导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何向人工智能发展起来的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
如何加速中国人工智能的发展?
据报道，经过几十年的科研探索和前期布局，人工智能现已成为活跃在科技领域的核心力量，也成为国家间科技竞赛的新战场，中国人工智能发展还面临着顶层设计不够、人才储备不足等制约因素。
报道称，专家表示加速中国人工智能发展应将发展人工智能作为国家重大战略，把握机遇，明确人工智能科技投入的国家目标，协调各相关机构根据其职责、能力等确定发展重点，规划发展路线。
与此同时促进不同研究领域企业的协调合作，在传统企业发展中引入人工智能技术，同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持，促进人工智能在各个行业的广泛应用，制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。
最后克服“企业数据和院校算法脱节”的产业发展瓶颈，引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性，并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通，开通绿色通道，加快孵化速度，弥补中美之间从科研到产品的发展差距。
希望中国人工智能技术可以取得更大的进步！
如何更好发展我国人工智能产业？
按照规划，我国新一代人工智能发展到2030年共分三步走。第一步，也就是到两年后的2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业竞争力进入国际第一方阵，人工智能产业成为新的重要经济增长点。还要培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
专家认为，在目前的人工智能发展阶段，务实是最好的途径。人工智能是技术密集、资金密集、人才密集的行业，和互联网的业务模式创新、商业模式创新有所不同的是，它需要落实软硬件的方案，真正解决人们关心的问题。
中国人工智能学会副理事长谭铁牛院士认为，在人工智能发展过程中，一定要理性分析发展未来，理性思考发展目标和发展路径，从而务实推进并确保人工智能健康可持续发展。
新一代人工智能将如何发展？
中国网6月12日讯（记者王晓霞实习记者吴雨航）打开淘宝，大数据为我们推荐合适的商品；使用讯飞输入法，语音识别能够精准的转化为文字；轻轻一按，手机便可远程控制着家中的一切；戴上VR眼镜，玩家能身临其境般体验游戏的乐趣……如今，人工智能技术正不断浸入人们生活的方方面面。
2018年政府工作报告中明确提出“加强新一代人工智能研发应用”，近期教育部也印发了《高等学校人工智能创新行动计划》。可见，人工智能正成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量。那么人工智能发展现状如何？亟需解决哪些问题？如何构建人工智能领域良性生态链？
中国网记者此次随教育奋进之笔“1＋1”系列活动第四站走进浙江，聚焦高校在人工智能领域的创新行动。
从跟跑到领跑，并有望“弯道超车”
头上装着智能装置的大白鼠在实验员的操控下“听话的”按照箭头指示的标志行走。这是记者在浙江大学周亦卿楼实验室看到的场景。
据计算机科学与技术学院潘纲教授介绍，脑机融合的大鼠机器人是基于“虚拟”触觉实现运动行为的精确控制，是生物脑与机器脑融合的典型例子。通过电刺激大鼠的感觉皮层可以实现大鼠机器人转向行为的控制。该技术能够在残障康复、抢险救灾、国防安全等领域具有重大前景。
浙工大的脑机交互机器人也在接收到人脑意念下发的指令后，会做出俯身捡抹布的动作。
除此之外，高校人工智能基础研究还充分与医疗、交通、水电、电商等多个领域相结合，研究出能够解决人们实际问题的科研成果。浙江工业大学研究出的小水电网络化远程控制系统、基于交通大数据多元融合入与智能分析的交通控制法、智能算法＋机器视觉重建人体骨骼模型与机器人关节结构模型等等。
角膜炎图像智能识别与辅助诊断项目通过12万张图像资料的数据积累为智能医学提供了发展的空间。“该系统的开发将起到普及提高实际诊疗水平，辅助医学教育培训和远程会诊作用，项目有望在未来几年形成立体的实用体系”浙江大学医学院姚玉峰教授告诉记者。
而在发布会上，教育部科技司司长雷朝滋在总结《行动计划》取得的积极进展时提到：“在2018年认定的首批612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目；同意并支持浙江大学建设人工智能协同创新中心，加快建成我国人工智能领域自主创新和人才培养的高地》。”
潘云鹤院士也表示：“教育部在贯彻国家新一代人工智能规划的行动中，形成了一个很好的行动计划，相信这个计划贯彻以后，中国教育系统人工智能将从过去的跟跑状态走向并跑和领跑。”
由此可见，我国人工智能步入发展的“快车道”，科研成果遍地开花，高校充分发挥优势给予推动新一代人工智能发展。然而吴飞教授告诉记者：“教育部有506个本科专业，但只有4个专业是有关智能相关，却不是人工智能。中国大学生每年招进来只有0．8％的人在直接学与人工智能相关的方向。人才稀缺，尤其是高精尖人才匮乏是当前面临的客观事实。”
“人工智能＋X”复合特色专业培养模式
在记者采访过程中发现，人工智能领域人才并非是“科班出身”，而是散落于计算机专业、机械控制专业、软件工程等相关学科中间。
据雷朝滋介绍，“截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。”因此目前亟需解决的便是建立人工智能一级交叉学科，将分散的学科知识集中起来进行人才培养。
吴飞教授表示：“人工智能不能是独立存在的，一定是要符合其他学科、其他产业应用、其他技术多交叉融合的存在”。
同时他还表示浙江大学将迈出人工智能的交叉之路。“我们有62个一级学科，以人工智能为核，以脑科学控制人为反馈医学为第一层学科链，外面再加上经济、教育、城市这样的学科链，我们想把它大致以一个核心向外进行扩散，比方说人工智能和教育学形成智能教育、人工智能与医学形成智能医疗。目前在教育部的规范下，浙江大学即将论证人工智能的一级交叉学科的主题工作。”
另外，教育部《行动计划》为人工智能学科的建立提供了导向性，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设；形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能＋X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
校企协同合作促人才储备升级
人工智能领域需要培养以应用型为导向的人才，以解决实际问题为核心，这就需要与科技创新和产业发展深度融合。而校企合作不仅仅局限于传统的授课与讲座模式。
浙江工业大学与多家人工智能企业合作，成立“模拟企业”。“学生能够不出校门走进企业，大大缩短了学生进企业的时间，项目由企业自己进行孵化，增加学生锻炼的机会。”浙江工业大学计算机科学与技术学院院长王万良介绍到。
“企业给我们提供设备，而且给我们项目的框架，让我们去做需求分析把这个项目建立起来，然后定期去公司汇报，最后由企业评估项目成果。如果表现优异会给我们提供正式的实习机会，算是一个促进公司和学生交流的平台。”浙工大健行学院王杰同学说道。
而企业实际应用项目与高校理论研究方面是否存在“不配套”的情况？浙江大学吴飞教授告诉记者：“高校的人工智能研究具有前瞻性，就要做一些企业不愿意做的事情，更多情况下是两者是相互补充，共同进步的状态。”浙江大学吴飞教授说道。
“学校优势在于具有更开放的思维和更充裕的时间，而企业往往受制于商业目标的限制。学校能够解决企业真实遇到的问题，所以高校与企业不存在谁强的问题，而是一个互补的关系。”阿里巴巴－浙江大学前沿技术联合研究中心李贝说道。
据了解，阿里巴巴与浙大目前对联合培养的博士生实行“双聘”形式、阿里员工也可以到浙大读博、或者提供学生实习机会等更多参与到企业实际项目中的方式。
校企协同合作一方面能够促进产学研用相融合，实现科研成果转化，提高经济效益；另一方面，能够吸引更多高精尖人才，培育更符合人工智能领域的应用型人才，实现人才储备。
教育部：将研究生招生指标落到实处
发布会上，潘云鹤院士指出高校有两大优势需要不断开发，一是学科数量丰富，二是学生创新与创业相结合。而发挥高校优势一方面需要高校不断提升科学研究、人才培养、社会服务的能力，另一方面也需要政府营造人工智能发展良好生态环境。
据了解，教育部将支持高校通过中央高校基本科研业务费，加强对从事基础性研究、公园以性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
“高校要把给予的研究生招生指标增量落到实处，做到“用好增量，盘活存量”，教育部将并支持高校在“双一流”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入。”雷朝滋司长说道。
（图片来源：微言教育）
人工智能未来该如何发展？
未来人工智能会发展的更好，而且在适用于大家生活的同时也会给大家的生活带来更多的便利。不仅如此，也可以看到人工智能的技术也不断的在突破，在大家的生活中，这些人工智能的运用还是非常的广泛的。像智能音箱，技能机器人等等，也深受这些消费者的喜爱。其实很多的人工智能大家都没有见过，而那些也仅仅只是生活里面的冰山一角。
互利共赢
小编觉得在未来的发展中，这些人工智能不仅仅是在生活中，也许还会应用到商业里面。由商家所开发的这些人工智能产品也会在大家的生活中充斥每一个角落，人类在研究人工智能的同时，其实就是为了让这些智能可以给人类服务。在人工智能以及不同的行业相互结合之后，可以达到互利共赢的发展。
高效
也有人会觉得使用人工智能是一种懒的行为，但其实并不然，这就像大家在使用工具的时候是一样的，本质上都是为了达到高效。相信百度所研发出来的无人驾驶汽车，大家也见识过，而且无人机也见识过。这些东西都是为了达到高效率的准备，让大家的生活能够更加的方便。因为在生活中很多方面不需要大家亲自动手就可以接触到，也是何乐而不为的事情。
完善技术
所以对于这些人工智能的可应用程度来讲，未来这些人工智能还会大规模做生产，也会普及到每一个人。在渐渐的取代了人力之后，对于全球的经济也会产生重大的影响。也相信这些人工智能在高效服从的态度之下，还会进入到一个不一样的领域之中。也相信技术在发展未来还会更好的完善，并且让大家更好的去享受生活。
普通程序员如何向人工智能方向转型？
当下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。
一.目的
本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助“普通”程序员踏入AI领域这个门。这里，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识;平时工作较忙;自己能获取的数据有限。因此，本文更像是一篇“from the scratch”的AI入门教程。
二. AI领域简介
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看周老师写的《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。
在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。考虑到普通程序员的特点，而要学习如此困难的学科，是否就是没有门路的?答案是否定的。只要制定合适的学习方法即可。
三.学习方法
学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。
学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。
四.学习路线
我推荐的学习路线是这样的，如下图：
这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。
这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。
无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。
下面是关于每个阶段的具体介绍：
0.领域了解
在学习任何一门知识之前，首先第一步就是了解这个知识是什么?它能做什么事?它的价值在什么地方?如果不理解这些的话，那么学习本身就是一个没有方向的舟，不知道驶向何处，也极易有沉船的风险。了解这些问题后，你才能培养出兴趣，兴趣是最好的引路人，学习的动力与持久力才能让你应付接下来的若干个阶段。关于机器学习是什么，能做什么，它与深度学习以及人工智能的关系，可以看我写的博客从机器学习谈起。
1.知识准备
如果你离校过久，或者觉得基础不牢，最好事先做一下准备复习工作。“工欲善其事，必先利其器”。以下的准备工作不多，但足以应付后面阶段的学习。
数学：复习以下基本知识。线性代数：矩阵乘法;高数：求导;概率论：条件与后验概率。其他的一些知识可以在后面的学习的过程中按需再补;
英文：常备一个在线英文词典，例如爱词霸，能够不吃力的看一些英文的资料网页;
FQ：可以随时随地上Google，这是一个很重要的工具。不是说百度查的不能看，而是很多情况下Google搜出来的资料比百度搜的几十页的资料还管用，尤其是在查英文关键字时。节省时间可是很重要的学习效率提升;
2.机器学习
机器学习的第一门课程首推Andrew Ng的机器学习。这门课程有以下特点：难度适中，同时有足够的实战例子，非常适合第一次学习的人。cs229这门课程我这里不推荐，为什么，原因有以下：
时间：cs229的时间太早，一些知识已经跟不上当今的发展，目前最为火热的神经网络一笔带过。而Cousera上神经网络可是用了两个课时去讲的!而且非常详细;教学：Ng在cs229时候的教学稍显青涩，可能是面对网络教学的原因。有很多问题其实他都没有讲清楚，而且下面的人的提问其实也很烦躁，你往往不关心那些人的问题。这点在Coursera上就明显得到了改善，你会发现Ng的教学水平大幅度改善了，他会对你循循善诱，推心置腹，由浅入深的教学，在碰到你不明白的单词术语时也会叫你不要担心，更重要的，推导与图表不要太完善，非常细致清晰，这点真是强力推荐;字幕：cs229的字幕质量比Coursera上的差了一截。Coursera上中文字幕翻译经过了多人把关，质量很有保证;作业：cs229没有作业，虽然你可以做一些，但不会有人看。这点远不如Coursera上每周有deadline的那种作业，而且每期作业提交上去都有打分。更重要的是，每期作业都有实际的例子，让你手把手练习，而且能看到自己的成果，成就感满满!
3.实践做项目
学习完了基础课程，你对机器学习就有了初步了解。现在使用它们是没有问题的，你可以把机器学习算法当作黑盒子，放进去数据，就会有结果。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。如果有时间，自己动手做一个简单的实践项目是最好的。
这里需要选择一个应用方向，是图像(计算机视觉)，音频(语音识别)，还是文本(自然语言处理)。这里推荐选择图像领域，这里面的开源项目较多，入门也较简单，可以使用OpenCV做开发，里面已经实现好了神经网络，SVM等机器学习算法。项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，这时候有两个选择，深度学习和继续机器学习;
4.深度学习
深度学习：深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点：知识更新快，较为零碎，没有系统讲解的书。因此学习的资源也相对零散，下面是一些资源介绍。其中不推荐的部分并不代表不好，而是在这个初学阶段不合适：
推荐，UFLDL：非常好的DL基础教程，也是Andrew Ng写的。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高;推荐，Deep learning (paper)：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译;推荐，Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难;推荐，Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的;不推荐，Neural Networks for Machine Learning University of Toronto Coursera：深度学习创始人教的课，最大的问题是太难，而且老先生的吐字有时不是很标准;不推荐，Deep Learning (book)：同样也是由深度学习大牛所写的书，但感觉就像是第二作者，也就是他的学生所写的。很多内容都讲了，但是感觉也没讲出什么内容来，只是告诉你来自那篇论文，这样的话可能直接阅读论文更合适。不推荐，cs231n：李菲菲的课程，很有名，专门讲CNN。但是这门课程有一个最大的问题，就是没有字幕，虽然有youtube的自动翻译字幕，但有还不如没有。
5.继续机器学习
深度学习未必就是未来的一定主流，至少一些大牛是这么认为的。传统的机器学习有如下特点，知识系统化，有相对经典的书。其中统计学习(代表SVM)与集成学习(代表adaboost)是在实践中使用非常多的技术。下面是相关资源：
推荐，机器学习(周志华)：如果是在以前，机器学习方面的经典教材首推PRML，但现在周老师的书出来以后，就不再是这样了。首先推荐读周老师的书。这本书有一个特点，那就是再难的道理也能用浅显精炼的语言表达出来。正如周老师的名言：“体现你水平的地方是把难的东西讲容易了，而不是把容易的东西讲难，想把一个东西讲难实在太简单”;
不推荐，Pattern Recognition And Machine Learning：当前阶段不推荐。PRML是以贝叶斯的观点看待很多机器学习方法，这也是它的一大特色。但对于初学者来说，这种观点其实并无必要。而且此书没有中文翻译，当前阶段硬啃很容易放弃;
6.开源项目
当知识储备较为充足时，学习可以再次转入实践阶段。这时候的实践仍然可以分两步走，学习经典的开源项目或者发表高质量的论文。开源项目的学习应该以尽量以优化为目的，单纯为读代码而学习效果往往不太好。好的开源项目都可以在Github 里搜索。这里以深度学习为例。深度学习的开源优秀库有很多，例如torch，theano等等，这里列举其中的两个：
推荐，DeepLearnToolbox：较早的一个深度学习库，用matlab语言撰写，较为适合从刚学习的课程转入学习。遗憾的是作者不再维护它了;
推荐，tensorflow：Google的开源库，时至今日，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;
7.会议论文
较好的课程都会推荐你一些论文。一些著名的技术与方法往往诞生于一些重要的会议。因此，看往年的会议论文是深入学习的方法。在这时，一些论文中的内容会驱使你学习数学中你不擅长的部分。有时候你会觉得数学知识储备不够，因此往往需要学习一些辅助课程。
当你看完足够的论文以后，在这个阶段，如果是在校学生，可以选择某个课题，以发论文为目的来学习研究。一般来说，论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。因此开源项目的学习与会议论文的工作两者之间是有相关的。
两者可以同时进行学习。关于在哪里看论文，可以看一下CCF推荐排名，了解一下这个领域里有哪些优秀的会议。
下面介绍两个图像与机器学习领域的著名顶级会议：
CVPR：与另两个会议ICCV和ECCV合称计算机视觉领域的三大会，注意会议每年的主页是变动的，因此搜索需要加上年份;Conference on Neural Information Processing Systems：简称NIPS，许多重要的工作发表在这上面，例如关于CNN的一篇重要论文就是发表在上面;
8.自由学习
到这里了，可以说是进入这个门了。下面可以依据兴趣来自由学习。前阶段不推荐的学习资源也可随意学习，下面是点评：
cs229：Ng写的讲义很不错，其中关于SVM的推导部分很清晰，想学习SVM推荐;Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角跟人就是不一样，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种原来如此的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文要你读;CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，可以找找;PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个其他的观察视角;
五.总结
本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。
首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源;结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看;不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。
本文来自公众号：“大技术技术汇”，guanzhu了解大数据行业学习大数据技术和学习路线，还有免费学习资料放送。
如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。
人工智能领域发展的三个方向
人工智能领域发展，可以大体上分为三个方向，分别是：
（1）技术创新：①算力创新，例如AI芯片的发展；②算法创新；
（2）产业落地：①AI工程能力发展，例如TensorFlow、pytorch、paddle等AI框架工具的发展；②数字化转型过程中，提供智能化引擎，例如数字政府建设；
（3）可信发展：①可解释性；②AI治理与伦理。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何向人工智能发展起来的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于如何向人工智能发展起来的相关内容别忘了在本站进行查找喔。