您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:如意彩票 > 非单调推理 >

0基础如何入门人工智能?

发布时间:2019-05-15 13:56 来源:未知 编辑:admin

  根据维基百科的解释,人工智能是被机器展示的智力,与人类和其他动物的自然智能相反,在计算机科学中 AI 研究被定义为 “代理人软件程序”:任何能够感受周围环境并且能最大化它成功机会的设备。

  2016 年 3 月 ,AlphaGo 与当时世界排名第四、职业九段棋手李世石,进行围棋人机大战,以 4:1 总比分获胜。

  2016 年 10 月 ,美国白宫发布了《为未来人工智能做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》两份重磅报告,详细阐述了美国未来的人工智能发展规划以及人工智能给政府工作带来的挑战与机遇。

  VentureBeat 对这两份报告进行了总结,得出了 7 个浅显易懂的要点:

  2016 年双十一 ,鲁班首次服务双十一,制作了 1.7 亿章商品展示广告,提升商品点击率 100%。如果全靠设计师人手来完成,假设每张图需要耗时 20 分钟,满打满算需要 100 个设计师连续做 300 年。

  2017 年,鲁班的设计水平显著提升,目前已经学习百万级的设计师创意内容,拥有演变出上亿级的设计能力。此外,鲁班已经实现一天制作 4000 万张海报能力,没有一张会完全一样。

  2017 年 10 月 25 日 ,在沙特举行的未来投资计划大会上,沙特阿拉伯授予美国汉森机器人公司生产的 “女性” 机器人索菲亚公民身份。

  作为世界上首个获得公民身份的机器人,索菲亚当天说,“她” 希望用人工智能 “帮助人类过上更好的生活”,同时对支持 “AI 威胁论” 的马斯克说 “人不犯我,我不犯人”!

  会后,马斯克在推特上说:“把电影《教父》输入了人工智能系统,还能有什么比这个更糟的?” 教父是好莱坞经典电影,剧情充满了背叛和谋杀。

  如图所示,人工智能是一个大类,包括专家系统、知识表示、机器学习等等,其中机器学习是目前最火也是发展最好的一个分支,机器学习中又包括监督学习、非监督学习、深度学习,增强学习等等。

  监督学习 ,就是人们常说的分类,通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的)。

  再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的,也就具有了对未知数据进行分类的能力。

  举例来说,我们上幼儿园的时候经常做的一个活动叫看图识字,如上图所示,老师会给我们看很多图片,下面配了文字,时间长了之后,我们大脑中会形成抽象的概念,两个犄角,一条短尾巴,胖胖的(特征)…

  这样的动物是牛;圆的,黄的,发光的,挂在天上的 … 是太阳;人长这样。等再看到类似的东西时我们便能认出来,即使跟以前看到的不完全一样,但是符合在我们大脑中形成的概念,如下图所示。

  非监督学学习 则是另一种研究的比较多的学习方法,它与监督学习的不同之处,在于我们事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。

  举个例子,如图所示,在没有任何提示(无训练集)的情况下,需要把下列六个图形分成两类,你会怎么分呢,当然是第一排一类,第二排一类,因为第一排形状更接近,第二排形状更接近。

  深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域,由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展,并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。

  深度学习,作为机器学习中延伸出来的一个领域,被应用在图像处理与计算机视觉,自然语言处理以及语音识别等领域。

  自 2006 年至今,学术界和工业界合作在深度学习方面的研究与应用在以上领域取得了突破性的进展。以 ImageNet 为数据库的经典图像中的物体识别竞赛为例,击败了所有传统算法,取得了前所未有的精确度。

  增强学习 也是机器学习一个重要的分支,是通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响,学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

  对于数学基础知识,需要高中数学知识加上高数、线性代数、统计学、概率论,即使掌握的不是很完善,但是至少要知道概念,在用到的时候知道去哪查。

  如果基础不好,可以先看看吴军的《数学之美》,讲的比较通俗易懂。也可以边做边学,实践是检验真理的唯一标准,毕竟大多数人还是以工程实践为主,如果你想做研究理论的科学家,并不适合看本文。

  判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。

  例:现有一个数据集,表示一些的人的年龄、收入、是否是学生、信用、是否会买电脑。年龄有年轻,中年,老年三种;收入有高中低;信用有一般和很好。数据及保存在 AllElectronics.csv 中。

  最临近取样就是把已有数据分成几类,对新输入的数据计算与已知数据的距离,距离哪一个近,就把新数据分到哪一类,例如下图所示的电影分类,对于最后一行未知电影类型的电影,根据打斗次数和接吻次数,距离浪漫型更近,应该被归类为浪漫型电影。

  支持向量机(SVM)是从线性可分情况下的最优分类面发展而来。最优分类面就是要求分类线不但能将两类正确分开 (训练错误率为 0), 且使分类间隔最大。

  SVM 考虑寻找一个满足分类要求的超平面 , 并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远 , 也就是寻找一个分类面使它两侧的空白区域 (margin) 最大。

  这两类样本中离分类面最近的点且平行于最优分类面的超平面上 H1,H2 的训练样本就叫做支持向量。

  例:使用 sklearn 库实现 svm 算法, 俗称调库,实际上调库是一个很简单的过程,初级阶段甚至都不需要知道原理。

  写这篇文章的初衷是现在好多朋友都想了解如何入门/转行机器学习,搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会有人提及,因此想写篇文章来个一劳永逸。文章的宗旨:指出学习中的一些误区提供客...博文来自:算法与数学之美

  来源 微调的知乎专栏▌0.背景写这篇文章的初衷是大部分私信我的朋友都想了解如何入门/转行机器学习,搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会在知......博文来自:CSDN 人工智能

  第一篇浅谈想法第一次写博客,一点是因为学校要求,第二点也是因为自己作为一个“资深”行业小白,想记录自己的实际学习过程和经验分享,我想很多朋友跟我一样,也想入行IT,做人工智能方向也,所以将自己的经历分...博文来自:python大坤的博客

  大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。Python:Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经...

  作为一个刚刚学习人工智能的小白,对许多的知识都表示一脸懵逼。随着课程进展到规划问题,不可避免地与pddl相遇,经历了一段时间的学习,下面以小白的角度简要介绍一下pddl,并且附带简例说明。Planni...

  眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。一、目的本文的目的是给出一个简单的,平滑的,...

  最近在极客时间上听了人工智能基础课程,感悟颇深,里边讲到了数学基础、机器学习的主要方法、神经网络、深度学习、还有一些实例和应用场景等。对于里边的一些东西,其实是似懂非懂的。由于自己是数学专业毕业...

  Python是一种简单主义至上的语言。说PHP是世界上最好的语言,这完全是一个梗。但是说Python是世上最好的语言,想必应者甚多。阅读良好的Python代码放佛如同阅读英语一般简单,它免费、易学、可...

  是时候学习AI了!怎么做我们来教你。所需环境:64位的Windows10,Windows8/764位下也能安装。机器要有至少30G的硬盘空间。要求:读者需要知道怎么用基本的GitHub操作和基本程序开...

  转载:原地址:无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大...

  互联网+时代,全栈工程师应运而生,无论是上市互联网公司还是创业公司,都对全栈工程师青睐有加,全栈工程师的市场需求越来越大,薪资收入水涨船高。那么,如何才能从0到1自学成为全栈工程师?今天我们就请到了具...

  本文来自作者 赵宁 在 GitChat 上分享「编程和数学基础不佳如何入门人工智能?」,「阅读原文」查看交流实录。「文末高能」编辑哈比一、人工智能的发展现状1.1概念根据维基百科的解释,人工智能是被...

  每个字都是经验所得,都是站在一个零基础的人的角度写的,纯手打+网上优秀资源整合,希望大家能每个字都认真看。接下来文章会侧重在以下几方面1、零基础如何进行人工智能的自学(以找工作为目的),包括路径规划,...

  tensorflow官网的学习步骤已经算比较简单 但在学习中感觉入手还是有一些困难,尤其是需要学习周边的各种知识下面把我从真正的零开始到 tensorflow官网例子之间的学习体会。tensorflo...

  数学概念欧式距离所谓欧式距离中的“欧”指的是被称作几何之父的古希腊数学家欧几里得。欧式距离是在其巨著中《几何原本》中提到的一个非常重要的概念。定义:在一个NNN维度的空间里,求两个点的距离,这个距离肯...

  无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(DeepLearning)这个超热的技术,会不会感觉马上就ou...

  书单详解与下载链接学习OpenCV人工智能:一种现代的方法智能Web算法语音与语言处理模式识别与机器学习游戏人工智能编程案例精粹统计自然语言处理基础模式分类模式识别中的神经网络计算机视觉人工智能游戏编...

  这些天,抽空读了一下人工智能基础(高中版),觉得作为高中科普教材,还是非常不错的,五星好评推荐。下面会针对每一章的内容,依据兴趣等补充一些资料。2019年05月更新链接(人工智能开放课程,点击红旗就是...

  来源:AI前线分钟。本文为想要入门机器学习以及夯实数学基础的学习者提供了学习书单。一、机器学习篇在机器学习上,首先要推荐的是两部国内作者的著作......

  本文标签:   机器学习 TensorFlow Google机器智能 人工智能无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员...

  本文章转自别人无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(DeepLearning)这个超热的技术,会不会...

  00、Python安装包开发工具、注册01、Python入门到项目实战篇02、Python大数据入门到实战篇03、Python数据分析与数据挖掘篇04、Python高等数学与程序算法篇05、Pytho...

  备注:内容为观看Deeplearning.ai后整理而来,如有侵权,请联系删除。作为一个新手,入门AI时总是会迷茫,不知道应该如何开始,如何提高,如何找到资料等,下面内容是deeplearning.a...

  转载请注明出处本文从python开始讲起,其实python在整个前端与移动开发的应用并...

  如今Python在人工智能和数据分析领域有着不可替代的作用,众多机器学习的框架都支持PythonAPI,数据分析、存储、获取、运算方便,所以Python已经成为人工智能领域机器学习的第一语言。写这篇文...

  最近1年的主要学习时间,都投资到了python据分析和数据挖掘上面来了,虽然经验并不是十分丰富,但希望也能把自己的经验分享下,最近也好多朋友给我留言,和我聊天,问我python该如何学习,才能少走弯路...

  目送“我慢慢地、慢慢地了解到,所谓父子母女一场,只不过意味着,你和他的缘分就是今生今世,不断地在目送他的背影渐行渐远。你战力在小路的这一端,看着他逐渐消失在小路转弯的地方,而且,他用背影默默告诉你:不...

  三个月教你从零入门人工智能+深度学习精华实践课程网盘地址:密码:f9gn备用地址(腾讯微云):https:...

  好消息,亲爱的读者朋友们,由于长期高质量内容输出,(两三个月写一篇还好意思说),本能手终于接到广告了,关心小能手的朋友们这下可以放心了。作为与比尔盖茨一起平均净资产高达9......

  作者:许小岩  来源:AI脑力波 授权产业智能官转载                                    眼下,人工智能已经越来越火。人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及,相关专...

  作为一名高中生,我在过去的一年里自学了机器学习与人工智能的相关课程,在这里和大家分享下我自己的学习心得,希望能够对那些机器学习或人工智能初学者有所帮助,这也是我写这篇文章的目的所在。...

  为什么机器学习中的数学很重要?这个问题的理由我想强调以下几点: 选择合适的算法,要考虑的包括算法准确性、训练时间、模型复杂度、参数的数量和特征数量。 选择参数设置和验证策略。 理解偏差与方差的权衡以确定欠拟合和过拟合。 预估正确的置信区间...

  目前,世界各国都开始重视人工智能的发展。2017 年 6 月 29 日,首届世界智能大会在天津召开。中国工程院院士潘云鹤在大会主论坛作了题为“中国新一代人工智能”的主题演讲,报告中概括了世界各国在人工智能研究方面的战略:2016 年 5 ...

  规划全面:涵盖目前主流的深度学习领域,包括图像识别,图像检测,自然语言处理,GAN,分布式训练框架等等。掌握每一项技能都能在从事该领域迈进一步。重点突出:摒弃繁冗的数学证明,一切从实际出发,突出重点,...

  【内容简介】《21天学通Python》全面、系统、深入地讲解了Python编程基础语法与高级应用。在讲解过程中,通过大量实际操作的实例将Python语言知识全面、系统、深入地呈现给读者。此外,作者专门...

  状态空间法:状态是为描述某类不同事物间的差别而引进的一组最少变量的有序集合。每个元素为集合的分量,称为状态变量。使问题从一种状态变化成为另一种状态的手段为操作符或算符。问题的状态空间使一个表示该问题全...

  1,机器学习是用怎样的思路解决问题的?我们在机器学习中面临的任务最典型的是:有很多数据,怎样从现有数据建立一个模型,通过这个模型来预测未知的数据。这相模型就是一个从自变量到目标变量的一个映射:可以表示...

  人类之所以进步,在于会使用工具我们知道,有代码比对工具;有版本控制控制工具比对同一个文件不同人修改的地方;还有eclipse工具提供的Compare History 工具;我同事比较“同情”我每次发布...

  说明 网上关于caffe的安装教程非常多,但是关于每一步是否操作成功,出现了什么样的错误又该如何处理没有给出说明。因为大家的操作系统的环境千差万别,按照博客中的教程一步步的安装,最后可能失败——这是很...

  让我们用Validator框架来给SpringMVC实现验证功能吧 Validator框架源码地址:完成这一章教程的要求 熟...

  帐号相关流程注册范围 企业 政府 媒体 其他组织换句话讲就是不让个人开发者注册。 :)填写企业信息不能使用和之前的公众号账户相同的邮箱,也就是说小程序是和微信公众号一个层级的。填写公司机构信息,对公账...

  今天到了第一批制作四旋翼飞行器用的开发板和传感器,实现了最简单的Arduino UNO和Android手机间的蓝牙串口通讯和超声测距传感器的试用。 UNO连接蓝牙模块与安卓手机通讯教程 TITL...

  最近好长时间都没有写blog了,主要是因为最近工作上的事以及下载Android源码的事耽误的(下载源码这件事会在后续的blog中写道,这个真的很有意义呀~~),那么今天来写点什么呢?主要的灵感来自于早...

  Android应用安全防护和逆向分析-----作者QT选择目录等常用文件/文件夹操作

  本篇文章是根据我的上篇博客,给出的改进版,由于时间有限,仅做了一个简单的优化。相关文章:将excel导入数据库2018年4月1日,新增下载地址链接:点击打开源码下载地址十分抱歉,这个链接地址没有在这篇...

  最近比较有空,大四出来实习几个月了,作为实习狗的我,被叫去研究Docker了,汗汗! Docker的三大核心概念:镜像、容器、仓库 镜像:类似虚拟机的镜像、用俗话说就是安装文件。 容器:类似一个轻量...

  我走小路的博客C#实现开发windows服务实现自动从FTP服务器下载文件(自行设置分/时执行)

  最近在做一个每天定点从FTP自动下载节目.xml并更新到数据库的功能。首先想到用 FileSystemWatcher来监控下载到某个目录中的文件是否发生改变,如果改变就执行相应的操作,然后用timer...

  特征空间的隐式映射:核函数     咱们首先给出核函数的来头:在上文中,我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况,而对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映...

  redis的专栏Docx4j 简单操作文字图片(包含页眉页脚和主体内容)

  docx4j官方提供了一些例子,本文只是其中一部分应用的简单例子。需要注意的地方是页眉和页脚,必须创建对应关系才能起作用。页眉和页脚添加图片的时候,第二个参数sourcePart是必须的,调用的cre...

  问题背景: 我要在一个表单里同时一次性提交多名乘客的个人信息到SpringMVC,前端HTML和SpringMVC Controller里该如何处理? 第1种方法:表单提交,以字段数组接收; 第2种...

  加密算法介绍 一. 密码学简介 据记载,公元前400年,古希腊人发明了置换密码。1881年世界上的第一个电话保密专利出现。在第二次世界大战期间,德国军方启用“恩尼格玛”密码机,密码学在战争中起...

  Java中的ThreadLocal类允许我们创建只能被同一个线程读写的变量。因此,如果一段代码含有一个ThreadLocal变量的引用,即使两个线程同时执行这段代码,它们也无法访问到对方的Thread...

  前言 最近买了max系统的笔记本,花了一万多,心疼不行不行的。之前的window 7 的有专门的window 远程连接服务器。Mac怎么办了,微软就开发出来了parallels desktop...

  花了几天,终于把matlab版的人脸检测运行成功了,虽然正确率不是很高,看着各种论文上的人脸检测正确率都出奇的高,我是不怎么相信的,有的论文连基于平均脸的人脸检测正确率都能达到98%,汗啊~~  也许...

  jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js ...

  强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Ti...

  九野的博客关于SpringBoot bean无法注入的问题(与文件包位置有关)

  自己整理编写的逻辑回归模板,作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi,一个因变量Y的australian数据集。 1. 测试集和训练集3、7分组 australian ...

  最近用软碟通制作了一个win7原版映像,但是在装新系统的时候发现了一个问题,进入安装界面后,显示没有找到驱动器,但是明明是差了U盘的,通过“shift+f12”调出命令行窗口,输入disk list命...

  常见的加密算法可以分成三类,对称加密算法,非对称加密算法和Hash算法。 对称加密     指加密和解密使用相同密钥的加密算法。对称加密算法的优点在于加解密的高速度和使用长密钥时的难破解性...

  Settings界面结构简单分析Setting是android系统很重要的模块,这个模块并不是很复杂,这部分也一直在看,很多时候都是在看某个具体的选项,比如WLAN,蓝牙这样具体的源码,但是对于主界面...

  人脸检测中的AdaBoost算法 第一章:引言     2017.7.31。英国测试人脸识别技术,不需要排队购票就能刷脸进站。据BBC新闻报道,这项英国政府铁路安全标准委员会资助的新技术,由布...

  1控制反转就是: 1)调用某个类的一个方法,将该类引入成员变量,直接调用成员变量类的那个方法即可,不用new,spring mvc替你new了。 2)接口编程,你只调用接口的某个方法就行了。 有的工...

  本文介绍如何使用VS2015作为编译开发环境,调用OpenCV3.31和Qt5.9.1写图像处理的GUI。 1.目录结构 假设我们要创建一个名为VideoZoom的工程,那么首先按下图构建目录结构...

  上一章只为大家介绍了Validator的后端验证功能,接下来就为大家介绍一下Validator前端功能,你会发现他的巧妙之处。 Validator框架源码地址:

http://mj-sports.net/feidandiaotuili/108.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有