导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关普通人工智能怎么转型升级的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的智能水平从低到高怎么发展选择abcd
人工智能的智能水平从低到高怎么发展选择abcd，弱人工智能
可以代替人力处理某一领域的工作。目前全球的人工智能水平大部分处于这一阶段。就像超越人类围棋水平的阿尔法狗，虽然已经超越了人类在围棋界的最高水平，不过在其他领域还是差的很远，所以只是弱人工智能。
2、强人工智能
拥有和人类一样的智能水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。这也是所有人工智能企业目前想要实现的目标。走到这一步之后，机器人大量替代人类工作，进入生活就成为的现实。
3、超人工智能
人工智能的发展速度是很快的。当人工智能发展到强人工智能阶段的时候，人工智能就会像人类一样可以通过各种采集器、网络进行学习。每天它自身会进行多次升级迭代。而那个时候，人工智能的智能水平会完全超越人类。
扩展资料：
模式识别
采用模式识别引擎，分支有2D识别引擎 ，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎。
2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别 ，文字识别，图像识别 ，车牌识别；驻波识别引擎已推出语音识别。
自动工程
自动驾驶（OSO系统）。
印钞工厂（流水线）。
猎鹰系统（YOD绘图）。
知识工程
专家系统。
智能搜索引擎。
计算机视觉和图像处理。
机器翻译和自然语言理解。
数据挖掘和知识发现。
参考资料来源：百度百科-人工智能
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。
人工智能未来的发展前景怎么样？
当前人工智能技术正处于飞速发展时期，大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷，国际的大型IT企业在不断收购新建立的公司，网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。
在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。
近年来，发达国家对人工智能技术的研究更加重视，投入了大量的资金及技术，比如，美国政府2013年在先进制造业中投入的国家预算达到22亿美元，其中，国家机器人计划是重要的投入方向之一；2016年，日本政府开始执行“第五期科学技术基本计划”，其中，将“超智能社会”的研究作为重点，2016-03，韩国政府明确提出未来5年将投入1万亿韩币在智能信息产业领域开发、产业生态培育等方面。
与欧洲发达国家相比，我国关于人工智能的研究起步比较晚，但发展比较迅速――2016年，国家科技部、发改委及其他有关部门明确提出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，就人工智能的发展问题提供了众多支持。目前，虽然我国人工智能产业整体水平与发达国家还有较大差距，但行业在中文信息处理、语音识别、文字识别、生物特征识别等技术领域都拥有独立自主的知识产权，在智能识别、核心算法等方面已经能够与欧洲发达国家相媲美。
3 人工智能未来的发展趋势
人工智能已经发展了很长时间，它在未来的发展问题是该学科有关研究人员讨论的重点，从现阶段的发展情况来说，未来人工智能可能会朝着以下几个方向发展。
3.1 更好地为人类服务
人工智能本质上是模拟人的意识、思维的信息过程。虽然未来的机器人能够像人类一样思考，但总体而言，并不能完全与人类的思维保持一致，人工智能主要还是为人类服务为主，比如北京明洋盛世网络科技有限公司自主研发的云应AI智能语音机器人，专为电销、客服而生，它就是通过大脑神经算法模拟，可以像真人一样给客户打电话介绍并推销自己的产品，主动将意向客户分类，后方便我们去跟进，云应AI机器人最大的特点就是，它可以不休息，不会因客户态度而影响心情和销售，可以快速的筛选出意向客户，帮助企业提高效率、节省人工成本，让电销公司不再为，招人难、留人难、培训难、人员销售话术水平参差不齐而发愁！在这种情况下，人类需要树立终身学习的思想，不断充实自己，以免过分依赖于人工智能。
3.2 与人类平等
一旦人工智能具有人类的基本特征，它们拥有自己的感情，人类就不能将其作为自己的所属物，肆意地要求人工智能为自己提供各种服务，否则，必然会掀起一场关于人权的争论。在这种情况下，人类可能会与人工智能处于平等地位，从物种进化理论而言，“物竞天择、适者生存”，这也就意味着人类中学习能力较弱、对环境适应性较差的在未来的演化过程中会被大自然淘汰。与人类相比，人工智能的学习能力非常强，人类受到各种因素的影响，存在着许多消极心理，比如懒惰、依赖性强，在这种情况下，人类比较容易被人工智能淘汰，人类在发展过程中需要付出更多的努力，不断挖掘自身的潜力，才能够维持与人工智能的平等地位。
3.3 毁灭人类
任何科学技术的发展都具有一定的风险，人工智能发展过程中可能会出现无法预测的质变，导致人工智能拥有与人类完全一致的思维方式，超过人类的智慧，易出现违反人类道德但与逻辑相符的情况。这必然会对人类的发展带来严重的危机。现阶段，许多科幻电影中都已经出现了这样的剧情，面对高智慧型的人工智能，人类完全处于下风，最终可能会导致人类灭绝。比如，电影《终结者》《机械公敌》中智能机器人试图取代人类；VR（虚拟现实）游戏系统赋予游戏的主机AI系统，过于智能化的系统，可能将人类困在VR世界中无法返回现实。除此之外，还有一种可能，即人类依赖于人工智能的便利，产生严重的依赖心理，最终导致许多基本的生产能力丧失，导致人类毁灭。
综上所述，人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。
2021，中国人工智能将会如何发展？
人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业，将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。
在产业政策支持下，市场立法逐渐健全，未来中国人工智能市场规模将高速增长，到2025年将突破4000亿元。作为全球最大的人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，已经广泛应用于多个行业和场景。中国人工智能飞速发展刺激着各行各业的经济，应用市场潜力巨大。
人工智能的发展已进入一个新的阶段：
人工智能覆盖的产业相对较广，主要包括基础层、技术层和应用层，涵盖多个不同的技术及应用场景。当前中国人工智能领域产业格局尚未成熟，上中下游具有较大的发展空间。
目前，人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。基础层以数据或计算能力支撑人工智能深度发展，如传感器、芯片、云计算等基础层主要涉及数据的收集以及运算。
自2017年7月8日国家出台《新一代人工智能发展规划》以来，在产业界、学术界和政府的积极响应下，人工智能科技产业正在步入快速发展的轨道。作为第四次工业革命的引擎，人工智能科技产业的发展将成为国家和区域经济转型升级的关键驱动力。
伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。
人工智能在未来将会走向一个怎样的方向？
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
人工智能的发展怎么样？
大数据时代，人工智能相关技术受的关注越来越多，许多科技公司开始涉足人工智能领域。在战略布局实施过程中，但是人工智能的人才短缺，所以人才竞争也会十分激烈。人工智能未来的就业和发展前景非常值得期待的，21世纪，人工智能产业已成为各国重要的创业投资点。
人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深入解决各行业不同场景的问题。这种行业实践应用也在不断优化人工智能的核心算法，形成正向发展的趋势。现在，人工智能广泛应用于制造、住房、金融、零售、交通、安防、医疗、物流、教育等行业。
工业制造4、0时代的到来，制造行业开始对人工智能的需求暴增，许多提供智能工业解决方案的企业应运而生，如智航无人机、启飞技术等。在智能家居方面，主要以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成完整的家居生态系统。用户可远程控制设备，设备可互联，自学习等，从整体上优化家居环境的安全、节能、便捷。最早、最全面应用的人工智能行业是金融行业，应用广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等。
从当前的主要发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产经营方式也发生了很大的变化。这一过程促进了人才结构的调整。一些职位被代理替换，一些职位升级，同时增加一些新职位。这些新增的工作往往具有很大的价值空间。如果能及时把握住这些新工作，就很有可能把握住新时代的红利。
智能时代，普通人还是有能力把握很多发展机遇的，但是把握这些机遇，除了提升自身的行业认知度，还可以找到自己的发展实力。在智能时代，普通人的发展能力可以从三个方面来体现。一是追热点存在一定风险，热点肯定就会竞争很大。
说到人工智能，大多数人是期待。当然，也有少数人会担心，未来，当人工智能的发展进入一个新阶段时，是否能够替代某些行业所需的体力劳动？如果是这样，那么将会有下岗失业潮。对全球经济和社会的影响是巨大的。所以会有各种各样的担心和猜想。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于普通人工智能怎么转型升级的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～