零基础如何入门人工智能?

2021-02-03 09:25

人工智能artificial intelligence英文缩写AI,早在六十年前的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展,使人工智能应用与人类生活的方方面面,随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。

人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。

问答

机器学习的通俗解释

人工智能最直接的还是实现智能化交流,只有能交流才能实现人类想要的东西,人与人的交流是靠语言实现的,英语、汉语、阿拉伯语等。会了语言对方就能理解我们的命令和表达,就能配合着做很多事。

同样的道理,人和计算机要交流时,我们就要会机器的语言,也就是要会我们通常所说的编程语言,要用编程语言实现对机器命令,计算机就听我们的了。要实现这个过程有以下主要步骤。

第一,就是我们给电脑输入一个规则(程序)和需要按规则(程序)处理的数据,第二步,这些数据就会按照规则(程序)设计去处理,第三步,系统最后得到想要的答案,这就是一个完成的处理过程。

我们可以看出来这样的处理过于单一的。当人们需要用一个框架去智能的处理一类问题的时候,这样的设计规则就能不能满足需要了。这个时候就需要机器学习去实现,而机器学习就完全不一样。我们看看它是怎么工作的?首先人类输入的是规则和要从这规则中预期得到的答案,通过机器自己的学习就能自己形成这个规则。也就是让它学会这种规则,如下图:

问答

结合人类的学习去理解机器的学习

人类是怎么进行学习的呢?我们从生下来就在不断的学习当中。对于学习的过程我们太熟悉了,人类的学习主要就是学习经验(知识也可以理解为经验)主要是通过生活或者工作中遇到的新问题,并且通过处理了这些问题而得到的感受来积累经验,最后对这些经验进行归纳总结。这样不但可以解决眼前的问题,以后遇到相似的问题也可以解决,并且你经历的越多,遇到的问题越多你就成长的越快,能力也就越强,而且还可以根据已有的丰富经验做出预测和分析。

所以机器的学习也是一样的,我们通过不断的数据输入来给它新的问题,通过对这些问题的处理就会得到所谓的经验作为历史数据进行存储,再通过海量数据对模型的训练。通过大量训练以后不但能够解决遇到的问题,而且还可以预测人类的要求,根据需求提供服务。这个过程就是机器学习的过程。

问答

深度学习的通俗解释

深度学习是机器学习的一部分,深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术,都是人工智能的范畴。深度学习更加的细化。

它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。其主要的思想就是模拟人的神经元,每个神经元接受到信息,处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可

这其中就要理解深度学习的“度”代表什么?根据神经元的原理可以理解这个“度”就是指层级。层级越多代表深度学习效果越好,但同时也会带来一些问题(这里不过与累赘)。在应用时,系统会堆叠多个层,这一层的输出作为下一层的输入,以此类推就能实现想要的效果。如果是图像处理,就会一层比一层更清晰,如果是语言处理就会一层比一层更加清楚,

当然了机器学习和深度学习在实际的原理要比这个复杂的多,涉及到的学科也是非常多的数学,物理生物等都是不可缺少的。其中深度学习已经被证实是人工智能中最先进的技术,并且应用广泛。而且拥有比以往更多的资金流入,并且已经是各国技术争夺的新战场。也更有可能成为人类整体发展的主旋律。

人工智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。发展前景很可观,有对人工智能感兴趣的同学就赶快学习起来吧。以上就是小编今天为大家整理发布的“零基础如何入门人工智能?”一文,希望为正在学习人工智能的朋友提供学习参考,更多人工智能问答尽在开课吧广场人工智能问答频道!

有用
分享
全部评论快来秀出你的观点
登录 后可发表观点…
发表
暂无评论,快来抢沙发!
AI项目实战精讲