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人工智能到底是学些什么?

来源:火狐电竞体育

2021-09-27 02:00:57

  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。

  我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

  如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

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