人工智慧入門篇

人工智慧入門篇

 

                                             

 

什麼是人工智慧？

人工智慧是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。人工智慧最核心的能力就是根據給定的輸入做出判斷或預測。

 

什麼是機器學習？

機器學習為人工智慧提供基礎，機器學習就是一種使用資料來訓練軟體模型的技術。

 

機器學習的兩大分類：

1.        監督學習：從給定的訓練資料集（歷史資料）中學習出一個函式。當新的資料到來時，可以根據這個函式預測結果。監督學習的訓練集需要包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標註的。監督學習有迴歸和分類兩種演算法。

2.        非監督學習：無法定義資料集的分析目標和判斷型別，讓機器在資料中自主找出相應規律和分類趨勢。非監督學習主要是聚類模型演算法

機器學習流程：

資料收集： 理解資料的含義、資料質量評估

資料處理： 資料清洗（去噪、去重）、資料格式轉換、特性提取

模型訓練： 瞭解常用的機器學習演算法、選擇合適的演算法去訓練

評估模型： 通過測試資料集去預測目標、分析評估模型指標資料、評估結果視覺化

應用模型： 匯出或釋出模型進行應用、最後對模型的效果進行反饋跟蹤

如何快速掌握 AI 應用的能力

角色定位：

AI 應用工程師：主要將 AI 與行業應用結合．開發各種應用或者中問件

AI 售前工程師：主妥是結合各行業．提出各種 Al 應用的場景．向客戶提供解決方案

AI 整合工段師：主要是與 AI 產品供應商合作．提供整體整合解決方案，包括實施和運維

AI 產品經理：主耍是將 Al 功能落地到產品上，提升產品互動體驗，增吸產品突爭力

Al 研發工程師：主要負貴核心 AI 技術的研發工作（演算法、模型）

應用技能：

1 ．掌勝一門程式語言

2 ．理解機器學習的原理

3 ．熟悉一款雲平臺（華為雲）和 AI 應用的整合方式（介面 API 或 SDK ）

4 ．至少會一種介面除錯工具（ Postman)   

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