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人工智能都要会什么(人工智能需要人工做的是什么)

时间:2023-12-18 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于人工智能都要会什么的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

人工智能需要什么基础?

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;总之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;如果深入到硬件的话,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。

2人工智能专业课程

从课程体系结构来看,主要分成四大部分:

第一部分是基础学科部分,主要涉及到数学和物理相关课程;

第二部分是计算机基础课程,涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程;

第三部分是人工智能基础课程,涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容;

第四部分涉及到人工智能平台相关知识。

3人工智能就业情况

人工智能专业可从事的岗位有:分析类,分析工程师、算法工程师;研发类,架构工程师、开发工程师、运维工程师;管理类,产品经理、运营经理。

目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间,毕业三年后人工智能岗位的技术人员,平均月薪在25k以上,基本实现薪酬翻番,薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

人工智能学什么?

作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。

从大的技术层面来看,人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向,包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习(深度学习)、自动推理、知识表示和机器人学,这些方向各有体系且联系紧密。

人工智能是典型的交叉学科,涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科,同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境,对于数据、算力和算法都有一定的要求,所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。

对于初学者来说,如果想入门人工智能领域,可以从机器学习入手,一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解,另一方面机器学习的应用场景也比较多,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。

机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起,目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍,有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集,这样也方便做结果对比,而算法可以从基础的常见算法入手,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成,一部分大数据(云计算)平台也提供了大量机器学习方面的实践环境,基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些,而且也会积累一定的实践经验。

学习人工智能AI需要哪些知识?

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。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。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。

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,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

拓展资料:

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。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

参考资料:百度百科—人工智能:计算机科学的一个分支

人工智能需要学习哪些课程?

人工智能的学习,简单点来说,就是有3点,做到就相当于学会了人工智能,然后找工作实习就可以了。

第一点学好数学知识

人工智能就是计算机科学的一个分支,不过也有借助其他计算机技术的时候,它和计算机的主要组成部分非常相似,差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合,硬件就是实实在在可以看见,可以触碰到的物品,而软件则是在内部运行的,是一种可以对硬件进行控制,实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。

程序设计就是一大堆的英文字母,被组合在一起,表达一种独有的信息,不过除了这些还会需要到数学知识,虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少,不过随着程序越复杂,用到的数学知识就会越多,比如逻辑思维、数据结构、算法等等。

第二点学习编程语言

人工智能编程语言有一个共同的特点,那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的;它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此,用这些语言编写的程序,在现代计算机环境中,无论是解释或编译执行,往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时,将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量),使系统性能下降到难以容忍的地步。

第三点实战

理论知识只是理论知识和实际运用是两回事,拥有再好的理论,不能实现在现实中,也是没有用的,所以基础知识学完后就需要进行实习了,把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍,会得到不一样的理解。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能都要会什么的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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