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人工智能：下一个科技时代离不开的技术

发布：达内
来源：互联网
时间：2018-01-25 09:55

现在正是属于人工智能的浪潮,正如前些年AR的浪潮一样,很多不管是大企业还是中小企业都争先恐后的争夺市场,但是AR截止到目前为止没有发展成当初预算的景象,随之也倒闭了不少AR类型的公司.现在被称之为人工智能的时代到来了,依然现在很多大公司抢先发展,例如前段时间无人驾驶,还有现在智能语音助手等,现在生活中各种智能的家具、设备,小编相信随着技术的不断增强之后会有更智能的东西出现在我们的日常生活中!

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    人工智能将被称之为第四次工业革命,小编也相信将来人工智能的发展不会差,小编现在是一个程序员,在工作之余的时间小编在学习人工智能的东西,写这篇文章的原因那就是现在有好多像小编这样的程序员想学习人工智能的东西或者现在的学生想学习,但是不知道应该学习那些技术,应该怎么学.达内
    因为人工智能包含了很多方面的技术,所以不好入手,小编刚开始也是这样,经过一段时间的摸索现在小编理的差不多了,所以就分享给大家!
    对于学习人工智能的开发那,自我感觉你应该现有一些编程的基础,如C语言,Java语言,等有了编程基础后就在开始学习人工智能的技术就较轻松,学习速度也会较快.
    现在小编就开始介绍学习人工智能要学习那些技术;
    第一、Python
    Python是这两年刚刚被广泛使用的语言,Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库.需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现.达内
    第二、数学
    对于数学这一部分那,小编感觉首先基础知识方面,然后线性代数和微积分肯定是少不了的,概率和统计方面,基本的概率要会.
    第三、算法
    算法对于编程是很重要的,因为小编现在就是做程序员的,人工智能中涉及的算法有很多,小编就不在这一一说了.
    第四、机器学习
    机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.达内
    它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎.
    第五、数据挖掘
    数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿.它是数据库知识发现(简称:KDD)中的一个步骤.数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标.
    第六、量化交易
    量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略,
    第七、NLP
    NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写.N (Neuro) 指的是神经系统,包括大脑和思维过程.L (Linguistic) 是指语言,更准确点说,是指从感觉信号的输入到构成意思的过程.P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令.即指我们思维上及行为上的习惯,就如同电脑中的程序,可以透过更新软件而改变.故此,NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问.也因此,NLP译为"身心语法程式学"或"神经语言程序学".达内
    第八、计算机视觉
    计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像.比如:人脸识别、语音识别.
    最后那最主要的就是神经网络算法的学习

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行.然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法.这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的.

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