如何学习人工智能?人工智能多少钱?

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  • 孙鹏的头像
    孙鹏
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    1、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识,包括线性代数、概率论、最优化方法等。
    2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法,进而解决实际的应用问题,是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法,包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
    3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支,神经网络将认知科学引入机器学习中,以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应,并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念,包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
    4、深度学习。简而言之,深度学习就是包含多个中间层的神经网络,数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现,包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
    5、神经网络实例。在深度学习框架下,一些神经网络已经被用于各种应用场景,并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例,包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
    6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限,其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法,包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
    7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动,在诸多实际问题的处理中,人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用,包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
    2年前 0条评论
  • 张云霞的头像
    张云霞
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    当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一,他的出现极大的便利了人们的生活,提高了人们对生活的体验。作为新兴的产业之一,会有很多小伙伴对其产生浓厚的兴趣,那么今天就让我们来讲讲如何学习人工智能,顺便分享几个学习人工智能的网站以供大家参考。

    首先,人工智能属于计算机的一个分支,他是科技发展的重要产物,同样也是科技强大的体现。如果决定想要学习人工智能,当然不论是学任何东西。第一步就是要先了解你所要学习的具体是什么东西。就拿人工智能来举例,我们要先了解这一领域以及一些相关的基础知识。

    一、人工智能是什么?

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。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。当我们在了解了基础的知识后我们还要对其进行下一步定义,就是我们为什么要去学习这项专业也就是我们要拿他去干什么?也就是明确目的性。

    人工智能

    你的目的是什么?是想要做基础的学术研究、比较感兴趣简单的进行了解还是说当成一个具体的就业方向,然后想明白这个问题我们再去根据他来进行有重点地去学习这项专业。像人工智能他的方向可能会有很多例如:机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

    选择相关的带着目的地去进行学习,这样是最有效率的。

    好了,接下来由我来分享几个有关学习人工智能的网站

    网站一:美国人工智能协会(网址: http://www.aaai.org/ )

    美国人工智能协会官网


    作为美国一个非盈利性的科学社团组织,主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外,提升公众对人工智能的理解,对人工智能实践人员的教学和培训,为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。

    网站二:智能代理家园(Agentland 网址: http://www.agentland.com/ )


    智能代理家园(官网


    智能代理是人工智能的应用领域之一,在中学人工智能课程教学中,适当介绍智能代理的基本概念和工作原理,并让学生与智能代理实例进行交互操作,能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服务,并且将由对智能代理的亲身体验,而产生对人工智能课程学习的浓厚兴趣。PS:可以当作入门学习的基础。

    好了以上就是对人工智能的基本了解与自学方法,感兴趣的小伙伴可以去学习一下。

    3年前 0条评论
  • 徐杰的头像
    徐杰
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    先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。再就是学习python编程语言,Python具有丰富和强大的库,作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。

    第一:重视数学课程的学习。数学对于人工智能专业的学习具有非常现实的意义,目前人工智能领域的诸多研究方向,都离不开数学知识,所以一个扎实的数学基础是能够学好人工智能知识的前提。

    人工智能技术的基础涉及到数据、算力和算法三大方面,其中数据和算力可以通过数据中心来提供,而研发人员的工作重点就是完成算法的设计。

    第二:重视人工智能基础知识的学习。人工智能基础知识涉及到人工智能的基础知识体系,其中机器学习部分一定要重点关注。机器学习可以作为打开人工智能知识大门的钥匙,同时机器学习在大数据等领域也有广泛的应用。

    在学习机器学习知识的过程中,也会全面培养自己的研发方法,从而逐渐提升对于人工智能技术的认知。

    第三:选择一个主攻方向。人工智能领域的研究方向比较多,选择一个主攻方向会有更好的学习体验,当前可以重点关注一下视觉和自然语言处理这两个大方向,目前很多人工智能平台也是基于这两个技术体系打造的。

    3年前 0条评论
  • 海洋的头像
    海洋
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    1. 寻找一些免费的书籍。

    Shival Gupta分享自己初学AI的经验时,强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始,是正确的做法。

    Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等),而且还包括基础知识如贝叶斯推理,一阶逻辑,语言建模等。

    对于那些对深度学习感兴趣的人, Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。
    此外,可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书,它解释了计算机科学的数学逻辑,并强调了求解证明的算法方法。

    2.熟悉Python,(C / C ++)和数据结构。

    人工智能从业者相信,任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。

    例如,C++的所有设置都优于Java或Python,并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面,Python有一个非常好的FFI,并且经常与C或C++结合使用。与此同时,Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库,如何使用取决于你想要做什么。

    一般的共识是,必须熟悉一些流行的语言,如Python,它有一个很好的工具箱/库。

    3年前 0条评论
  • 刘雨菥的头像
    刘雨菥
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    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;

    算法很多需要时间的积累。
    然后,需要掌握至少一门编程语言,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;
    人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。

    刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。

    4年前 0条评论
  • 刘勃飞的头像
    刘勃飞
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    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。
    你可以去看下菜鸟窝的人工智能特训营免费公开课,能更好地了解机器学习学习路线,以及清楚自己的定位,并且知道自己要学哪些东西~
    baidu一下菜鸟窝就有了
    5年前 0条评论
  • 小南的头像
    小南
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    这是人工智能的的全部课程,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、网络爬虫开发
    2、爬虫项目实践应用
    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

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  • 龙婷婷的头像
    龙婷婷
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    假设你是零基础,如果有基础的,可以略过自己已经掌握的部分技术。
    1、务实基础,学习高数和Python编程语言。
    因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题,而这些算法又是数学推导出来,所以你要理解算法,就需要先学习一部分高数知识。
    先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。
    再就是学习python编程语言,Python具有丰富和强大的库,作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
    2、阶段晋升,开始学习机器学习算法+实践演练。
    掌握以上基础以后,就要开始学习完机器学习的算法,并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战,前面掌握的好,后面当然轻松很多,步入深度学习
    3、不断挑战,接触深度学习。
    深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型,所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能,然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问,据说深度学习,好像有很多神经网络,看着好复杂,编辑这些神经网络那不是太难了,你大可放心,谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了,你只需要调用就可以了。
    4、不断实战,曾倩自己的实力经验。
    实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论,就要开始多实践,不断验证自己的理论,更新自己的技术。如果有条件的话,可以从一个项目的前期数据挖掘,到中间模型训练,并做出一个有意思的原型,能把一整套的流程跑通,那么恭喜你,你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
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  • 玩趣~小飛的头像
    玩趣~小飛
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    人工智能处于高速发展的状态, 如果想转行或者想从事AI这个行业都是不错的选择,有数据显示,2017年AI技术类工程师的招聘量是2014年的8.8倍,远高于全部IT技术岗位的招聘量增速,而我国人工智能人才缺口至少在100万以上。

    零基础学习人工智能AI完全没有问题,26日,华为在北京举行人工智能工程师认证(HCNA-AI)发布会,华为与在场100多名教育界、学界顶尖专家,华为授权培训合作伙伴智汇云校、学生代表、媒体记者以及人工智能技术爱好者,围绕“学无止境 AI创未来”的主题。

    向左转|向右转

    就人工智能技术未来发展方向和人才培养等维度,深入探讨共同打造人工智能人才生态,加速人工智能产业发展、支持行业数字经济转型,共话美好智能世界。华为现在已经开始这方面的学习课程,还提供专业的AI认证,对于零基础的学生或者正在想学习AI小伙伴是一个不错的选择。

    但是因为人工智能属于新兴领域,很多人并不是很了解甚至可能是零基础。学习起来就比较吃力,学习难度也会增加。

    最好选择一个比较专业的学习机构,这样你不仅能够快速学习到大数据AI方面的知识,还能拥有一本专业的AI证书。

    向左转|向右转

    目前这方面的讲师也如雨后春笋一样大量出现,也造成了质量良莠不齐的情况。所以零基础的程序员或者其他职业的小伙伴一定要擦亮双眼。

    选择华为HALP智汇云校,我就是从云校获取到的HCNA AI的证书,你们可以去解一下!

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  • 烁烁的头像
    烁烁
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    说实在的,我也是刚入门,进入到深度学习这行完全是意外,但是也发现了乐趣所在。 开始先看视频教程,虽然大部分原理都能
    7年前 0条评论
  • 徐杰的头像
    徐杰
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    我现在在科大讯飞工作,我们这边最近上线了一个AI大学,里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。

    里面包含了这些内容:

    1. 精品在线课程:AI大学提供覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个核心业务领域的课程,包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度。

    2. 最新线下活动:每月一期的线下交流活动,技术沙龙、产品发布、创客交流……讯飞技术大咖与你面对面交流,分享多年从业经验。

    3. AI开发者互动论坛:所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此,帮助开发者快速排雷。

    4. 前沿的知识干货:整合行业内AI相关的资讯信息,为用户提供有价值的内容和服务,每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯

    5. 高校政府合作:AI大学联合多方资源,给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶,致力于给学员提供一站式教学内容,并助力孵化

    授课的老师都是行业内的专业人士,包括刘庆峰–科大讯飞董事长、吴霁虹–人工智能专家学者

    、宋继强–Intel中国研究院院长、陈云霁–寒武纪董事长、李远清–华南理工大学博导

    、徐立–商汤科技CEO、朱靖波–小牛翻译创始人、陈志刚–讯飞AI研究院副院长

    建议你可以去看下,登录AI大学官网http://ai.xfyun.cn即可,对了,里面还有个专属的通行证可以看下,除了全年的免费课程,还可以直接参加科大讯飞的线下发布会。

    最后,希望能对题主有用,有问题也可以与我交流。

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