人工智能技术都有哪些 人工智能专业学哪些课

时间:2021-04-24 02:30:33 作者:admin 95856

人工智能技术有哪些?

现在人工智能的类型太多了,随着人工智能的普及,应用范围的拓展,还将进入更多的领域。

现在人工智能所涉及的学科有:认知科学,数学,神经生理学,信息论,控制论,不定性论,计算机科学,心理学,哲学,语言,自然科学和社会科学等等几乎所有的学科。

应用领域有:翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言,图像理解,遗传编程,自动程序设计,大信息的处理,储存,管理,执行一些生命体无法执行的任务,或者复杂的和规模庞大的任务等等。

具体应用方面有:网络,工业,农业,航空航天,军事,自然,家庭,个人等等,各行各业都有人工智能的身影。

人工智能技术是什么专业?

从广义上理解是计算机专业,而狭义上就涉及很多了。

国家新一代人工智能战略咨询委员会和高等教育出版社于2018年3月成立“新一代人工智能系列教材”编委会,由中国工程院院士潘云鹤担任编委会主任,今年将出版《人工智能:模型与算法》《可视化导论》《智能产品设计》《自然语言处理》四本教材,相关线上课程也正在录制中。

但从人工智能包含的技术及落地场景来说,还有很多,比如计算机视觉(卷积神经网络)、生成式对抗网络(机器学习、深度学习、强化学习)、知识图谱几大项。

目前国内一些985、211大学都已经开设了人工智能专业课程,从基础的算法模型,到理论实践都有。

但是目前人工智能仍属于新兴产业,课程体系尚未成熟,市场上还有些教育机构及科技企业在做自己的培训课程,而这些课程大多是以实践为主,假设你已经有了基础的计算机编程及算法知识。

如果没有学习过任何计算机语言及人工智能知识,建议先从基础学习,包括:数学基础(微积分、线性代数、概率、信息论等),机器学习算法,机器学习分类。入门时最关键的是要打好基础,尤其是算法和模型,这两样在人工智能领域是基石,基石不稳,必将坍塌。

此外,还要深入了解一些框架:

谷歌的Tensorflow:

TensorFlow是一个开源软件库,可以描述一幅数据计算的数据流图(data flow graph),用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。

Facebook 的 PyTorch:

与TensorFlow抗衡的学习框架,由 Facebook 的团队开发,并于 2017 年在 GitHub 上开源。

TensorFlow 和PyTorch的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量(tensor)而工作。TensorFlow更像是一种语言,而PyTorch与Python结合的更紧密。

TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库,具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。它有面向生产部署的选项,并且支持移动平台。另一方面,PyTorch 框架还很年轻,拥有更强的社区动员,而且它对 Python 友好。

所以如果你想更快速地开发和构建 AI 相关产品,TensorFlow 是很好的选择。建议研究型开发者使用 PyTorch,因为它支持快速和动态的训练。

两者还有很多差异,各有优势,可以在实践中慢慢摸索。

需要掌握的语言:

Python被认为是所有AI开发语言列表中的第一位。Python相对简单易学,可以很容易地学习。此外python有很多AI相关的库,便于在机器学习等方面快速上手。

C 已经非常成熟了,而且是最快的计算机语言,如果你的项目开发时间有限,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,老司机优势显现无疑,游戏开发大部分都是用C 语言。

C 适用于机器学习和神经网络。

Java也是计算机语言的老司机之一,虽然褒贬不一,但是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(自然语言处理)和搜索算法,还适用于神经网络。

Lisp:

相当古老的语言,差不多是在人工智能火起来之后才又回到众人眼中。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。

但同时也因为它的古老,掌握的人不是大多数。

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