日本顶级少妇xxxx,就要搞就要干亚洲一区二区搞 ,高潮在线视频导航

1，怎么學(xué)習(xí)人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

怎么學(xué)習(xí)人工智能

2，人工智能如何入門

人工智能入門需要掌握這些知識：1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、圖論2.基礎(chǔ)計算機知識：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫3.編程語言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java4.人工智能基礎(chǔ)知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容。5.工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等要進(jìn)入人工智能行業(yè)，首先要有一定的數(shù)學(xué)功底，因為人工智能不同于app開發(fā)，網(wǎng)頁開發(fā)、游戲開發(fā)等傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)職位，先看看51cto學(xué)院人工智能的課程，會有不少幫助。人工智能是從數(shù)學(xué)中的“逼近理論”逐步演化而來的，當(dāng)今人工智能所使用的方法，最開始的時候大部分是數(shù)學(xué)家為了逼近某些比較難表示的非線性函數(shù)而使用的。后來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統(tǒng)計學(xué)家，開始嘗試用這套“逼近理論”解決一些分類問題。逐步發(fā)展成為現(xiàn)在的人工智能局面?，F(xiàn)在屬于人工智能行業(yè)發(fā)展初期，各種可用的api函數(shù)都比較少，所以自己編寫算法是必須要會的?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能如何入門

3，人工智能需要什么基礎(chǔ)

人工智能成了新時代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個跨學(xué)科產(chǎn)物，它包含的內(nèi)容浩如煙海，各種復(fù)雜的模型和算法更是讓人望而生畏。對于大多數(shù)的新手來說，如何入手人工智能其實都是一頭霧水，比如到底需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、是否要有工程經(jīng)驗、對于深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該關(guān)注什么等等。必備基礎(chǔ)如下：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，具體來說包括：線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？信息論：如何定量度量不確定性？形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？事實上，線性代數(shù)不僅僅是人工智能的基礎(chǔ)，更是現(xiàn)代數(shù)學(xué)和以現(xiàn)代數(shù)學(xué)作為主要分析方法的眾多學(xué)科的基礎(chǔ)。從量子力學(xué)到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背后，線性代數(shù)的核心意義在于提供了?種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特征的組合，并在由預(yù)置規(guī)則定義的框架之下以靜態(tài)和動態(tài)的方式加以觀察。著重于抽象概念的解釋而非具體的數(shù)學(xué)公式來看，線性代數(shù)要點如下：線性代數(shù)的本質(zhì)在于將具體事物抽象為數(shù)學(xué)對象，并描述其靜態(tài)和動態(tài)的特性；向量的實質(zhì)是 n 維線性空間中的靜止點；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐標(biāo)系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特征值和特征向量描述了變化的速度與方向?？傊€性代數(shù)之于人工智能如同加法之于高等數(shù)學(xué)，是一個基礎(chǔ)的工具集。概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？除了線性代數(shù)之外，概率論也是人工智能研究中必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。隨著連接主義學(xué)派的興起，概率統(tǒng)計已經(jīng)取代了數(shù)理邏輯，成為人工智能研究的主流工具。在數(shù)據(jù)爆炸式增長和計算力指數(shù)化增強的今天，概率論已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)中扮演了核心角色。同線性代數(shù)一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關(guān)注的焦點是無處不在的可能性。頻率學(xué)派認(rèn)為先驗分布是固定的，模型參數(shù)要靠最大似然估計計算；貝葉斯學(xué)派認(rèn)為先驗分布是隨機的，模型參數(shù)要靠后驗概率最大化計算；正態(tài)分布是最重要的一種隨機變量的分布。數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？在人工智能的研究中，數(shù)理統(tǒng)計同樣不可或缺。基礎(chǔ)的統(tǒng)計理論有助于對機器學(xué)習(xí)的算法和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出解釋，只有做出合理的解讀，數(shù)據(jù)的價值才能夠體現(xiàn)。數(shù)理統(tǒng)計根據(jù)觀察或?qū)嶒灥玫降臄?shù)據(jù)來研究隨機現(xiàn)象，并對研究對象的客觀規(guī)律做出合理的估計和判斷。雖然數(shù)理統(tǒng)計以概率論為理論基礎(chǔ)，但兩者之間存在方法上的本質(zhì)區(qū)別。概率論作用的前提是隨機變量的分布已知，根據(jù)已知的分布來分析隨機變量的特征與規(guī)律；數(shù)理統(tǒng)計的研究對象則是未知分布的隨機變量，研究方法是對隨機變量進(jìn)行獨立重復(fù)的觀察，根據(jù)得到的觀察結(jié)果對原始分布做出推斷。用一句不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)庇^的話講：數(shù)理統(tǒng)計可以看成是逆向的概率論。數(shù)理統(tǒng)計的任務(wù)是根據(jù)可觀察的樣本反過來推斷總體的性質(zhì)；推斷的工具是統(tǒng)計量，統(tǒng)計量是樣本的函數(shù)，是個隨機變量；參數(shù)估計通過隨機抽取的樣本來估計總體分布的未知參數(shù)，包括點估計和區(qū)間估計；假設(shè)檢驗通過隨機抽取的樣本來接受或拒絕關(guān)于總體的某個判斷，常用于估計機器學(xué)習(xí)模型的泛化錯誤率。最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？本質(zhì)上講，人工智能的目標(biāo)就是最優(yōu)化：在復(fù)雜環(huán)境與多體交互中做出最優(yōu)決策。幾乎所有的人工智能問題最后都會歸結(jié)為一個優(yōu)化問題的求解，因而最優(yōu)化理論同樣是人工智能必備的基礎(chǔ)知識。最優(yōu)化理論研究的問題是判定給定目標(biāo)函數(shù)的最大值（最小值）是否存在，并找到令目標(biāo)函數(shù)取到最大值 (最小值) 的數(shù)值。如果把給定的目標(biāo)函數(shù)看成一座山脈，最優(yōu)化的過程就是判斷頂峰的位置并找到到達(dá)頂峰路徑的過程。通常情況下，最優(yōu)化問題是在無約束情況下求解給定目標(biāo)函數(shù)的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時的搜索方向需要使用目標(biāo)函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)；置信域算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的啟發(fā)式算法是另外一類重要的優(yōu)化方法。信息論：如何定量度量不確定性？近年來的科學(xué)研究不斷證實，不確定性就是客觀世界的本質(zhì)屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了信息論的誕生。信息論使用“信息熵”的概念，對單個信源的信息量和通信中傳遞信息的數(shù)量與效率等問題做出了解釋，并在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁?？傊?，信息論處理的是客觀世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數(shù)；KL 散度用于描述兩個不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用準(zhǔn)則。形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？1956 年召開的達(dá)特茅斯會議宣告了人工智能的誕生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·閔斯基等未來的圖靈獎得主，他們的愿景是讓“具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質(zhì)如何能夠擁有人類的心智?！蓖ㄋ椎卣f，理想的人工智能應(yīng)該具有抽象意義上的學(xué)習(xí)、推理與歸納能力，其通用性將遠(yuǎn)遠(yuǎn)強于解決國際象棋或是圍棋等具體問題的算法。如果將認(rèn)知過程定義為對符號的邏輯運算，人工智能的基礎(chǔ)就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識表示的主要方法；基于謂詞邏輯系統(tǒng)可以實現(xiàn)具有自動推理能力的人工智能；不完備性定理向“認(rèn)知的本質(zhì)是計算”這一人工智能的基本理念提出挑戰(zhàn)。

不需要基礎(chǔ)，現(xiàn)在可以去專門的電腦學(xué)院學(xué)

人工智能需要什么基礎(chǔ)