Question

人工智能如何入门

Answer 1

人工智能入门的话，主要是看数学基础知识和编程语言以及神经网络学的如何，下面就具体分析一下这三点怎么才能学好。
1、数学基础知识，人工智能主要是对人的智力进行模拟，而在模拟过程中会进行预测或者是判断，因此会需要一定的逻辑能力，其实也可以理解为数学的基础知识，一般的大学数学基础知识就可以应付人工智能的使用了，所以对于这一点，不需要有太多的担心。通常都需要学习导数的定义、左导数、右导数、可导函数、导数几何意义、物理意义、基本函数求导公式、四则运算法则、复合函数求导法则、神经网络激活函数的导函数求解、高阶导数、导数与函数单调性、极值定理、导数与函数凹凸性、一元函数泰勒展开等等。
2、编程语言，编程语言就是一种特殊的程序语言，这种语言是由每一个字符组成的，然后形成一种独特的信息，传递这种信息就可以实现“智能化”了，而编程语言工作人员有时也会被大家成为“码农”，相信这个称呼大家应该都不会陌生吧。其实编程语言主要是计算机和人能够识别的一种语言，可以让程序员准确的 定义计算机需要的数据，然后精准的在不同的情况下使用不同的方法。学习这种语言只要掌握基础语法就行，比如循环控制、切片操作、数据类型、集合操作、常用内建函数、函数式编程、类与对象、继承、装饰器、生成器等等。
3、神经网络，神经网络一般都是指的生物神经网络与人工神经网络，生物神经网络就是生物的大脑神经元，主要是由细胞和触点等组成的网络，主要是生产生物的意识的，还有帮助生物进行思考以及行动。而人工神经网络则是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。而对于神经网络需要学习的有感受野与卷积、卷积的计算、权值共享、Stride步长、Padding模式、Pooling池化、TF实现CNN卷积神经网络、CNN分类MNIST手写数字识别项目案例等等。