人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計算機語言去開發(fā)它。人工智能這塊領(lǐng)域包含了很多計算機這方面的技術(shù)。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學(xué)習(xí)哪種編程，你的數(shù)學(xué)知識一定要好，而搞算法的那一群工程師數(shù)學(xué)水平則更是要猶有過之。

階段一-高等數(shù)學(xué)

人工智能的基礎(chǔ)，其中高等數(shù)學(xué)是必需必會的。而高等數(shù)學(xué)則包括數(shù)據(jù)分析、概率論、線性代數(shù)及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也是有利于以后同學(xué)們在后續(xù)的課程中更好的理解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。同時對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實現(xiàn)的。

階段二-python的高級應(yīng)用

需要對python的高級應(yīng)用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機器學(xué)習(xí)則是非常的復(fù)雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設(shè)置數(shù)據(jù)源及內(nèi)部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數(shù)據(jù)管道進行處理。使得我們能在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的時候更加的輕松。

階段三-機器學(xué)習(xí)

開始進行機器學(xué)習(xí)。而機器學(xué)習(xí)中則涉及到很多復(fù)雜的算法，通過算法對數(shù)據(jù)進行分析和進行學(xué)習(xí)。然后對現(xiàn)實的情況作出判斷并對其進行回應(yīng)。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數(shù)據(jù)，然后進行算法分析，最后識別為文字顯示在你的設(shè)備上。

階段四-數(shù)據(jù)挖掘

進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進行收集分析。顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)進行挖掘，通過算法對數(shù)據(jù)進行收集然后分析，模擬人的原始學(xué)習(xí)形態(tài)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及到了很多的知識，比如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)等。

階段五-深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)則是機器學(xué)習(xí)的一個分支，是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，同時深度學(xué)習(xí)也給機器學(xué)習(xí)帶來了很多實際的應(yīng)用。從TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)概述、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)、自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)等方面講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們?nèi)祟惖莫氂械奶貦?quán)。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂并能處理自然語言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計算機通過獲取圖像并對圖像進行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個領(lǐng)域。

轉(zhuǎn)載自網(wǎng)絡(luò) 不用于商業(yè)宣傳 版權(quán)歸原作者所有，侵權(quán)刪。