
三、人工智能與機(jī)器人的區(qū)別是什么?
主要區(qū)別是,性質(zhì)不同、特點(diǎn)不同、應(yīng)用不同,具體如下:
一、性質(zhì)不同
1、人工智能
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
2、機(jī)器人
機(jī)器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機(jī)器。
二、特點(diǎn)不同
1、人工智能
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(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺等等,人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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。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、機(jī)器人
機(jī)器人具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征,可以輔助甚至替代人類完成危險(xiǎn)、繁重、復(fù)雜的工作,提高工作效率與質(zhì)量,服務(wù)人類生活,擴(kuò)大或延伸人的活動(dòng)及能力范圍。
三、應(yīng)用不同
1、人工智能
機(jī)器視覺,指紋識別,人臉識別,視網(wǎng)膜識別,虹膜識別,掌紋識別,專家系統(tǒng),自動(dòng)規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),智能控制,機(jī)器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程等。
2、機(jī)器人
我國的機(jī)器人專家從應(yīng)用環(huán)境出發(fā),將機(jī)器人也分為兩大類,即工業(yè)機(jī)器人和特種機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人是指面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機(jī)械手或多自由度機(jī)器人。特種機(jī)器人則是除工業(yè)機(jī)器人之外的、用于非制造業(yè)并服務(wù)于人類的各種先進(jìn)機(jī)器人,包括:服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、娛樂機(jī)器人、軍用機(jī)器人、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等。在特種機(jī)器人中,有些分支發(fā)展很快,有獨(dú)立成體系的趨勢,如服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、軍用機(jī)器人、微操作機(jī)器人等。
參考資料來源:百度百科-人工智能
參考資料來源:百度百科-機(jī)器人
四、人工智能有什么分類呀
中國人工智能發(fā)展迅猛,政府對人工智能也是很重視的。人工智能的專業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開發(fā)、計(jì)算機(jī)方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動(dòng)化、通信、機(jī)械制造,人工智能的前景雖然很好,但是它的難度系數(shù)很高,目前人工智能的人才需求量很大,相比于其他技術(shù)崗位,競爭度降低,薪資相對來說是較高的,因此,現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。人工智能的發(fā)展前景還是很不錯(cuò)的,原因有幾點(diǎn),智能化是未來的重要趨勢之一、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然帶動(dòng)人工智能的發(fā)展、人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。
目前,人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的重視,我相信在未來的應(yīng)用前景也會(huì)更加廣泛。
以上就是關(guān)于人工智能到底是什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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