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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(shí)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(guān)于人工智能深度算法入門的問題，以下是小編對(duì)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(xué)人工智能需要學(xué)些什么python的知識(shí)
2、人工智能算法是什么？
3、學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?
4、如何使用深度學(xué)習(xí)開發(fā)人工智能應(yīng)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(xué)人工智能需要學(xué)些什么python的知識(shí)

Python和人工智能的關(guān)系及應(yīng)用，以及想要學(xué)人工智能的你，究竟需要學(xué)些什么Python的知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)中對(duì)數(shù)據(jù)的爬取（scrapy）、對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析（pandas）、對(duì)數(shù)據(jù)的繪圖（matplotlib）和對(duì)數(shù)據(jù)的建模（sklearn）在Python中全都能找到對(duì)應(yīng)的庫來進(jìn)行處理。

所以，要想學(xué)習(xí)AI而不懂Python，那就相當(dāng)于想學(xué)英語而不認(rèn)識(shí)單詞。

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

那么要想學(xué)人工智能，想學(xué)Python，那些東西要學(xué)習(xí)呢，下面給大家簡(jiǎn)單介紹下：

首先，你要學(xué)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(luò)，這就是爬蟲。

爬蟲：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析了，這個(gè)時(shí)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(jìn)行矩陣計(jì)算、科學(xué)計(jì)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(jìn)行建模了，這個(gè)時(shí)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(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的，把這些用好了，你的模型就構(gòu)建出來了。

最后，如果你的項(xiàng)目是基于Python開發(fā)的線上系統(tǒng)，你還可以學(xué)一學(xué)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?yàn)镻ython在實(shí)現(xiàn)各個(gè)功能的時(shí)候要遠(yuǎn)比其他語言簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)。

就拿一個(gè)簡(jiǎn)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(xué)習(xí)人工智能的同胞們，你們看到了吧，就是一個(gè)簡(jiǎn)單的讀寫文件，Java的操作要比Python復(fù)雜太多太多！

在真實(shí)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(fèi)30%-50%的時(shí)間去寫代碼，Python不光是提供了機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和進(jìn)入人工智能行業(yè)的話，好好學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)的算法

積極學(xué)習(xí)是一種通過數(shù)據(jù)來調(diào)優(yōu)模型的方法論，模型的精度達(dá)到可以使用了，那么他就能夠完成一些預(yù)判的任務(wù)，很多現(xiàn)實(shí)問題都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)一個(gè)的預(yù)判類型

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

三、學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識(shí)?

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)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(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)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(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)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(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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)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(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)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(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、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(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)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(shí)代、不同的人對(duì)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”。

參考資料：百度百科—人工智能：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支

四、如何使用深度學(xué)習(xí)開發(fā)人工智能應(yīng)用

如何使用深度學(xué)習(xí)開發(fā)人工智能應(yīng)用

在為工業(yè)界的從業(yè)者帶來理念更新的同時(shí)，吳恩達(dá)還對(duì)自己在人工智能領(lǐng)域的人生經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分享?！拔覐臎]試過一次就得出正確的模型架構(gòu)”吳恩達(dá)對(duì)自己經(jīng)歷的樸實(shí)客觀分享，讓在場(chǎng)的很多從業(yè)者不僅獲得技術(shù)指導(dǎo)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(jìn)展大會(huì)”，是每年12月由NIPS基金會(huì)主辦的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)計(jì)算領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著舉足輕重的學(xué)術(shù)影響力。隨著人工智能的高速發(fā)展，2016年NIPS的討論焦點(diǎn)也集中在機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能，并邀請(qǐng)Yann LeCun(Facebook 人工智能研究室FAIR負(fù)責(zé)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(xué)家、斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系副教授吳恩達(dá)參與大會(huì)教程(tutorial)環(huán)節(jié)，人氣頗高。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)可以擴(kuò)大規(guī)模(scale)，甚至是可以無限地?cái)U(kuò)展，深度學(xué)習(xí)成為人工智能領(lǐng)域未來發(fā)展的大潮流。對(duì)此，吳恩達(dá)認(rèn)為沒有人能做到在系統(tǒng)構(gòu)架(底層)與深度學(xué)習(xí)(算法)方面都是專家，并針對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司的團(tuán)隊(duì)建設(shè)，分享了其在百度的架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)。

在深度學(xué)習(xí)大潮中，端到端學(xué)習(xí)成為近幾年的技術(shù)風(fēng)口，隨著技術(shù)發(fā)展，更純粹的端對(duì)端學(xué)習(xí)成為了可能。但由于缺少足夠大的訓(xùn)練集，直接的端對(duì)端學(xué)習(xí)也有不太奏效的時(shí)候。作為人工智能成果的集大成者，無人車在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍有很大發(fā)展空間，吳恩達(dá)在演講中描述了無人駕駛的傳統(tǒng)模型：通過圖片觀測(cè)附近的車(cars)與行人(pedestrians)，計(jì)算出該有的路徑規(guī)劃(plan)，然后通過公式/規(guī)則判斷出應(yīng)該進(jìn)行的下一步行動(dòng)(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(jí)提高反應(yīng)速度，帶來效率提升。

吳恩達(dá)認(rèn)為，很多企業(yè)都沒有正確對(duì)待訓(xùn)練集誤差、人類誤差值、測(cè)試集誤差，三者之間的關(guān)系，而在數(shù)據(jù)合成方面，很多公司又“總想搞個(gè)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(xué)家可以“安心的玩數(shù)據(jù)”。并分享了基于人類誤差、訓(xùn)練集誤差，訓(xùn)練-開發(fā)集誤差、開發(fā)集誤差、測(cè)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(dá)提出了對(duì)人工智能的展望，他認(rèn)為由于現(xiàn)有的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)沒有被發(fā)掘完畢，supervised learning(監(jiān)督學(xué)習(xí))將繼續(xù)快速發(fā)展下去，同時(shí)unsupervised learning(無監(jiān)督學(xué)習(xí))、 reinforcement learning(強(qiáng)化學(xué)習(xí))、transfer learning(遷移學(xué)習(xí))也將在未來起步。同時(shí)，吳恩達(dá)也對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的從業(yè)者提出更具實(shí)用性的經(jīng)驗(yàn)：人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要選擇工程師應(yīng)該關(guān)注的重點(diǎn)，從而讓數(shù)據(jù)集能更準(zhǔn)確地模擬出應(yīng)用場(chǎng)景，簡(jiǎn)單來說就是尋找用戶需求與當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的能力的交集。

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