人工智能注意学些什么内容(人工智能主要学什么内容)

作者 : 夏天 发布时间: 2021-10-25 17:59 文章热度:19 字体:
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  •   当今社会,什么最有前途,科技最有前途,因为中国一直有科技强国的梦想。人工智能作为一个新专业前景如何?主要学什么?

      核心课程

      1.认知和神经科学课程组

      具体课程:认知心理学、神经科学基础、人类记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

      2.人工智能伦理课程组

      具体课程:《人工智能、社会与人文》,《人工智能哲学基础与伦理》

      3.科学与工程课程组

      新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家共同努力,寻找人工智能的突破点。同时,科学研究必须以严谨的态度进行,才能使人工智能学科走上正确健康的发展道路。

      4.高级机器人课程组

      具体课程:《先进机器人控制》,《认知机器人》,《机器人规划与学习》,《仿生机器人》

      5.人工智能平台与工具课程群

      具体课程:《群体智能与自主系统》 《无人驾驶技术与系统实现》 《游戏设计与开发》 《计算机图形学》 《虚拟现实与增强现实》.

      6.人工智能核心课程群

      具体课程:《人工智能的现代方法I》 《问题表达与求解》 《人工智能的现代方法II》 《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

      智联招聘发布的《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》,可以看到人工智能人才缺口很大,需求直线上升。

      另外,《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》显示,人工智能人才需求增长了近三倍,40%具备AI技能的人才工资主要在10001元到15000元/月,远高于全国平均水平。

      所以人工智能的就业前景很好,人工智能的发展也处于比较好的阶段。

      第一,持续创新

      人工智能在2018年两会期间才为公众所知。但是人工智能现在只在一些小规模的机器上使用,离我们预想的家庭智能还很远。唯一能填补这个空白的就是不断的创新,因为人工智能刚提出来的时候只是一个简单的词,无数的研究者都在不断的创新延伸这个词。所以,以后想从事这个行业,自主创新能力是基础,不断创新就不会模仿。

      二、数据分析

      人工智能并不是我们想象中的简单加减乘除,可以将一系列模式转化为简单的数字分析。它是基于计算机层面的大数据分析。虽然我们有计算机作为辅助,但是大量的计算也需要人工基础,所以数据分析能力就显得尤为重要。

      第三,自主学习

      现在是一个飞速发展的时代。如果你没有独立学习的能力,完全依靠外界的灌输,你很快就会落后,更何况人工智能的存在需要不断更新。而且自主学习能力不仅应用在人工智能领域,也应用在每个行业。如果你想在自己的行业出类拔萃,自主学习的能力只是必须的。适合学习人工智能,以上三种能力只是基础。除了这些,还需要自己练习的能力等。毕竟人工智能不是空谈,需要付诸实践才能获得回报。

      人工智能课程有三个主要分支:

      1)认知AI(认知AI)

      认知计算是人工智能最受欢迎的分支之一,它负责所有感觉像人类的交互。认知人工智能必须能够轻松处理复杂性和模糊性,同时不断借鉴数据挖掘、自然语言处理和智能自动化的经验。

      如今,人们倾向于认为认知人工智能将人工智能做出的最佳决策与人类工作人员做出的监控更困难或不确定事件的决策相结合。这可以帮助扩展人工智能的适用性,生成更快、更可靠的答案。

      2)机器学习AI(机器学习AI)

      机器学习(ML)AI就是那种可以在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的人工智能。它仍然处于计算机科学的前沿,但有望在未来对日常工作场所产生巨大影响。机器学习就是在大数据中找到一些“模式”,然后利用这些模式来预测结果

      然而,机器学习需要三个关键因素才能有效:

      a)数据,很多数据

      为了教授人工智能新技能,需要向模型中输入大量数据,以实现可靠的输出评分。比如特斯拉已经为自己的车部署了自动转向功能,把自己收集的所有数据、司机的干预措施、成功逃生、误报警等等都发送到总部,以便从错误中吸取教训,逐渐磨砺感官。产生大量输入的好方法是通过传感器:你的硬件是否是内置的,比如雷达、摄像头、方向盘等。(如果是车),或者你更喜欢物联网。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等。只是通过互联网连接的越来越多的传感器中的一小部分,它们会产生大量的数据(以至于任何正常人都无法处理)。

      乙)发现

      为了理解数据和克服噪声,机器学习中使用的算法可以将混沌数据排序、切片和转换成可理解的见解。(想吓跑同事,请先听听常用的不同排序算法。(

      从数据中学习的算法有两种:无监督算法和有监督算法。