想要学习人工智能需要什么条件?需要有编程基础吗:人工智能分类比较多,看你研究什么。:-人工智能,编程,学习,条件
人工智能分类比较多,看你研究什么。
2我认为对于学习条件来说并无硬性要求,人工智能涵盖面比较广泛,学什么,怎么学这个必然要视你的学习目的而定。下面,我将出于我自己的学习经验对这个问题进行简要解答。
细分的话,我认为人工智能可以分为两个学习方向。其一,是出于科研目的的理论知识学习;其二,是出于应用目的的开发技能学习。当然,两个方向并非完全独立,选择一个学习方向,必然也会涉及另一个方向的学习,只不过学习侧重点不同。
以科研为目的的理论知识学习
顾名思义,人工智能就是以机器模拟人类的思考方式去处理一系列比较复杂的任务。但是,机器真的就有智慧吗?对计算机运行原理稍微了解的人都明白,答案是否定的!机器永远都是机器,它不可能有智慧,最起码就目前的计算机体系结构而言,它的智慧也只是在强大的算力上模拟来的,机器并不会思考!但是,就人工智能产品而言,它确确实实在进行一些列复杂的思考……而这又怎么解释呢?答案是“人类规定了机器在处理问题时的一系列规则”,而这个规则的定制就属于人工智能学习方向上的以科研为目的的理论知识学习。
通过上述解释也可以看出,人工智能理论知识的学习并不简单,最起码对于全国99%的人来说这是一个比较抽象的学科领域。作为学习者,我认为应当具备以下几个学习条件:
1.良好的英文文献阅读能力。就目前情况来看,不管是国内专家还是国外专家,都更倾向于通过英文期刊来发表自己的研究成果,所以,良好的英文文献阅读能力对于了解和学习领域前沿成果,培养自己的科研思路是非常重要的。
2.扎实的数学基础,对高等数学、线性代数、离散数学等应具有最基本的掌握。人类对于机器智能化运行规则的规定正是通过一些列复杂的数学公式完成的,以卷积神经网络为例,如果我们不懂最基础的卷积运算,那怎能搞懂什么是卷积神经网络?我认为,这也是学习人工智能最难的一部分。
3.良好的计算机知识体系。人工智能虽然不是因计算机而生,但却是因计算机而火。所以,掌握基本的计算机知识,有基本的编程基础对于学习人工智能理论知识有很大的帮助,马克思说实践是检验真理的唯一标准,只有在不断的应用、测试中,我们才能更好的理解其基本运行原理。
当然,以科研为目的的人工智能理论学习所要满足的条件远不止以上三个,但是上述三个条件确实是最基本、最难搞定的要求,换句话说,就这三个条件,我认为就可以劝退百分之99的意向学习者了,如果有兴趣有毅力,能坚持,那就开始吧,学到之后,你将打开剖析世界真理的大门,更精彩的世界在前方等着你。
出于应用目的的开发技能学习
相对来说,这种学习方式相较于理论学习要简单的多。但是,有一点我们需要清楚,虽然优秀的人工智能理论研究者不一定是优秀的人工智能应用开发者,但优秀的人工智能开发者,一定会是一位熟练掌握人工智能理论基础的理论研究者。但世事无绝对,相对于凤毛麟角的技术大牛,如果我们放低自己的要求,将自己定位为一名普通的人工智能开发者,那么,我们的学习条件要低很多。可以总结为以下几点:
1.基本了解所学人工智能领域的基本原理。对于以开发为目的的学习方式来讲,基本了解所学领域的基本原理是非常有必要的。同样的,我们以卷积神经网络为例,如果我们要以卷积神经网络开发一款识图工具,那么我们最起码要懂得如何在代码中设置卷积核的大小,要懂得设置几层神经网络效果最好,要知道什么是特征向量,并懂得如何通过特征向量计算两张图片的相似度。
2.掌握以python为主的计算机编程语言。因为就我自己而言,python是我在人工智能领域的主力开发语言,但这并不意味着其它语言不行。比如,如果熟练使用java,也是可以的。我之所以推荐python,那是因为用python做人工智能开发的人太多太多了,相对来说基于python的来源工具和教程也是非常的多,对于我们的学习,会有比较大的帮助。
3.要懂得充分利用以github为主的代码托管平台,并养成勤查好问的好习惯。对于这一条我就不细说了,总结一句话,不会查找现成的开源代码的程序员不是一个合格的程序员。
总而言之,不管是理论学习还是应用开发学习,在人工智能领域都是不简单的,当然,有志者事竟成,如果真的感兴趣,我相信没有什么能够阻挡你学习的步伐。
最后插一句,我认为研究生更适合从事人工智能领域的工作,因为有一个好的指导老师对于学习人工智能是非常有帮助的,在这一资源上,我相信大多数人是无法和研究生相比的。
3勤能补拙,肯用心,有人带就行
4要确定自己的应用方向,人工智能只是一种技术,但要落地到应用才能发挥自己的作用。比如图像识别,语音合成,自然语言识别翻译等等。
选定好方向,然后开始:
1、要有一定的数学基础,高数基础,统计学,概率论,线性代数。就这些
2、学习一种语言,很多人用的python,或者你喜欢的任何一种语言。
3、坚持学习和练习。
4、如果英文好那你会进步很快。
祝你成功!
5人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学等多方面的知识。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;总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。对于人工智能在编程方面需要满足多方面的要求。需要掌握至少一门编程语言,首选语言是Python,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少。
人工智能学习的重点是机器学习。机器学习不是手动编码具有特定指令的软件例程来完成特定任务,而是一种“训练”算法的方式,以便它可以学习如何“训练”涉及向算法提供大量数据并允许算法自我调整和改进。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习,归纳逻辑编程,聚类,强化学习和贝叶斯网络等。
人工智能,这个词又一次火爆了起来,原因依然是人才难求。几乎每年的招聘季,人工智能这个词必然会成为热点话题,一方面是因为这类专业毕业的人才“值钱”,另一方面则是这一领域非常“缺人”。“年薪三十万属于白菜价、薪资1年涨60%、有多少人就要多少”等等的话题不时刷爆人们的眼球。
许多人将AI与遥远的未来联系起来。当然,人们对人工智能对我们的社会和未来的影响表示担忧。但随着人工智能的进步和采用继续加速,有一点是肯定的,影响将是显而易见的。
6学习人工智能需要具备以下几点:
1. 良好的数学基础。从事程序员工作的都知道,逻辑思维是至关重要的。这里或多或少就会用到数学知识。当然你从事算法相关就更需要数学了,简单的微积分常识,概率估计这些都是必备的。最优化理论,极大似然估计等概念也是需要掌握的。另外还需要离散数学,数值分析等进阶知识点。
2. 强大的编程能力。无论从事算法研究还是算法开发都需要较强的编程能力,包括写代码的水平,代码优化的能力,数据结构的设计以及文档格式的书写等等。只有你做到了代码实现,才能将自己的思想付诸于实际。
3. 一定的英语水平。算法工作是需要不断学习前沿知识的,这就需要多看高水平论文。当前主流论文以英文为主,只有你看懂了别人的论文,才能领会其精髓。
总之,只要你付出应有的努力,并坚持下去,一定可以学好人工智能的。
如果有疑问,请下方留言,让我们共同进步。
7人工智能应用在咱们生活中的很多地方,比如天猫精灵、停车场的牌照识别、无人超市扫脸支付、扫地机器人等,可以说在IT领域属于最高端的了,相对应它的难度就会大一些。
学习人工智能学历要求比较高,最好是研究生学历,或有3--5年开发项目的经验,如果说你是初学者推荐是先学Python,后期再往人工智能发展提升就可以。推荐可以去北京尚学堂的线上学习平台《百战程序员》去了解一下人工智能这门课程,主要分为机器学习、深度学习、强化学习三个阶段,常用的自然语言、图像识别都会讲到,课程中还引进企业级大型真实项目作为实操作业,理论实践相结合,加强巩固多学知识,加深印象,老师1对1全程辅导,不会的技术老师都会及时答疑指导,不会的老师一点就通,节省了很多时间,而且尚学堂的课程还被北大列入课题研究,非常具有学习价值。
8这是人工智能的所有课程,copy要是感兴趣的话,可以了解一下:
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javascript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络百爬虫开发
2、爬虫项度目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一:WEB全栈开发
2、实训二:人工智能终极项目实战
91.研究生学历、数学统计学相关专业
2.本科学历、做编程开发,有经验
这两种情况都需要有python语言的基础,如果想学习可以看下百战程序员的课程
10其实学习什么都可以,都不需要什么条件,唯一的条件就是去学!曾今有位大人物说过,学习不怕晚,完了可以点上蜡烛!