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人工智能學(xué)學(xué)什么,人工智能可以學(xué)什么專業(yè)

來源:整理 時(shí)間:2022-08-13 03:11:53 編輯:金融知識(shí) 手機(jī)版

要了解人工智能學(xué)什么內(nèi)容,需要首先了解人工智能是什么。人工智能現(xiàn)階段分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖身一變成了如今的DL,從目前人工智能人才的培養(yǎng)方式來看,當(dāng)前研究生教育依然是培養(yǎng)人工智能技術(shù)人才的主要渠道,但是隨著人工智能平臺(tái)的陸續(xù)開放,人工智能應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)門檻也有了較大幅度的下降,普通開發(fā)人員經(jīng)過一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程(主要學(xué)習(xí)人工智能平臺(tái)),也能夠完成各種人工智能應(yīng)用軟件的開發(fā)。

1、人工智能可以學(xué)什么專業(yè)?

人工智能可以學(xué)什么專業(yè)

人工智能的研究主要有三方面:一是純理論性的,以強(qiáng)人工智能或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究方向,這樣的話,本科可以選擇神經(jīng)科學(xué),也可以選修心理學(xué)、哲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)二是從算法層面對人工智能的優(yōu)化,這也是大多數(shù)人現(xiàn)在對人工智能的理解,本科自然要學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)了,但博弈論之類重視邏輯的小類別學(xué)科也有選修或者自學(xué)的必要。第三種就是工業(yè)應(yīng)用的方面,

樓主的認(rèn)識(shí)很對,這樣主要應(yīng)該學(xué)習(xí)自動(dòng)化和機(jī)械控制。不知樓主在國內(nèi)還是國外讀大學(xué),在國外,人工智能的理論研究還是很有價(jià)值的。國內(nèi)嘛就別想了,在國內(nèi),計(jì)算機(jī)是現(xiàn)在很火的專業(yè)不必多說。選機(jī)械控制專業(yè)的話就業(yè)前景非常好,樓主你說喜歡硬件方面科技產(chǎn)品設(shè)計(jì)?若不是機(jī)械控制,人工智能目前還主要是研究算法層面的。電子工程這樣的硬件專業(yè)目前對人工智能還沒啥應(yīng)用,

2、人工智能深度學(xué)習(xí)是什么?

人工智能深度學(xué)習(xí)是什么

曾被MIT技術(shù)評論列為2013年十大突破性技術(shù)(DeepLearning居首),它是以ML中的神經(jīng)網(wǎng)略學(xué)習(xí)算法存在的。人工智能現(xiàn)階段分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖身一變成了如今的DL,學(xué)界對DL一般有兩種看法,實(shí)際上當(dāng)下科技能實(shí)現(xiàn)的所謂“人工智能”都是弱AI,僅僅用起提取powerfulfeature;而另一種則希望將其發(fā)展成一個(gè)新的學(xué)習(xí)分支,即end-to-end)說不定就是實(shí)現(xiàn)未來強(qiáng)AI的突破口1。

或者換句話說.深度學(xué)習(xí)與AI,在DL還沒有火起來的時(shí)候。DL與ML兩者其實(shí)有著某種微妙的關(guān)系,隨著計(jì)算資源和bigdata的興起,奧創(chuàng)那種才是強(qiáng)AI(甚至是boss級的),也就是我上面說的end-to-end的“深度學(xué)習(xí)的思想”,本質(zhì)上來講,人工智能相比深度學(xué)習(xí)是更寬泛的概念,深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)(我更喜歡稱其為一種思想。

3、人工智能專業(yè)需要學(xué)習(xí)什么?

人工智能專業(yè)需要學(xué)習(xí)什么

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等,全面學(xué)習(xí)人工智能的知識(shí)比較多,涉及的面比較廣,需要有高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)及機(jī)器學(xué)習(xí)以等方面的知識(shí)。一、高等數(shù)學(xué)知識(shí)數(shù)學(xué)知識(shí)包括數(shù)據(jù)分析、概率、線性代數(shù)、矩陣、凸優(yōu)化等,二、編程語言編程語言比較多,如C、C 、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。

其中,重點(diǎn)要學(xué)好Python語言,Python是機(jī)器學(xué)習(xí)比較流行的語言,Python比較簡單,能調(diào)用其它語言,發(fā)揮各語言優(yōu)勢,Python語言具有的優(yōu)勢:(1)具有清晰的Python語法結(jié)構(gòu)。容易理解,即使不是編程人員也能理解程序的含義;(2)容易操作純中文文件;(3)Python的科學(xué)工具可以與繪圖工具M(jìn)atplotlib協(xié)調(diào)工作;(4)使用廣泛、存在大量的開發(fā)文檔,

目前科學(xué)和金融領(lǐng)域Python語言得到了廣泛應(yīng)用。三、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)包括:回歸算法、決策樹、隨機(jī)森林和提升算法;數(shù)據(jù)分析的Aprior算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則等,機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科,機(jī)器學(xué)習(xí)的特征:(1)建立簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,按照重要性對特征進(jìn)行排列;(2)根據(jù)得到的特征排列,有針對的進(jìn)行工程,提取特征;(3)重復(fù)上述過程,不斷的優(yōu)化自己的模型,找到關(guān)鍵的特征;(4)對模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)參,最優(yōu)化,得到最佳模型組合。

4、人工智能主要是學(xué)什么的?

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