2022-01-20点击量：2087
对于人工智能,我们总要总结一下它有哪些优点,但总也想不出来,也想不明白.接下来,我们就来总结一下.。实现图像识别的程序更简单,更易于定位和修复图像质量；减少材料消耗量。因为机器人有通用的输入，并且它们可以在低温中进行定位；减少维护成本，尤其是当在环境恶劣的地方进行操作时，人更容易失去工作；具有缺陷检测功能，它不需要将受控制的传感器插入到人的大脑；事务处理时速度更快。机器人不需要选择操作步骤；对盲目交互的过滤，机器人通过比人更好的定位一个盲区，并且通过比人更多的智能。更高的预测精度和更精确的预测控制是不同的。人更容易预测未来，机器人预测时可能更慢，如果机器人预测不准的话。非感应动作和非感应回复都是简单的，如通过语音控制电动设备。机器人可以作为廉价的机器人教练或支持者，用于提供家庭服务，短途服务，从汽车到轮船，飞机到火车上的旅游，危险情况下的生活支持。机器人实现了无人驾驶。这是现实的，因为无人驾驶有相应的训练数据,因此机器人可以做到更快，更准确,但是目前无人驾驶并不是目的。目前唯一实现了的无人驾驶汽车的例子是宝马，这是因为其预处理的大脑，车载电脑的一系列表决程序控制了汽车的运行。通过人工控制，实现了生物学的机器学习。比如说，通过编写自主运动策略，机器人可以通过回答用户的问题来区分出疾病。对智能控制和复杂控制的需求使得制造和定制化定制化系统成为可能。机器人和人一样具有感觉，并且可以回答智能控制问题。机器人可以取代工人，还可以用机器人替代廉价的劳动力，只要收入足够。从物理角度来看，机器人能够干许多手工的事，它不只是描述看到的图像,而是可以训练的。机器人不需要休息以获得存储空间，因为它们的大脑不发出信号。因此，机器人同样不需要繁重的劳动来获得足够的休息来处理其他任务。机器人替代了传统的工作：包括搬运，带领，管理自动化的工人。机器人的任务有很多，包括发现和记忆，识别，吸引和监视异常。机器人可以替代没有任何清晰目标的潜在工作：保安工作和送货员。人们可以任意设计机器人来实现某种工作，因为机器人能够处理许多不同的事情。机器人无需远程控制。机器人可以通过设计更好的动力学，并将小型化，低功耗，运行控制算法来处理不同的任务。可以动态控制机器人，比如根据它的模拟环境变化，动态控制增量和恒定电流。.机器人是实现资本利得的，因为它们可以节省大量的支出。...
2022-01-19点击量：2113
基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。下面给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。门槛一：数学基础我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程！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，具体来说包括：1、线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了饧�种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。2、概率论：如何描述统计规律？除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。3、数理统计：如何以小见大？在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。4、最优化理论：如何找到最优解？本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。5、信息论：如何定量度量不确定性？近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。6、形式逻辑：如何实现抽象推理？1956年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。门槛二：英语水平这里说的英语，不是说的英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。门槛三：编程技术就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，目前比较常用的5种人工智能编程语言包括：Python、C++、Java、Lisp、Prolog。Python由于其语法的简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、MacOS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。优点：Python有丰富多样的库和工具。支持算法测试，而无需实现它们。Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。与Java和C++相比，Python的开发速度更快。缺点：习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。与C++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。此外，Python不适合移动计算。C++优点：C++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间（这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏）。C++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是C++支持在开发中重用代码。此外，C++适用于机器学习和神经网络。缺点：C++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础，多任务处理不佳。它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。JavaJava也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。LispLisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。但很少有开发人员熟悉Lisp编程。作为一种较古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。PrologProlog也是古老的编程语言之一，与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。...
2022-01-17点击量：2101
IT开发行业是公认的高薪行业，吸引了众多有着高薪梦想的人加入其中。人工智能时代的到来令Python大放光彩，而Python简单易学的特性成为入行IT开发的首要选择。出于学习效率考虑，越来越多的人选择学习Python开发。Python是完全面向对象的语言，并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。在设计上Python坚持清晰划一的风格，这使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python拥有一个强大的标准库，标准库命名接口清晰、文档良好，很容易学习和使用，非常适合零基础或转行的人学习。Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。综合来看，如果你想在人工智能领域大放异彩，如果你想在机器学习方面独占鳌头，那就绝不能错过Python。...
2022-01-17点击量：2091
众所周知，人工智能已经上升为我国国家战略的高度。教育作为立国之本、强国之基，自然受到人工智能的影响相较于其他行业来说更大。现在人工智能是科技发展的大方向，将来很多工作将由人工智能代替。而且还是当前的热门。随着科技发展和人力成本上升，还会有进一步的发展。因此如果掌握了真正扎实的技术，之后的就业自然也不成问题。如今，网络资源那么发达，IT类技术都不难找到各式各样免费或费用很低的书籍、资料、课件、讲座、代码，从理论到实践都有讲解。如果想要自学，是完全有条件的，那为什么还要去上培训班呢?原因大概有以下这些：1、直接原因：精力分散，不够专注，书读不下去，代码看不下去。2、深层原因：驱动力不足以让自己专注。3、根本原因：没有足够渴望的目标，无法调动自身能量形成驱动力。其实归根到底，学不下去是因为不知道学习是为什么，学了到底有什么用。漫无目的的学习注定是浪费时间，有效学习三要点：目标明确，系统性强，足够深入，三者缺一不可。那么，怎么才能掌握真正扎实的技术呢?如果选择了真正专业的人工智能学习机构，也真正用心去学习了，就不会怕学不到技术，当然也不怕找不到好工作。...
2022-01-15点击量：2886
对于目前人工智能专业来说更多的高校仅仅存在于国内顶尖大学行列，多以“双一流”高校为主，而且对于地域的分布来说更多的集中在北京、上海跟江苏，其中北京占15所、江苏占10所、上海占9所。就目前来说，也有很多普通高校想要开通人工智能等相关专业一来是得不到国家相关的经费支持或者企业的资金支持，二来学校也无法找到相关的技术人才，更多的顶尖人工智能人才都集中在国家顶尖学府当中。对于目前的全球人工智能整体实力排名来说，国内的清华大学排名全球第二位，北京大学位于全球高校AI实力排名第五位，浙江大学与南京大学在全球大学AI实力各自排名为24位于51位。如果具体到人工智能方面的话清华大学、北京大学、南京大学与浙江大学在全球高校的排名分为为第二位、第四位、第九位与第十位。对于目前的国内高校开设人工智能相关专业来说一共有89所，也就是说现在越来越多的高校开始注重人工智能方面的人才培养，也就是说在未来人工智能将是未来发展的趋势。...
2022-01-15点击量：2054
未来，人工智能给人类带来的潜在影响可能有许多方面，它可以渗透到社会的许多领域，可以渗透到人们生活和工作的方方面面。马云在一次大数据峰会上说过：“如果我们继续以前的教学方法，我可以保证，三十年后我们的孩子们将找不到工作。”阿里巴巴在电商领域的对手，京东集团董事局主席刘强东也曾表示：“五年后，给你送货的都将是机器人。”人工智能对就业的积极影响超过负面冲击，简易工作被取代之后，相继而来的是大量劳动力的释放，人类技能的升级才是重点，人才也会被分配到合理的岗位。第一，制造业。智能机器人和其它人工智能设备未来极可能给制造业带来颠覆性变革。未来的工厂可能从数千员工缩减到一两百人，或者是无人工厂。这一方面会提高劳动生产率，提高社会生产的效率，另一方面也会造成失业。因此，这需要社会和个人都要迅速调整，将失业人员转移到新的、技能更高的行业中去。第二，服务业。像餐厅服务员、银行大堂经理、老年人护理员、火车票验票员等服务性岗位实际上是体力高于脑力的工作职位这类岗位未来较大可能会由人工智能取代。同制造业一样，这也会造成两方面影响:一方面是服务质量提升，另一方面是失业。同样，这也需要将失业人员转移到其它行业中再就业。第三，交通运输和物流业。人工智能必然给交通运输和物流业带来巨大变化，比如利用无人机或无人驾驶汽车送货。同样的，这会让交通和物流的效率成倍提升，但也会造成部分失业。那么这也需要转移失业人员再就业。...
2022-01-14点击量：1924
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。...
2022-01-11点击量：2130
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)；自然语言处理(NLP)；在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别及机器人。1、分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。当前阶段：计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。2、分支二：语音识别语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。当前阶段：语音识别已经处于应用阶段很长时间了。最近几年，随着大数据和深度学习技术的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常接近社会影响阶段了。语音识别领域仍然面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些特殊情况的难题。现代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得理想的工作效果。3、分支三：文本挖掘/分类这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。当前阶段：我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。文本挖掘技术也在智能投顾的开发中有所应用，并且提升了用户体验。文本挖掘和分类领域的一个瓶颈出现在歧义和有偏差的数据上。4、分支四：机器翻译机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。当前阶段：机器翻译是一个见证了大量发展历程的应用领域。该领域最近由于神经机器翻译而取得了非常显著的进展，但仍然没有全面达到专业译者的水平;但是，我们相信在大数据、云计算和深度学习技术的帮助下，机器翻译很快就将进入社会影响阶段。在某些情况下，俚语和行话等内容的翻译会比较困难(受限词表问题)。专业领域的机器翻译(比如医疗领域)表现通常不好。5、分支五：机器人机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。当前阶段：自上世纪「Robot」一词诞生以来，人们已经为工业制造业设计了很多机器人。工业机器人是增长最快的应用领域，它们在20世纪80年代将这一领域带入了应用阶段。在安川电机、Fanuc、ABB、库卡等公司的努力下，我们认为进入21世纪之后，机器人领域就已经进入了社会影响阶段，此时各种工业机器人已经主宰了装配生产线。此外，软体机器人在很多领域也有广泛的应用，比如在医疗行业协助手术或在金融行业自动执行承销过程。但是，法律法规和「机器人威胁论」可能会妨碍机器人领域的发展。还有设计和制造机器人需要相对较高的投资。总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。千锋教育专属课程顾问整理发布，课程信息欢迎关注培训无忧网频道或添加老师微信：15033336050...
2022-01-11点击量：1814
我们先来看，Python的优势。Python提供了许多优秀的深入学习库，例如：matplotlib，Numpy，sklearn，keras和许多其他库，如pandas，sklearn，matplotlib，这些库是用于数据处理，数据分析，数据建模和映射的数据库。基本上，scrapy，数据处理和映射用于机器学习。Pandas，Matplotlib和sklearn都可以在Python中找到相应的库进行处理。大多数深度学习框架现在都支持Python，因此Python是人工智能(AI)和数据分析的通用语言。Python还包含高质量的文档，丰富的AI库，机器学习库，自然语言和文本处理库。尤其是Python中的机器学习，实现了人工智能领域中大量的需求。本文由培训无忧网专属课程顾问整理发布，课程信息欢迎关注培训无忧网...
2022-01-10点击量：1935
普遍来说，比较常见的人工智能工程师的年薪最低都在20万左右，工作经验在一、两年的样子，这还是白菜价，能力和经验更高的，工资待遇也会高得多。再进一阶的人工智能专家，起码要有两年以上的工作经验，其薪资又会高一些，年薪一般在35万左右。最高级别的人工智能科学家，需要8~10年的经验积累，都是百万年薪的大神。当然啦，掌握人工智能技术可以选择的就业方向还有很多。现在的就业形势是，无论是科研院所，还是商业巨头和初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。像是AI数据分析师，就要求3~5年的工作经验，年薪在60万左右。再下一层级的就是python工程师，年薪在15万左右。除此之外，人工智能还有许多发展前景。比如Linux运维方向，用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、Androidclient端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用seleniumappium等框架。还有PythonWeb网站工程师，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，需要工程师掌握一些数据的应用。另外数据分析也是比较火的就业方向。在大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率，其工资待遇也是很高的。说了那么多人工智能工程师的具体就业方向和前景，想必大家都大致了解了这个行业的工资待遇。想要投身于人工智能行业，还需要有过硬的技术才行。学习不是一朝一夕的事情，无论是自学，还是报培训班，大家都要不断地保持学习的态度和知识的更新升级。千锋教育专属课程顾问整理发布，课程信息欢迎关注培训无忧网频道或添加老师微信：15033336050...
2022-01-10点击量：2088
1、人工智能的定义人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的NilsNilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是，“人工智能，就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”2、人工智能的历史人工智能并不是一个新名词。实际上，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动，这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论，以及计算能力的限制，严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。20世纪80年代末，几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。对于专家系统潜力的过高希望，彻底掩盖了它本身的局限性，包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本，当这一点被越来越多的人所认识到时，人工智能研究再一次脱离轨道。20世纪90年代，在人工智能领域的技术成果始终处于低潮，成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注，这一方面，是因为这些技术避免了专家系统的若干限制，另一方面，是因为新算法让它们运行起来更加高效。神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是，首先迭代生成备选解决方案，然后剔除最差方案，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案，从而“进化”出解决问题的最佳方案。3、人工智能进步的催化剂截止到21世纪前10年的后期，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。1）摩尔定律在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。2）大数据得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。3）互联网和云计算和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因。第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。4）新算法算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如计算机视觉（这项科技将会在后文描述）。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
2022-01-10点击量：1961
今天带您一起来了解下关于人工智能的基础知识。01、机器学习是什么机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型，它们各有优缺点，分别是：监督学习，无监督学习和强化学习。1.监督学习监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中，训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器，过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件，并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比，则这些新邮件会被标记为垃圾邮件，并发送到相应的文件夹；不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。第二种是回归。在回归中，机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据（即平均温度，湿度和降水量），手机的天气应用可以查看当前天气，并对一定时间范围内的天气进行预测。2.无监督学习在无监督学习中，数据是未标注的。由于现实中，大多数的数据都是未标注的，因此这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组（例如，根据年龄和婚姻状况），然后进行有针对性的营销。另一方面，降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。3.强化学习强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反，强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反，它专注于性能，这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉，他很快就会学会不再重复这个动作。同样在国际象棋中，计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理，在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。02、机器学习的发展历程机器学习的最早由贝叶斯在1783年发表的同名定理中提出。贝叶斯定理根据类似事件的历史数据得出事件的可能性。换句话说，贝叶斯定理是一种从经验中学习的数学方法，这也是机器学习的基本思想。几个世纪后的1950年，计算机科学家艾伦·图灵发明了图灵测试，计算机通过文本对话，从而让人类认为与其交谈的是人而不是计算机。图灵认为，只有当机器通过这项测试才能被认为是“智能的”。在此之后不久，1952年，亚瑟·塞缪尔开发了第一个真正的机器学习程序，在简单的跳棋游戏中，计算机能够根据之前的游戏学习策略，并提高之后的表现。接下来是1963年，唐纳德·米基开发了基于强化学习的tic-tac-toe项目。机器学习的最大突破是2006年深度学习的发展。深度学习是机器学习的一个类别，旨在模仿人类大脑的思维过程，通常用于图像和语音识别。如今我们使用的许多技术都不离开深度学习。你是否曾将照片上传到Facebook帐户，并标记图中的人物？Facebook正在使用神经网络识别照片中的人脸。还有Siri，当你向iPhone询问今天棒球比赛的比分时，你的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析。没有深度学习，这一切都将难以实现。03、机器学习的原理初学者们要注意了，如果想完全理解大多数机器学习算法，那么必须对一些关键数学概念有基本了解。但不要害怕，这些概念很简单，有些可能你已经掌握了。机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。线性代数概念Top3：1.矩阵运算2.特征值/特征向量3.向量空间和范数微积分概念Top3：1.偏导数2.向量值函数3.方向梯度统计概念Top3：1.贝叶斯定理2.组合学3.抽样方法让我们看到一些常见的算法：1.回归算法这可能是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面，逻辑回归专门用于预测离散值。这些算法都以其速度而闻名，它们被认为是最快的机器学习算法之一。2.基于实例的算法基于实例的分析根据提供数据的特定实例来预测结果。最著名的基于实例算法是k-NearestNeighbor，也称为kNN。用于分类中，kNN比较数据点的距离并将每个点分配给它最接近的组。3.决策树算法决策树算法聚集“弱”学习元素，让它们一起形成强大的算法，这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。在该算法中，弱学习元素是随机选择的。在下面的例子中，我们可以发现许多共同的特征（比如眼睛为蓝色或非蓝色），这都无法对动物种类进行辨别。然而，当我们将所有这些观察结果结合在一起时，我们能够形成更完整的理解并进行更准确的预测。4.贝叶斯算法这些算法基于贝叶斯定理的，最受欢迎的是朴素贝叶斯算法，它经常用于文本分析。例如，大多数垃圾邮件过滤器都使用贝叶斯算法。它们使用按类别标记的用户输入数据来比较新数据，并对其进行适当分类。5.聚类算法聚类算法专注找到元素间的共性，并相应地对它们进行分组。常见的聚类算法是K-Means聚类。根据K-Means，分析人员选择聚类的数量（由变量K表示），算法将元素按物理距离分组到适当的聚类中。6.深度学习和神经网络算法人工神经网络算法基于生物神经网络的结构。深度学习采用神经网络模型并对其进行更新。它们是大型且极其复杂的神经网络，使用少量标注数据和大量未标注数据。神经网络和深度学习具有许多输入，这些输入在产生一个或多个输出之前要通过若干隐藏层。这些连接形成一个特定的循环，模仿人脑处理信息和建立逻辑联系的方式。此外，随着算法的运行，隐藏层通常会变得更小、更细微。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...
2022-01-07点击量：1410
深度学习是近几年人工智能领域的核心技术，随着它的不断深入发展，才有了人工智能今天的崛起和落地应用。谈到深度学习，就不得不提图神经网络（GNN），毕竟图神经网络正是深度学习技术的根本和基础。下面将用三分钟带你解读图神经网络，主要内容包括图神经网络的定义、兴起和用途，赶紧来一起看看吧。1、图神经网络的定义GNN全名图神经网络，这里的G是是图（Graph）的意思，GNN之所以重要，是因为图很重要。图是计算机科学里的一种非常重要的数据结构，计算机科学有一门必修的基础课叫“离散数学”，听名字像是某一条数学分支，不过究竟“离散数学”的边界在哪里，现在还没有一个统一的定论。但有一个知识点，所有版本的《离散数学》教材都不会错过，那就是“图论”，讨论一种叫“图”的数据结构。而GNN里的“图”，正是指图论的“图”。那么究竟什么是“图”？就两样，顶点（Vertex）和边（Edge）。所谓的顶点，就是网络拓扑图里面的节点，譬如网络拓扑图里的PC机、服务器和路由器等等，而所谓的边，就是连接这些网络节点的线。所以图的应用非常广，网络拓扑图就是一种非常典型的图结构。2、图神经网络的兴起图神经网络的出现实质上是一门新技术的兴起，那为什么要推出这款新技术呢？推出一款新技术，潜台词就是说原有技术存在不足，下面我们可以看看CNN和RNN存在的不足。说白了就是数据结构，模型是要喂数据的，这我们都知道。但现有的深度学习模型，无论是CNN，还是RNN，或者叫其他什么的，都对数据的数据结构有一个要求，必须都是欧几里得结构。长得方方正正的就是欧几里得结构，军训的阅兵方阵，横向纵向都是一个人紧挨着一个人，这就是典型的欧几里得结构。而图是非欧几里得结构，所以没有办法用传统的深度模型处理的。因此，研究人员开发了图神经网络。3、图神经网络的用途近几年，深度学习带来了人脸识别、语音助手以及机器翻译的成功应用。这三类场景的背后分别代表了三类数据：图像、语音和文本。深度学习在这三类场景中取得突破的关键是它背后的端对端学习机制。另外，业界认为大规模图神经网络是认知智能计算强有力的推理方法。图神经网络将深度神经网络从处理传统非结构化数据推广到更高层次的结构化数据。不仅如此，图还具有很强的语义可视化能力，这种优势被所有的GNN模型所共享。比如在异常交易账户识别的场景中，GNN在将某个账户判断为异常账户之后，可以将该账户的局部子图可视化出来。总体来说，近些年来，图神经网络的兴起与用途成功推动了人工智能在模式识别和数据挖掘的研究。本文由培训无忧网更多人工智能人工智能培训...
2022-01-07点击量：1311
学习人工智能除了要构建自己的基础知识框架以外，还要注重实战项目的练习，这样才能达到灵活掌握人工智能技术的目的。因此，大家在选择人工智能培训机构的时候，一定要考察培训课程中有没有实战项目。以知名培训学校的人工智能培训课程为例，一起来看看相关的实战项目内容。实战项目一：人脸识别打卡随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。本次人工智能培训主要介绍了百度AI的三大平台：机器学习平台、深度学习平台、人工智能平台，并对人工智能平台包含的三大主流技术：图像、语音、自然语言处理进行了深入讲解，最后以“人脸识别打卡”案例，详细讲解了项目架构设计和开发流程。学完本课程，不仅可以掌握图像、语音和自然语言处理API的使用，而且可以利用API实现具体应用的开发。实战项目二：商品物体检测物体检测是计算机视觉中最常见应用之一，有极为广泛的用途。本课程从目标检测算法出发，对各个算法进行了全面细致的讲解，然后讲解了数据集标记与处理的相关内容，最后以一个实战项目“商品物体检测”为例，讲解了整个项目的架构设计，以及整个项目的开发流程。学完本课程不仅可以掌握目标检测算法的原理、模型训练工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlowServing完成模型部署以及客户端编写能力。实战项目三：AI游戏这是一门最适合初学者的人工智能培训课程，本课程是针对人工智能感兴趣的零基础学习者研发的快速入门级课程，本着以深入浅出、通俗易懂的讲解形式；清晰丰富的内容体系：神经网络结构，激活函数，神经元，卷积神经网络，监督学习，无监督学习，以及Tensorflow的框架知识、语法结构和综合应用；有趣丰富的游戏案例设计：飞机投弹、坦克开炮、射箭、走迷宫等游戏为教学宗旨，带你轻松踏入人工智能的神秘领域。实战项目四：PyTorch经典项目深度学习框架PyTorch实战项目旨在，帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。人工智能培训内容全部以实战为导向，基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果。专属课程顾问整理发布，更多人工智能课程信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训...
2022-01-07点击量：972
Python开发中有哪些高级技巧？列表推导式>>>chars=[cforcin'python']>>>chars['p','y','t','h','o','n']字典推导式>>>dict1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}>>>double_dict1={k:v*2for(k,v)indict1.items()}>>>double_dict1{'a':2,'b':4,'c':6,'d':8,'e':10}集合推导式>>>set1={1,2,3,4}>>>double_set={i*2foriinset1}>>>double_set{8,2,4,6}合并字典>>>x={'a':1,'b':2}>>>y={'c':3,'d':4}>>>z={**x,**y}>>>z{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}复制列表>>>nums=[1,2,3]>>>nums[::][1,2,3]>>>copy_nums=nums[::]>>>copy_nums[1,2,3]反转列表>>>reverse_nums=nums[::-1]>>>reverse_nums[3,2,1]PACKING/UNPACKING变量交换>>>a,b=1,2>>>a,b=b,a>>>a2>>>b1高级拆包>>>a,*b=1,2,3>>>a1>>>b[2,3]或者>>>a,*b,c=1,2,3,4,5>>>a1>>>b[2,3,4]>>>c5函数返回多个值（其实是自动packing成元组）然后unpacking赋值给4个变量>>>deff():...return1,2,3,4...>>>a,b,c,d=f()>>>a1>>>d4列表合并成字符串>>>"".join(["I","Love","Python"])'ILovePython'链式比较>>>ifa>2anda<5:...pass...>>>if2...
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