人工智能到底是学什么的?零基础怎么入门?

kuaidi.ping-jia.net  作者:佚名   更新日期:2024-08-06
人工智能,到底是学习什么的?好学吗?

人工智能主要指的是现在的智能化科技和计算机技术。
人工智能也是分为两个不同的方面,第一个方面主要针对是计算机的学习,算法的学习,主要是计算机的变成,各种算法程序,这样程序是控制机器运行的关键,一个智能化的机器人,里边有许多的芯片,这些芯片当中也是存储了许多的程序,机器在运行的时候也是会调用不同的程序,开始运行。
这些算法和编程的学习也是需要很强的逻辑思维,很多的语句都是有一定的逻辑思维,这个思维也是需要我们进行理解,这样使用的时候也是非常的方便,还有就是一些计算机的语言,都是我们开始需要接触的,对这些东西比较感兴趣的同学可以试一下,还是存在一定的难度,当然随着自己不断的积累,也是会有很大的进步。
紧接着就是一些电子机械传统的学习,主要偏向于硬件和通信有关,我们要了解设备机器的构造是如何的,硬件就是偏向于制造一些,主要是对设备不同硬件部分如何工作,如何协调了解清楚,还要了解各个模块的功能,运行情况等,这也是非常重要的一个环节,偏向于智能化制造方面,还有就是一些设备之间通信的问题,都是需要学习清楚。
无论是哪个方面,都是需要我们认真的学习,自己本身就是学习这个专业的,感受最深的是学习智能化这些东西学习很强的兴趣,因为被迫的学习和主动的钻研有很大的差别,尤其是这些思考量比较大的东西、
更多的是建议学习这些方面的同学提前培养一下自己的兴趣,这也是很关键的,对自己以后的学习有很大的帮助,自己学起来的时候也是有一定的基础。

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。

人工智能所需要学习的技能有以下这些
①机器学习的基础是数学,入门AI必须掌握一些必要的数学基础,但是并不是全部的数学知识都要学,只学工作上实际有用到的,比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握,但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种,而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西,比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识,才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架:python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow,数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas,如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理,则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知,包括机器学习、深度学习两大模块,相关的算法原理、推导和应用的掌握,以及最重要的算法思想。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

现在说的人工智能其实就是自动化, 实现方法是机器学习,更前沿一点的是深度学习
机器学习入门需要比较高的数学门槛,深度学习只是机器学习里面一个子领域
机器学习的方式是利用数据来总结经验,实现预测能力,取代人直接学习的经验。“学习”的过程是一个数学建模的过程
零基础的话 可以找一些零基础学深度学习的书,如果看得下去,才有机会进这个领域

现在说的人工智能其实就是自动化,实现方法是机器学习,更前沿一点的是深度学习
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机器学习的方式是利用数据来总结经验,实现预测能力,取代人直接学习的经验。“学习”的过程是一个数学建模的过程
零基础的话 可以找一些零基础学深度学习的书,如果看得下去,才有机会进这个领域

人工智能涉及的学科包括:计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
主要需要学习数学,深度学习理论,机器学习和统计概率知识,编程等。

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