人工智慧學習階段有哪些?

人工智慧學習階段有哪些?

 

人工智慧是一個跨學科、跨領域的雜交學科，未來的趨勢來看,人工智慧的出現使人們的生活變得更美好、更便捷，許多小夥伴想學習人工智慧，其實看似人工智慧比較雜多，無從下手，我們只要從以下7個階段著手即可，讓自己有一個明確的學習思路。

 

 

階段一：高等數學

 

人工智慧的基礎，其中高等數學是必需必會的。而高等數學則包括資料分析、機率論、線性代數及矩陣、凸最佳化等。良好的數學基礎，也是有利於以後同學們在後續的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內容。同時對於AI研究尤為重要，例如人工智慧中的智慧很大一部分依託“機率論”實現的。

 

 

階段二：python的應用

 

需要對python的應用。python語言在人工智慧上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的複雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設定資料來源及內部和雲部署之間的分流。而python則能更好地對其中的資料管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕鬆。

 

 

階段三：機器學習

 

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多複雜的演演算法，透過演演算法對資料進行分析和進行學習。然後對現實的情況作出判斷並對其進行回應。比如說語音識別，從外部使用者身上獲取語音資料，然後進行演演算法分析，最後識別為文字顯示在你的裝置上。

 

 

階段四：資料探勘

 

進行資料探勘對資料進行收集分析。顧名思義，資料探勘就是對資料進行挖掘，透過演演算法對資料進行收集然後分析，模擬人的原始學習形態。而資料探勘涉及到了很多的知識，比如資料庫技術、機器學習、統計學、資料倉儲技術等。

 

 

階段五：深度學習

 

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現機器學習的技術，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經網路、深度學習概述、CNN卷積神經網路、遞迴神經網、自動編碼機，序列到序列網路、生成對抗網路，孿生網路，小樣本學習技術等方面講解深度學習相關演演算法。

 

 

階段六：自然語言

 

自然語言的處理。自然語言的處理一直是電腦科學和人工智慧領域一個重要的方向。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人類的獨有的特權。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂並能處理自然語言。

 

 

階段七：影像處理

 

圖片處理就是計算機透過獲取影像並對影像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。已經廣泛地應用到各個領域。

 

學習人工智慧就像一個永無終點的馬拉松一樣，是一個長期的過程，而且深不見底，我們作為大多數人中的一員，應該穩紮穩打，將理論框架與實際專案相結合，把人工智慧這門課程學好。只要努力，光明高薪的前途正等待著你！