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人工智能深度算法入門（人工智能深度算法入門書籍）

發(fā)布時間：2023-03-13 02:31:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 148 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能深度算法入門的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、想要學人工智能需要學些什么python的知識
2、人工智能算法是什么？
3、學習人工智能AI需要哪些知識?
4、如何使用深度學習開發(fā)人工智能應用

人工智能深度算法入門（人工智能深度算法入門書籍）

一、想要學人工智能需要學些什么python的知識

Python和人工智能的關系及應用，以及想要學人工智能的你，究竟需要學些什么Python的知識，先來上兩張圖人工智能和Python的圖。

人工智能深度算法入門（人工智能深度算法入門書籍）

從上圖可以看出，人工智能包含常用機器學習和深度學習兩個很重要的模塊，而下圖中Python擁有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫，像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和繪圖的庫，基本上機器學習中對數(shù)據(jù)的爬?。╯crapy）、對數(shù)據(jù)的處理和分析（pandas）、對數(shù)據(jù)的繪圖（matplotlib）和對數(shù)據(jù)的建模（sklearn）在Python中全都能找到對應的庫來進行處理。

所以，要想學習AI而不懂Python，那就相當于想學英語而不認識單詞。

如果你想要學好python最好加入一個好的學習環(huán)境，可以來這個Q群，首先是629，中間是440，最后是234，這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

那么要想學人工智能，想學Python，那些東西要學習呢，下面給大家簡單介紹下：

首先，你要學Python如何爬取數(shù)據(jù)，你要做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模，起碼你要有數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源有多種方法，但是很多都來自網(wǎng)絡，這就是爬蟲。

爬蟲：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網(wǎng)絡爬蟲需要使用到的，好好掌握這些東西，數(shù)據(jù)就有了。

然后，有了數(shù)據(jù)就可以進行數(shù)據(jù)處理和分析了，這個時候，你需要用到數(shù)據(jù)處理的一些庫。

數(shù)據(jù)處理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖等操作，有了這些庫，你就可以一步步開始把數(shù)據(jù)處理成你需要的格式。

接著，數(shù)據(jù)符合你的格式以后，你就需要利用這些數(shù)據(jù)進行建模了，這個時候你用到的庫也有很多。

建模：nltk、keras、sklearn，這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習的，把這些用好了，你的模型就構建出來了。

最后，如果你的項目是基于Python開發(fā)的線上系統(tǒng)，你還可以學一學Python的Web開發(fā)，這樣，你做的模型還能直接用在線上系統(tǒng)。

Web開發(fā)：django、flask、tornado，這些庫搞明白了，你Web開發(fā)也就搞定了。

不過，有句話叫“人生苦短，我用Python”，之所以這么說是因為Python在實現(xiàn)各個功能的時候要遠比其他語言簡練的多，很多功能在Python中只需要一行代碼搞定，但是在Java中你可能需要寫好多好多代碼才能實現(xiàn)。

就拿一個簡單的例子，讀寫文件來說吧：

Python讀寫文件：

//讀文件

with open('readFile', 'r') as inFile:

for line in inFile.readlines():

print line

...

//寫文件

with open('writeFile', 'w') as outFile:

outFile.write("...")

Java讀寫文件：

import java.io.InputStreamReader;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileReader;

import java.io.FileWriter;

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.File;

BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("read_file1")));

BufferedReader br2 = new BufferedReader(new FileReader("read_file2"));

String line = null;

while((line = br1.readLine())!=null){

System.out.println(line);

...

}

File outfile = new File("write_file");

if (!file.exists()){

file.createNewFile();

}

//true = append file

FileWriter fileWritter = new FileWriter(file.getName(),true);

BufferedWriter bufferWritter = new BufferedWriter(fileWritter);

bufferWritter.write(data);

bufferWritrer.flush();

bufferWritter.close();

各位學習人工智能的同胞們，你們看到了吧，就是一個簡單的讀寫文件，Java的操作要比Python復雜太多太多！

在真實的工作中，我們需要做的事情是把大量的精力集中在數(shù)據(jù)上、數(shù)據(jù)分析和理解上，而不是花費30%-50%的時間去寫代碼，Python不光是提供了機器學習所需要的一切工具庫，還能讓你專注在數(shù)據(jù)處理和分析上，所以，要學習和進入人工智能行業(yè)的話，好好學習Python吧，騷年！

最后，附上一張今年語言排行榜。

人工智能深度算法入門（人工智能深度算法入門書籍）

二、人工智能算法是什么？

人工智能算法主要是機器學習的算法

積極學習是一種通過數(shù)據(jù)來調優(yōu)模型的方法論，模型的精度達到可以使用了，那么他就能夠完成一些預判的任務，很多現(xiàn)實問題都可以轉化成一個一個的預判類型

人工智能算法，尤其是深度學習，需要大量的數(shù)據(jù)，算法其實就是模型

三、學習人工智能AI需要哪些知識?

需要數(shù)學基礎：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析。數(shù)學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智能深度算法入門（人工智能深度算法入門書籍）

拓展資料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，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，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”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”。

參考資料：百度百科—人工智能：計算機科學的一個分支

四、如何使用深度學習開發(fā)人工智能應用

如何使用深度學習開發(fā)人工智能應用

在為工業(yè)界的從業(yè)者帶來理念更新的同時，吳恩達還對自己在人工智能領域的人生經(jīng)驗進行分享?！拔覐臎]試過一次就得出正確的模型架構”吳恩達對自己經(jīng)歷的樸實客觀分享，讓在場的很多從業(yè)者不僅獲得技術指導更如同吃了“定心丸”。

NIPS (Advances in Neural Information Processing Systems)中文名為“神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進展大會”，是每年12月由NIPS基金會主辦的機器學習和神經(jīng)計算領域的頂級會議，在機器學習領域有著舉足輕重的學術影響力。隨著人工智能的高速發(fā)展，2016年NIPS的討論焦點也集中在機器學習與人工智能，并邀請Yann LeCun(Facebook 人工智能研究室FAIR負責人)、Irina Rish(IBM Watson 研究中心成員)等國際專家參與。其中，百度首席科學家、斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授吳恩達參與大會教程(tutorial)環(huán)節(jié)，人氣頗高。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)可以擴大規(guī)模(scale)，甚至是可以無限地擴展，深度學習成為人工智能領域未來發(fā)展的大潮流。對此，吳恩達認為沒有人能做到在系統(tǒng)構架(底層)與深度學習(算法)方面都是專家，并針對深度學習技術創(chuàng)業(yè)公司的團隊建設，分享了其在百度的架構經(jīng)驗。

在深度學習大潮中，端到端學習成為近幾年的技術風口，隨著技術發(fā)展，更純粹的端對端學習成為了可能。但由于缺少足夠大的訓練集，直接的端對端學習也有不太奏效的時候。作為人工智能成果的集大成者，無人車在機器學習領域仍有很大發(fā)展空間，吳恩達在演講中描述了無人駕駛的傳統(tǒng)模型：通過圖片觀測附近的車(cars)與行人(pedestrians)，計算出該有的路徑規(guī)劃(plan)，然后通過公式/規(guī)則判斷出應該進行的下一步行動(steering)，如果可以直接把圖片處理成最終的操作指令可以指數(shù)級提高反應速度，帶來效率提升。

吳恩達認為，很多企業(yè)都沒有正確對待訓練集誤差、人類誤差值、測試集誤差，三者之間的關系，而在數(shù)據(jù)合成方面，很多公司又“總想搞個大新聞”。他建議企業(yè)使用 unified data warehouse(統(tǒng)一化的數(shù)據(jù)中心)，讓數(shù)據(jù)科學家可以“安心的玩數(shù)據(jù)”。并分享了基于人類誤差、訓練集誤差，訓練-開發(fā)集誤差、開發(fā)集誤差、測試集誤差五類誤差值的新的處理策略。

在演講的最后，吳恩達提出了對人工智能的展望，他認為由于現(xiàn)有的有標簽數(shù)據(jù)還遠沒有被發(fā)掘完畢，supervised learning(監(jiān)督學習)將繼續(xù)快速發(fā)展下去，同時unsupervised learning(無監(jiān)督學習)、 reinforcement learning(強化學習)、transfer learning(遷移學習)也將在未來起步。同時，吳恩達也對現(xiàn)場的從業(yè)者提出更具實用性的經(jīng)驗：人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要選擇工程師應該關注的重點，從而讓數(shù)據(jù)集能更準確地模擬出應用場景，簡單來說就是尋找用戶需求與當今機器學習技術的能力的交集。

以上就是關于人工智能深度算法入門相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。