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人工智能主要是学习什么技术?28

提问网友 发布时间:2024-03-06 16:57
我问一下LED灯外壳写着180V一240V50HZ它的功率是多少瓦
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5个回答
热心网友 回答时间:2024-04-09 20:41

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你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;

当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;

1、从基础学科来分析

人工智能主要得学习数学,计算机,算法,心理学,统计学,概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业,比如社会学领域的人工智能就离不开社科,经济学领域的人工智能离不开财经等等。

2、人工智能的方向

§机器学习

§深度学习

§模式识别

§计算机视觉

等等。不展开了,自己百度。

3、人工智能前景广阔

人工智能已经列入国家中长期发展规划。未来,不对,现在人工智能已经或正在渗入生产生活的方方面面。

目前人工智能专业的学习内容有: 机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的前置课程主要有,信号处理,线性代数,微积分,还有编程(有数据结构基础)从上面的专业课程内容来看,需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。

从专业的角度来说,机器学习、图像识别、自然语言处理,这其中任何一个都是一个大的方向,只要精通其中一个方向,就已经很厉害了。所以不要看内容很多,有些你只是需要掌握,你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说,人工智能不算难学,但是也不是轻轻松松就能学会的,需要有一定的数学相关的基础,同时还有一段时间的积淀。

热心网友 回答时间:2024-04-09 20:37
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。
热心网友 回答时间:2024-04-09 20:43
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。
热心网友 回答时间:2024-04-09 20:43
学习人工智能前要具备三个部分的基础知识,具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。

第一点数学基础

作为计算机科学的一个分支,人工智能的本质还是处理的数据信息,所以数学的基础知识是必备的。

主要掌握的数学知识包括如下内容:

线性代数(向量)和概率论
高等数学(微积分、矩阵等)
离散数学(集合论等)
统计学(聚类分析、回归分析、分布等)
算法相关(人工神经网络、决策树、分层聚类等)

第二点英语基础

因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好,很多技术文献资料都是外文的,如果想在这个方面有所成绩,就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级,但是要具备计算机英语基础,以后再慢慢学习专业的名词术语。

第三点编程技术

想学好人工智能,需要具备基础的编程能力,现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的,尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。
热心网友 回答时间:2024-04-09 20:37
1.促进生产力提升 促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一,从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看,未来更多的智能体将逐渐走进产业领域,人工智能也将是产业领域发展的新动能 当然,人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景,这个过程还是相对比较复杂的,相信在当前产业互联网发展的大潮下,人工智能的落地应用会进一步提速
2.降低岗位工作难度 人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度,降低岗位工作难度的同时,也必然会提升岗位工作效率 实际上,人工智能技术的运用,不仅会降低职场人的岗位工作难度,还会进一步拓展职场人的能力边界,使得职场人在借助于人工智能技术的情况下,成为一名全面手
3.加速创新 人工智能技术的运用会进一步促进创新,这在当前产业结构升级的大背景下,具有非常实际的意义 创新是企业发展的原动力,也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础 人工智能加速创新可以体现在多个方面,比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。

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