¿Qué aprende principalmente la inteligencia artificial?
Para comprender lo que enseña la inteligencia artificial, primero es necesario comprender qué es la inteligencia artificial:
1. La inteligencia artificial es una rama de la informática que intenta comprender la esencia de la inteligencia y producir Desarrollar un nuevo tipo de máquina inteligente que pueda responder de manera similar a la inteligencia humana. La investigación en este campo incluye robótica, reconocimiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y sistemas expertos. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial, la teoría y la tecnología se han vuelto cada vez más maduras, y los campos de aplicación también han seguido expandiéndose. Se puede imaginar que los productos tecnológicos que traerá la inteligencia artificial en el futuro serán los "contenedores" de la sabiduría humana. . La inteligencia artificial puede simular el proceso de información de la conciencia y el pensamiento humanos. La inteligencia artificial no es inteligencia humana, pero puede pensar como los humanos e incluso superar la inteligencia humana.
2. La inteligencia artificial es una ciencia muy desafiante. Las personas que se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía. La inteligencia artificial es una ciencia muy amplia, que consta de diferentes campos, como el aprendizaje automático, la visión por computadora, etc. En términos generales, un objetivo principal de la investigación en inteligencia artificial es permitir que las máquinas realicen tareas que normalmente requieren un trabajo complejo de la inteligencia humana.
Entonces, ¿qué aprende la inteligencia artificial?
El contenido de aprendizaje actual de la especialización en inteligencia artificial incluye principalmente: aprendizaje automático, introducción a la inteligencia artificial (método de búsqueda, etc.), reconocimiento de imágenes, teoría de la evolución biológica, procesamiento del lenguaje natural, web semántica, teoría de juegos. , etc.
Los cursos básicos requeridos incluyen principalmente procesamiento de señales, álgebra lineal, cálculo y programación (con fundamentos de estructura de datos).
Desde una perspectiva profesional, el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural son direcciones importantes. Siempre que domines una de ellas, ya eres muy poderoso. Así que no leas mucho contenido, algunos solo necesitas dominarlos y lo que debes elegir es una dirección para estudiar en profundidad. De hecho, estrictamente hablando, la inteligencia artificial no es difícil de aprender, pero no es fácil de aprender. Requiere una cierta base en matemáticas y un período de acumulación.
Todo el mundo debe saber que ahora es una sociedad que poco a poco se está volviendo inteligente. Con el continuo avance de la tecnología, comenzaron a entrar cada vez más productos inteligentes. la vida de las personas. En los últimos años, creo que todo el mundo escuchará a menudo la palabra inteligencia artificial. La industria de la inteligencia artificial es más atractiva y los salarios también son mejores. Por lo tanto, muchos graduados universitarios quieren ingresar a esta industria después de graduarse, pero no es fácil ingresar a esta industria si no tienes ninguna base, necesitas aprender muchas cosas. Entonces, ¿qué necesitamos aprender para empezar con la inteligencia artificial?
Una cosa que debemos entender es que la inteligencia artificial es un tema integral, que a su vez involucra muchos aspectos, como redes neuronales, reconocimiento de máquinas, visión artificial, robots, etc. Por lo tanto, es muy difícil para Aprender bien toda la inteligencia artificial no es fácil.
En primer lugar, necesitamos una cierta base matemática, como: matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de probabilidades, estadística, etc. Mucha gente puede preguntarse, ¿por qué necesito una base matemática para aprender inteligencia artificial? Los dos parecen no estar relacionados, pero no lo son. El álgebra lineal nos permite comprender cómo visualizar los objetos de investigación, la teoría de la probabilidad nos permite comprender cómo describir las leyes estadísticas y hay muchas otras materias matemáticas. Estos fundamentos matemáticos nos permiten obtener el doble de resultado con la mitad de esfuerzo cuando aprendemos inteligencia artificial. .
Entonces lo que necesitamos es la acumulación de algoritmos, como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, etc. La inteligencia artificial en sí sigue siendo una herramienta inteligente que utiliza algoritmos para calcular y simular cosas en la vida y, finalmente, realizar las operaciones correspondientes. El papel de los algoritmos en ella es muy importante y se puede decir que es una parte indispensable.
Lo último que hay que dominar y aprender es el lenguaje de programación. Después de todo, la implementación del algoritmo aún requiere programación.
Si desea desarrollarse en la dirección de big data en el futuro, aprenda Java, y se puede decir que Python es un lenguaje de programación que debe dominarse para aprender inteligencia artificial. Por supuesto, no basta con dominar un solo lenguaje de programación, porque la mayoría de las simulaciones de robots adoptan un modelo de programación híbrido, es decir, se utiliza una combinación de múltiples software y lenguajes de programación. En inteligencia artificial, se utilizan comúnmente ensamblaje y programación. .C, además de MATLAB, VC, etc. En una palabra, la programación es una habilidad esencial que requiere que dediquemos mucho tiempo y energía para dominarla.
La inteligencia artificial se está desarrollando cada vez más rápidamente, gracias al rápido desarrollo de la informática. Se puede esperar que en el futuro, los productos de inteligencia artificial estén en todas partes de nuestras vidas, y estos productos pueden brindarnos una gran comodidad, y las perspectivas de desarrollo futuro de la industria de la inteligencia artificial también son muy brillantes. Por lo tanto, no está mal elegir la industria de la inteligencia artificial, pero como se mencionó al principio del artículo, si queremos ingresar a la industria, debemos trabajar duro para dominar completamente las habilidades requeridas por esta industria.
1. Conceptos básicos de matemáticas:
Matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de probabilidades, estadística matemática y procesos estocásticos, matemáticas discretas, análisis numérico, teoría de juegos.
2. Acumulación de algoritmos:
Red neuronal, máquina de vectores de soporte, bayesiano, árbol de decisión, regresión logística, modelo lineal, algoritmo de agrupamiento, algoritmo genético, método de estimación, ingeniería de características, etc.
; p> 3. Lenguaje de programación:
Domina al menos un lenguaje de programación. Cuanto más competente seas, mejor. Después de todo, la implementación de algoritmos aún requiere programación. Bases técnicas:
Principios informáticos, sistemas operativos, lenguajes de programación, sistemas distribuidos, fundamentos de algoritmos
La inteligencia artificial, o IA (Inteligencia Artificial), es una materia que incluye la informática, la cibernética; , teoría de la información y neurofisiología, psicología, lingüística y otras disciplinas integrales.
Este concepto se propuso por primera vez en la Conferencia Académica de Darmouth: La inteligencia artificial es el estudio de cómo crear máquinas o sistemas inteligentes artificiales desde la perspectiva de los sistemas de aplicaciones informáticas para simular las actividades inteligentes humanas. extensión de la ciencia de la inteligencia humana.
Cursos básicos
Inteligencia artificialInteligencia artificial
Aprendizaje automáticoAprendizaje automático
Sistemas operativos avanzadosSistema operativo avanzado
Diseño de algoritmos avanzadoDiseño de algoritmos avanzado
Complejidad Computacional
Análisis Matemático
AdvancedComputerGraphics
AdvancedComputerNetworks
Referencia de dirección de empleo
(1) Buscar dirección: Baidu, Google, Microsoft, Yahoo, etc. (incluidas la búsqueda inteligente, la búsqueda por voz, la búsqueda de imágenes, la búsqueda de videos, etc. son todas direcciones futuras)
(2) Procesamiento de imágenes médicas: muchos equipos médicos y los dispositivos médicos implican procesamiento de imágenes e imágenes. Las grandes empresas incluyen Siemens, GE, Philips, etc.
(3) Visión por computadora y dirección de reconocimiento de patrones: reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial, reconocimiento de iris, etc. mencionado anteriormente, otra dirección importante es el reconocimiento de matrículas, la videovigilancia es un tema candente, el seguimiento y; el reconocimiento también es bueno;
(4) También hay algunas empresas que necesitan talentos en procesamiento de imágenes, como VIA, Panasonic, Sony, Samsung, etc.
Además, los talentos en la dirección de la IA son todos de alta tecnología y su remuneración es naturalmente relativamente generosa, por lo que esta dirección es muy prometedora.
Matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de la probabilidad, estadística matemática y procesos estocásticos, matemáticas discretas, análisis numérico. El conocimiento básico de las matemáticas contiene las ideas y métodos básicos para abordar problemas inteligentes y también es un elemento esencial para comprender algoritmos complejos. Las diversas tecnologías de inteligencia artificial actuales se basan en última instancia en modelos matemáticos. Para comprender la inteligencia artificial, primero se deben dominar los conocimientos matemáticos básicos necesarios. El álgebra lineal formaliza los objetos de investigación y la teoría de la probabilidad describe leyes estadísticas.
Requiere la acumulación de algoritmos:
Redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos genéticos y otros algoritmos, por supuesto, también se necesitan algoritmos en varios campos, como permitir que el robot; posicionarse en el entorno La navegación y el mapeo requieren investigación sobre SLAM, en resumen, muchos algoritmos requieren tiempo para acumularse;
Es necesario dominar al menos un lenguaje de programación:
Por ejemplo, lenguaje C, MATLAB, etc. Después de todo, la implementación de algoritmos aún requiere programación; si profundizas en el hardware, algunos cursos básicos de electricidad son esenciales.
El aprendizaje de la inteligencia artificial requiere una base matemática: matemáticas avanzadas, álgebra lineal, teoría de la probabilidad, estadística matemática y procesos estocásticos, matemáticas discretas y análisis numérico.
Requiere la acumulación de algoritmos: redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos genéticos y otros algoritmos, por supuesto, también se necesitan algoritmos en varios campos, como permitir que el robot navegue y mapee el mapa; entorno de ubicación por sí solo, lo que requiere investigación SLAM; en resumen, muchos algoritmos requieren tiempo para acumularse;
Es necesario dominar al menos un lenguaje de programación: al fin y al cabo, la implementación de algoritmos aún requiere programación; si profundizas en el hardware, algunos cursos básicos de electricidad son imprescindibles.
1. Conceptos básicos de Python
2. Conceptos básicos de matemáticas, incluido cálculo básico, álgebra lineal y estadística de probabilidad
3. Varios marcos, como Tensorflow, etc.
4. Aprendizaje profundo, que incluye la base del aprendizaje automático, la base del aprendizaje profundo, la red neuronal convolucional, la red neuronal recurrente, la red neuronal generativa adversaria y el aprendizaje por refuerzo profundo.
5. Proyectos comerciales prácticos, como la detección de rostros y el reconocimiento de rostros MTCNN CENTER LOSS, la detección de múltiples objetivos y tipos de YOLO V2, la finalización de partes faltantes de imágenes GLGAN y el despertar del lenguaje, etc.
Dominio del lenguaje de programación C, así como de uno de los lenguajes de programación C, Java y Visual Basic.
Desde una perspectiva profesional, aprendizaje automático, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural. Cualquiera de estas es una dirección general. Siempre que domines una de ellas, ya eres muy poderoso. Así que no leas mucho contenido, algunos solo necesitas dominarlos y lo que debes elegir es una dirección para estudiar en profundidad. De hecho, estrictamente hablando, la inteligencia artificial no es difícil de aprender, pero no es fácil de aprender. Requiere una cierta base en matemáticas y un período de acumulación.
Gracias por hacer la pregunta. Es un honor para mí responderla.
1. La inteligencia artificial es una rama de la informática que intenta comprender la naturaleza de la inteligencia y producir una nueva máquina inteligente que pueda responder de manera similar a la inteligencia humana. La investigación en esta área incluye robótica, reconocimiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y sistemas expertos. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial, su teoría y tecnología se han vuelto cada vez más maduras y sus campos de aplicación han seguido expandiéndose. Es concebible que los productos tecnológicos aportados por la inteligencia artificial se conviertan en los "contenedores" de la inteligencia humana en el futuro. La inteligencia artificial puede simular el proceso de información de la conciencia y el pensamiento humanos. La inteligencia artificial no es inteligencia humana, pero puede pensar como los humanos y superar la inteligencia humana.
2. La inteligencia artificial es una ciencia desafiante y las personas que se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía.
La inteligencia artificial es una ciencia muy amplia que consta de diferentes campos como el aprendizaje automático, la visión por computadora, etc. En términos generales, uno de los principales objetivos de la investigación en inteligencia artificial es permitir que las máquinas realicen tareas complejas que normalmente requieren inteligencia humana.
Entonces, ¿qué aprendió la inteligencia artificial?
En la actualidad, el contenido de aprendizaje de la especialización en inteligencia artificial incluye principalmente: aprendizaje automático, introducción a la inteligencia artificial (métodos de búsqueda, etc.). ), reconocimiento de imágenes, teoría de la evolución biológica, procesamiento del lenguaje natural, web semántica, teoría de juegos, etc.
Los cursos básicos requeridos son principalmente procesamiento de señales, álgebra lineal, cálculo y programación (con fundamentos de estructura de datos).
Desde una perspectiva profesional, el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural son direcciones generales. Siempre que domines una de ellas, ya eres muy poderoso. Así que no leas demasiado contenido, algunos solo necesitas dominarlos y elegir una dirección para estudiarlos en profundidad. De hecho, estrictamente hablando, la inteligencia artificial no es difícil de aprender, pero tampoco es fácil de aprender. Requiere una cierta base matemática y un período de acumulación.