2024 年人工智能初学者教程 | 向专家学习 AI 教程

2024 年人工智能初学者教程 | 向专家学习 AI 教程

时间戳记：8年2023月1日上午42:XNUMX
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本人工智能教程提供有关人工智能概念的基础和中级信息。 它旨在帮助完全是初学者的学生和职业人士。 在本教程中，我们的重点将是人工智能，如果您想了解更多关于机器学习的知识，您可以查看本教程 完整的机器学习初学者教程.

通过这个过程 人工智能教程，我们将探讨各种概念，例如人工智能的含义、人工智能的级别、人工智能为何重要、它的各种应用、人工智能的未来等等。

通常，要在人工智能领域工作，你需要有丰富的经验。 因此，我们还将讨论与人工智能相关的各种工作概况，并最终帮助您获得相关经验。 在加入人工智能领域之前，您不需要具有特定背景，因为可以学习并获得所需的技能。 虽然术语数据科学， DigiOps与人工智能 和机器学习属于同一领域并且相互联系，它们有其特定的应用和意义。 简单来说，人工智能的目标是让机器通过复制人类智能来执行推理。 由于人工智能流程的主要目标是根据经验来教导机器，因此提供正确的信息和自我纠正至关重要。

什么是人工智能？

这个问题的答案取决于你问的是谁。 外行人对技术的了解稍纵即逝，会将其与机器人联系起来。 如果你向人工智能研究人员询问人工智能，他会说这是一组无需明确指示即可产生结果的算法。 这两个答案都是正确的。 综上所述，人工智能是：

  • 人类创造的智能实体。
  • 能够在没有明确指示的情况下智能地执行任务。
  • 能够理性和人道地思考和行动。

人工智能的核心是计算机科学的一个分支，旨在在机器中创建或复制人类智能。 但是什么让机器变得智能呢？ 许多人工智能系统都是在机器学习和 深入学习 算法。 人工智能在不断发展，过去被认为是人工智能的一部分，现在可能只能被视为一种计算机功能。 例如，计算器过去可能被认为是人工智能的一部分。 现在，它被认为是一个简单的函数。 同样，人工智能也有不同的层次，让我们来了解一下。

[嵌入的内容]

为什么人工智能很重要？

人工智能的目标是增强人类能力，帮助我们做出具有深远影响的高级决策。 从技术角度来看，这是人工智能的主要目标。 当我们从更哲学的角度看待人工智能的重要性时，我们可以说它有潜力帮助人类过上更有意义的生活，而无需辛苦劳动。 人工智能还可以帮助管理相互关联的个人、公司、国家和国家的复杂网络，使其以造福全人类的方式运作。

目前，人工智能被我们在过去千年中发明的所有不同工具和技术所共享——以简化人类的工作，并帮助我们做出更好的决策。 人工智能就是这样一种创造，它将帮助我们进一步发明突破性的工具和服务，从而极大地改变我们的生活方式，有望消除冲突、不平等和人类苦难。

我们距离这些结果还有很长的路要走。 但它可能会在未来出现。 目前，公司主要使用人工智能来提高流程效率、自动执行资源密集型任务，以及根据我们可用的数据进行业务预测。 如您所见，人工智能在多个方面对我们具有重要意义。 它正在为世界创造新的机遇，帮助我们提高生产力等等。 

人工智能的历史

智能生物的概念由来已久，现已渗透到教育、汽车、银行和金融、人工智能医疗等领域的人工智能。古希腊人有关于机器人的神话，就像中国和埃及的工程师一样建造了自动机。 然而，现代人工智能的起源可以追溯到古典哲学家试图将人类思维描述为符号系统的时代。 1940 世纪 50 年代至 1956 年代，来自不同领域的少数科学家讨论了创造人造大脑的可能性。 这导致了人工智能研究领域的兴起——该领域于 XNUMX 年在新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院的一次会议上作为一门学科成立。 这个词是由约翰·麦卡锡创造的，他现在被认为是人工智能之父。

尽管几十年来全球都在努力投入资金，但科学家发现在机器中创造智能极其困难。 1970 世纪 1990 年代中期至 1990 年代期间，科学家们不得不应对人工智能研究资金严重短缺的问题。 这些年被称为“人工智能寒冬”。 然而到了 1997 年底，美国企业再次对人工智能产生了兴趣。 此外，日本政府也提出了开发第五代计算机以推动人工智能发展的计划。 最终，XNUMX 年，IBM 的深蓝击败了第一台击败世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的计算机。

随着人工智能及其技术的不断发展——主要是由于计算机硬件的改进，企业和政府也开始在其他狭窄领域成功使用其方法。 过去 15 年，亚马逊、谷歌、百度等许多公司都成功地利用人工智能技术获得了巨大的商业优势。 如今，人工智能已嵌入到我们使用的许多在线服务中。 因此，该技术不仅在各个领域发挥了作用，而且还推动了股市的很大一部分。 

如今，人工智能分为子领域，即通用人工智能、窄人工智能和超人工智能，我们将在本文中详细讨论。 我们还将讨论人工智能和通用人工智能之间的区别。

人工智能的水平

人工智能可分为三个主要层次：

  1. 人工智能
  2. 人工智能
  3. 人工超级智能

人工智能（ANI）

狭义人工智能也称为狭义人工智能或弱人工智能，它以目标为导向，旨在执行单一任务。 尽管这些机器被认为是智能的，但它们的运行限制极小，因此被称为弱人工智能。 它并不模仿人类智能； 它根据某些参数刺激人类行为。 狭义人工智能利用 NLP 或自然语言处理来执行任务。 这在聊天机器人和 Siri 等语音识别系统等技术中表现得很明显。 利用深度学习可以让您个性化用户体验，例如存储您数据的虚拟助理，让您未来的体验变得更好。 

弱人工智能或狭隘人工智能的示例：

  1. Siri、Alexa、小娜
  2. IBM的Watson
  3. 自动驾驶汽车
  4. 人脸识别软件
  5. 垃圾邮件过滤器 
  6. 预测工具 

人工智能（AGI）

通用人工智能也称为强人工智能或深度人工智能，是指机器可以模仿人类智能，同时展示应用其智能解决问题的能力的概念。 科学家们还无法达到这种智力水平。 在达到这种智能水平之前，需要进行大量研究。 科学家必须找到一种方法，通过对一组认知能力进行编程，让机器变得有意识。 深度人工智能的一些特性是：

  • 认可
  • 记得 
  • 假设检验 
  • 想像力
  • 比喻
  • 意义

很难预测在可预见的未来，强人工智能是否会继续进步，但随着语音和面部识别不断取得进步，我们也有可能期待这一水平的人工智能的增长。 

超级人工智能（ASI）

目前，超级智能还只是一个假设的概念。 人们认为未来可能会开发出这样的人工智能，但当今世界并不存在。 超级智能可以被称为机器超越人类能力并具有自我意识的水平。 这个概念一直是多部电影和科幻小说的灵感来源，在这些小说和小说中，能够发展自己的感情和情感的机器人可以超越人类本身。 它将能够建立自己的情感，并且假设它在艺术、体育、数学、科学等方面比人类更好。 超级智能的决策能力会比人类更强。 超级人工智能的概念对我们来说仍然未知，它的后果还无法猜测，它的影响还无法衡量。 

现在让我们了解弱人工智能和强人工智能之间的区别。 

弱人工智能 强人工智能
它是一个狭窄的应用程序，范围有限。 它的应用范围更广，范围更广。
此应用程序擅长特定任务。 该应用程序具有令人难以置信的人类水平的智能。
它使用监督和非监督学习来处理数据。 它使用聚类和关联来处理数据。
示例：Siri、Alexa。 示例：高级机器人

人工智能的应用

如今，人工智能已经进入多个行业和领域。 从游戏到医疗保健，人工智能的应用大幅增加。 您是否知道 Google 地图应用程序和 iPhone 上的面部识别功能都是使用 AI 技术来运行的？ 人工智能就在我们身边，并且比我们想象的更深入地融入我们的日常生活。 如果你想了解更多关于人工智能的知识，你可以选择 PGP人工智能和机器学习课程 由。。。提供 很棒的学习。 以下是人工智能的一些应用。

202年人工智能最佳应用4

  1. 谷歌的人工智能预测（谷歌地图）
  2. 乘车共享应用程序（Uber、Lyft）
  3. 商业航班中的人工智能自动驾驶仪
  4. 电子邮件上的垃圾邮件过滤器
  5. 抄袭检查器和工具
  6. 人脸识别
  7. 搜索推荐
  8. 语音转文字功能
  9. 智能个人助理（Siri、Alexa）
  10. 欺诈保护和预防

现在我们知道这些都是人工智能应用的领域。 让我们更详细地了解这些。 谷歌与 DeepMind 合作提高流量预测的准确性。 借助历史交通数据和实时数据，他们可以通过人工智能技术和机器学习算法做出准确的预测。 智能个人助理可以根据我们发出的命令执行任务。 它是一个软件代理，可以执行发送消息、执行谷歌搜索、录制语音笔记、聊天机器人等任务。 

人工智能的目标

到目前为止，您已经了解了 AI 的含义、AI 的不同级别及其应用。 但人工智能的目标是什么？ 我们希望通过人工智能实现什么结果？ 总体目标是让机器和计算机能够智能地学习和运行。 人工智能的一些其他目标如下：

1. 解决问题： 研究人员开发了能够模仿人类解决难题时所使用的逐步过程的算法。 在 1980 世纪 1990 年代末和 XNUMX 年代，研究已经发展到了处理不完整或不确定信息的方法。 但对于困难的问题，需要大量的计算资源和存储能力。 因此，寻找有效的解决问题的算法是人工智能的目标之一。

2.知识表示： 机器有望解决需要广泛知识的问题。 因此，知识表示是人工智能的核心。 人工智能代表物体、属性、事件、因果关系等等。 

一、规划： 人工智能的目标之一应该是设定智能目标并实现它们。 能够预测行动将如何影响变革，以及可用的选择是什么。 人工智能代理需要评估其环境并相应地做出预测。 这就是为什么规划很重要，并且可以被视为人工智能的目标。 

4.学习： 人工智能的基本概念之一——机器学习——是对计算机算法的研究，这些算法随着时间的推移通过经验不断改进。 机器学习有不同类型。 众所周知的类型是无监督机器学习和监督机器学习。 要了解有关这些概念的更多信息，您可以阅读我们的博客 ML 的含义及其工作原理. 

5. 社交智能： 情感计算本质上是对能够解释、识别和处理人类努力的系统的研究。 它是计算机科学、心理学和认知科学的融合。 社交智能是人工智能的另一个目标，因为在构建算法之前了解这些领域非常重要。 

因此，人工智能的总体目标是创造能够融合上述目标的技术，创造出能够帮助我们高效工作、更快做出决策并提高安全性的智能机器。 

人工智能职位

Indeed 的数据显示，过去三年对人工智能技能的需求增加了一倍多。 人工智能领域的职位发布增加了 119%。 如今，训练图像处理算法的任务可以在几分钟内完成，而几年前，该任务需要几个小时才能完成。 当我们将市场上的熟练专业人员与当今的职位空缺数量进行比较时，我们可以看到人工智能领域熟练专业人员的短缺。

贝叶斯网络， 神经网络、计算机科学（包括编程语言知识）、物理学、机器人学、微积分和统计概念是深入从事人工智能职业之前必须了解的一些技能。 如果您希望在人工智能领域发展职业生涯，您应该了解各种可用的工作角色。 让我们仔细看看人工智能世界中的不同工作角色，以及每个工作角色必须具备哪些技能。 

另请参阅： 2020年人工智能面试题

1. 机器学习工程师

如果您具有数据科学或应用研究背景，那么 机器学习工程师 适合您。 您必须表现出对多种编程语言（例如 Python、Java）的理解。 了解预测模型并能够在处理大量数据集时利用自然语言处理将被证明是有益的。 熟悉 IntelliJ 和 Eclipse 等软件开发 IDE 工具将帮助您进一步推进机器学习工程师的职业生涯。 您将主要负责构建和管理多个机器学习项目以及其他职责。

作为一名 ML 工程师，您的年薪中位数为 114,856 美元。 公司寻找拥有相关领域硕士学位并且对机器学习概念、Java、Python 和 Scala 有深入了解的熟练专业人士。 要求会根据招聘公司的不同而有所不同，但分析技能和云应用程序被视为一个加分点。 

2.数据科学家 

作为数据科学家，您的任务包括利用机器学习和预测分析工具收集、分析和解释大型复杂的数据集。 数据科学家还负责开发能够收集和清理数据以进行进一步分析和解释的算法。 年度中位数 数据科学家的薪水 是 $120,931，所需技能如下： 

  • 蜂房
  • Hadoop的
  • 映射简化
  • 猪
  • 火花
  • 蟒蛇
  • 斯卡拉
  • SQL 

所需的技能可能因公司而异，并且取决于您的经验水平。 大多数招聘公司都会寻找数据科学或计算机科学领域的硕士学位或博士学位。 如果您是一位想要成为人工智能开发人员的数据科学家，那么高级计算机科学学位被证明是有益的。 您必须具备理解非结构化数据的能力，并具有较强的分析和沟通能力。 这些技能至关重要，因为您将致力于与企业领导者沟通调查结果。 

3.商业智能开发人员 

当您查看人工智能中的不同工作角色时，还包括商业智能 (BI) 开发人员的职位。 该角色的目标是分析复杂的数据集，帮助我们识别业务和市场趋势。 BI 开发人员的年薪中位数为 92,278 美元。 BI 开发人员负责在基于云的数据平台中设计、建模和维护复杂数据。 如果您有兴趣担任 BI 开发人员，您必须具备强大的技术和分析能力。

拥有良好的沟通技巧非常重要，因为您将致力于向不具备技术知识的同事传达解决方案。 您还应该展示解决问题的能力。 BI 开发人员通常需要拥有任何相关领域的学士学位，工作经验也会给你加分。 认证是人们非常渴望的，并且被视为一种额外的品质。 BI 开发人员所需的技能包括数据挖掘、SQL 查询、SQL Server 报告服务、BI 技术和数据仓库设计。 

4.研究科学家 

研究科学家是人工智能领域的主要职业之一。 您应该是多个学科的专家，例如数学、深度学习、机器学习和计算统计学。 考生必须具备有关计算机感知、图形模型、强化学习和 NLP 的足够知识。 与数据科学家类似，研究科学家预计拥有计算机科学硕士或博士学位。 据说年薪中位数为 99,809 美元。 大多数公司都在寻找对并行计算、分布式计算、基准测试和机器学习有深入了解的人。 

5.大数据工程师/架构师 

在人工智能领域的所有职位中，大数据工程师/架构师的薪酬最高。 大数据工程师/架构师的年薪中位数为 151,307 美元。 它们在生态系统的开发中发挥着至关重要的作用，使业务系统能够相互通信并整理数据。 与数据科学家相比，大数据架构师接受的任务是在 Spark 和 Spark 等平台上规划、设计和开发高效的大数据环境。 Hadoop的。 公司通常希望雇用具有 C++、Java、 蟒蛇和斯卡拉。 

数据挖掘， 数据可视化，数据迁移技能是一个额外的好处。 另一个奖励是数学或任何相关计算机科学领域的博士学位。

人工智能的优势

正如世界上大多数事物的情况一样，人工智能也有其优点和缺点。 首先，让我们了解人工智能的优势以及它如何使我们的生活比以前更轻松。 

  • 减少人为错误
  • 有24×7
  • 有助于重复性工作
  • 数字协助 
  • 更快的决策
  • 理性决策者
  • 医疗应用
  • 提高安全性
  • 高效沟通

让我们仔细看看上述每一点。 

1. 减少人为错误

人工智能模型中做出的所有决策都是根据应用一组算法后先前收集的信息得出的。 这可以减少错误，并且准确度越高，准确率就越高。 人类执行任何任务时，总会有轻微的出错机会。 由于我们有可能犯错误，因此最好利用人工智能的程序和算法，因为它们可以降低出错的机会。 

2. 24×7 全天候可用

人工智能模型可以 24/7 全天候工作，没有任何休息或无聊。 与每天工作六到八小时的普通人相比，这效率要高得多。 人类没有能力长时间工作，因为我们需要休息和时间来恢复活力。 因此，AI 24/7 可用，更大程度地提高效率。 

3.有助于重复性工作

人工智能可以高效地自动化日常的人类任务。 它可以帮助我们变得越来越有创造力——从发送感谢邮件到整理或回答问题。 它还可以帮助我们验证文件。 诸如在餐馆或工厂制作食物之类的重复性任务可能会被毁掉，因为人们在长时间工作后会变得疲倦或不感兴趣。 人工智能可以帮助我们高效且无错误地执行这些重复性任务。 

4. 数字化协助

一些非常先进的组织利用数字助理与用户进行交互。 这样做有助于组织节省人力资源成本。 聊天机器人等数字助理通常在组织网站中用于回答用户查询。 它还提供了流畅的功能界面和良好的用户体验。 聊天机器人就是一个很好的例子。 阅读此处了解更多信息 如何构建人工智能聊天机器人.

5. 更快的决策 

与普通人相比，人工智能以及其他此类技术可以帮助机器更快地做出决策。 这有助于快速执行操作。 这是因为，在做出决定时，人类倾向于通过情感来分析因素，而不是人工智能驱动的机器快速提供编程结果。

6. 理性决策者

作为人类，我们在技术上可能已经进化到了很大程度，但在做出决策时，我们仍然让我们的情绪占主导地位。 在某些情况下，在不考虑情绪的情况下做出快速、高效且合乎逻辑的决策非常重要。 人工智能驱动的决策是由人工智能算法控制的，因此不存在任何情绪差异。 人工智能帮助下的理性决策可以确保效率不受影响，同时还可以提高组织的生产力水平。 

7. 医疗应用

在人工智能的所有其他优势中，最大的应用之一是其在医疗领域的应用。 医生可以借助人工智能医疗应用程序评估患者的健康风险。 放射外科用于治疗肿瘤的方式不会损伤周围组织并引起任何其他问题。 医疗专业人员接受过使用人工智能进行手术的培训。 它们还可以帮助有效地检测和监测各种神经系统疾病并刺激大脑功能。 

8. 提高安全性

随着技术不断进步，人们出于欺诈或身份盗窃等不道德原因使用技术的可能性更高。 如果以正确的方式并出于正确的原因使用人工智能，人工智能可以成为提高我们组织安全性的重要资源。 人工智能可用于保护我们的数据和财务。 人工智能主要在网络安全领域实施。 它改变了我们保护个人数据免受任何形式的网络威胁或攻击的能力。 进一步阅读以了解网络安全中的人工智能及其帮助， 此处.

9. 高效沟通 

来自世界不同地区的人们讲着不同的语言，因此很难相互交流。 当我们回顾过去时，我们会看到，如果对方不懂与我们相同的语言，人工翻译将如何帮助人们相互沟通。 如果我们利用人工智能就不会出现这样的问题。 自然语言处理允许系统将单词从一种自然语言翻译成另一种自然语言，从而消除中间人。 最好的例子之一是谷歌翻译，以及它如何随着时间的推移而进步。 现在，它提供了单词/句子应如何发音的音频示例。 因此，提高我们有效沟通的准确性和能力。

人工智能的缺点

现在我们已经了解了人工智能的优点，让我们来看看人工智能的一些缺点。 

  • 成本超支
  • 人才匮乏
  • 缺乏实用产品
  • 软件开发缺乏标准
  • 滥用的可能性
  • 高度依赖机器
  • 需要监督

让我们仔细看看人工智能的缺点。 

1. 成本超支

与软件开发相比，人工智能驱动的模型的运营规模要大得多。 因此，所需的资源以更高的速度增加。 这将运营成本推向更高水平。

2. 人才匮乏 

人工智能仍然是一个正在发展的领域。 因此，找到具备所有所需技能的专业人员并不容易。 人工智能领域的工作岗位数量与该领域的熟练劳动力数量之间存在差距。 雇用拥有所有必要技能的人会进一步增加组织的成本。

3. 软件开发缺乏标准

人工智能的真正价值在于不同的人工智能系统结合在一起形成更大、更有价值的应用程序时的协作。 但人工智能软件开发缺乏标准意味着不同的系统很难相互“对话”。 因此，人工智能软件开发本身缓慢且昂贵，这进一步成为人工智能发展的障碍。

4. 滥用的可能性

人工智能有潜力成就伟大的事情，并且在当今的市场上拥有巨大的力量。 不幸的是，权力越大，就有可能被滥用。 如果人工智能的力量落入具有不道德动机的人手中，那么被滥用的可能性就会更高。

5、高度依赖机器

Siri 和 Alexa 等应用程序已成为我们日常生活的一部分。 我们高度依赖这些应用程序，并从这些应用程序中获得帮助，从而降低了我们的创造能力。 我们变得高度依赖机器，失去了学习简单技能的能力，从而变得更加懒惰。 

6. 需要监督

利用AI算法有很多优势，而且效率很高。 但这也需要不断的帮助和监督。 如果我们不对其进行编程并检查它们是否以正确的方式运行，这些算法就无法工作。 一个例子是微软的人工智能聊天机器人，名为“Tay”。 通过在线对话学习，Tay 被塑造成能像十几岁的女孩一样说话。 但由于它被编程为学习基本的对话技能，并且不知道对与错的区别，因此它继续在推特上发布高度政治性和不正确的信息，因为网络巨魔。

人工智能的未来

我们一直对技术变革着迷。 目前，我们正生活在人工智能历史上最伟大的进步之中。 人工智能已成为技术领域最伟大的进步。 这不仅影响了每个行业的未来，而且还推动了大数据、机器人和物联网等新兴技术的发展。 按照人工智能的发展速度，毫无疑问它将在未来继续蓬勃发展。 因此，可以说，人工智能是2020年值得进入的一个伟大领域。随着人工智能及其技术的进步，该领域对熟练专业人员的需求将会更大。

人工智能认证将使您比业内其他参与者更具优势。 随着面部识别、医疗保健领域的人工智能、聊天机器人不断增长，现在正是努力打造成功的人工智能职业生涯的最佳时机。 在我们不知情的情况下，虚拟助手已经成为我们日常生活的一部分。 特斯拉等科技巨头的自动驾驶汽车让我们看到了未来的样子。 还有很多进步有待发现，这仅仅是开始。 根据 世界经济论坛预计到133年，人工智能将创造2022亿个新的人工智能就业岗位。人工智能的未来绝对是光明的。

一个简单的人工智能迷你项目

在继续该项目之前，我建议先浏览一下 机器学习教程 如果您根本不熟悉机器学习。 如果您了解 逻辑回归算法.

动物园动物分类

在这个迷你项目中，我们将使用人工智能机器学习领域的不同算法根据动物园中的动物的属性对它们进行分类。 我们将使用 Kaggle 的数据集，其中包含来自动物园的 101 只动物。 有 16 个具有不同特征的变量来描述动物。 7 个类别为：​​哺乳动物、鸟类、爬行动物、鱼类、两栖动物、昆虫和无脊椎动物。

该数据集的目的是能够根据变量预测动物的分类。 您还可以从链接的下载页面找到有关此数据集中使用的各种属性的信息 此处. 

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

输出：

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

输出：
训练准确度：1.0
测试精度：0.9215686274509803

正如您所看到的，该模型的测试数据准确率达到 92%，表现非常出色。 现在，如果您获得了上述数据集中任何动物的属性，您可以借助上述模型对其进行分类。

  • 未来人工智能会减少工作岗位吗？

人工智能仍在发展。 人工智能领域的改进和进步空间巨大，尽管可能需要一定程度的技能提升才能跟上不断变化的趋势，但人工智能未来很可能不会取代或减少工作岗位。 事实上，Gartner 的一项研究表明，到 2025 年，与人工智能相关的工作岗位将达到 XNUMX 万个净新增工作岗位。人工智能的采用将有助于简化组织的任务。 为了在不断变化的世界中保持领先地位，有必要提高技能和学习这些新概念。

  • 人工智能如何运作？

构建人工智能系统是一个仔细的过程，对机器中的人类特征和能力进行逆向工程，并利用其计算能力来超越我们的能力。 人工智能可以构建在一系列不同的组件之上，并将作为以下功能的组合发挥作用：

  • 哲学
  • 数学
  • 经济学
  • 神经
  • 心理学
  • 计算机工程
  • 控制理论和控制论
  • 语言学
  • 人工智能如何应用于机器人领域？

人工智能和机器人通常被视为两个不同的事物。 人工智能涉及编程智能，而机器人技术涉及构建物理机器人。 然而，这两个概念是相关的。 机器人技术确实使用了人工智能技术和算法，而人工智能弥补了两者之间的差距。 这些机器人可以通过以下方式控制 人工智能程序s.

  • 为什么人工智能很重要？

从音乐推荐、地图导航、手机银行到欺诈预防，人工智能和其他技术已经占据了主导地位。 人工智能之所以重要有很多原因。 人工智能有几个优点，例如减少人为错误、24×7 可用、有助于重复性工作、数字辅助、更快的决策等等。

  • 人工智能中的弱方法有哪些？

弱人工智能是一种狭窄的应用，范围有限。 它使用监督和无监督学习来处理数据。 例如：Siri、Alexa。

  • 人工智能有哪些分支？

人工智能主要可以分为六个分支。 它们是机器学习、神经网络、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、认知计算。 

  • 我该如何开始学习人工智能？

要学习人工智能，您需要具备数学、科学和计算机科学等技能。 您还可以选择一些在线教程，并在舒适的家中学习人工智能。

  • 人工智能的四种类型是什么？ 

 人工智能的四种典型类型是反应机器、有限记忆、心智理论和自我意识。

  • 学习人工智能的基础知识有哪些？

人工智能的基础知识是高级数学和统计、编程语言、机器学习和大量的耐心。 你必须知道人工智能和机器学习包括机器学习、Python代码、计算机科学、自然语言处理、数据科学、数学、心理学、神经科学和许多其他学科。

  • AI难学吗？

 人工智能并不难； 但是，您需要花时间在上面。 你从事的项目越多，你就会做得越好。 除了技能之外，您还需要学习人工智能的决心。

人工智能教程到此结束。 这里有一个 关于 AIML 的免费课程 这可以帮助您打牢基础。

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