各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能成名的问题，为大家整理了1个问题人工智能成名的解答内容来自网络整理。

想学人工智能需要哪些基础呢

人工智能（AI），是当今科学研究和应用的一个热门，目前人工智能的关键是让机器具有类似人类的学习和创造能力。

要实现这两点，需要用到很多现代社会科学技术如：计算机科学的硬件、软件技术，社会科学的心理学、哲学、伦理学等等。

人工智能技术发展的一个重要里程碑是谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）完胜人类最顶尖的围棋高手。AlphaGo，是一款人工智能围棋程序，由被 Google 收购的 DeepMind 公司开发。从2015年开始到2007年，先后战胜了樊麾二段、棋王李世石九段、世界第一的柯洁九段，一战成名，也将人工智能真真正正地带到了人类面前。

下面我尝试结合这一事件的主角，说说我对人工智能技术基础的理解。

如上图，阿尔法狗人工智能围棋对战平台包括硬软件两个部分，那么分别涉及哪些基础技术呢？

1、计算机芯片技术

任何人工智能平台，都需要强大的计算机芯片技术这一基础。

根据谷歌官方发布的信息，阿尔法狗的硬件平台搭建，初期采用了1920个CPU和280个GPU分布式服务器的方式。最新版本的阿尔法狗，则使用了谷歌机器学习处理器TPU来搭建。

如上图，无论是前期的分布式平台还是后期的TPU，都是基于计算机新品技术，大量集成CPU和GPU处理器来实现的。

另外，智能汽车的自动驾驶技术也是人工智能的应用之一。

如上图，特斯拉最新的自研自动驾驶芯片FSD HW3.0。

该就是集成了多核心的GPU和CPU、以及神经网络芯片TPN，实现了自动驾驶的人工智能芯片平台。

2、算法理论技术

人工智能的关键是算法理论技术，如果说计算机硬件平台是人工智能的躯干，那么算法理论则是人工智能的灵魂。

还是阿尔法狗为例，它是通过学习人类棋谱，在网络上和人类对弈，通过输赢不断的学习和进化，继而自我对局来不断来提高进步。它在实验阶段并不是一直胜利的，而是通过实验室不断训练，通过用假名在网络对战平台学习，逐渐进化成神的。

根据谷歌发表的论文显示，在阿尔法狗的训练和进化中，用到了大量的人工智能算法，如专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），蒙特卡洛树搜索等算法技术来提高自己的水平，最终才实现实质性的飞跃。

在人工智能的自动驾驶方面，特斯拉就是运用神经网络技术，通过路上的电动车，不断地收集各种路况下的图形数据、行为数据实现自动驾驶的自我优化。

总结：

人工智能基础包括硬软件等多个方面的基础，需要运用现代计算机技术、结合各种理论算法，不断的更新迭代，才能创造出智能围棋游戏机器人、智能自动驾驶汽车、智能工业机器人等各种应用。

（电影截图：人工智能机器人女友）

相信随着各种基础技术的进步和完善，人工智能必将成为人类社会发展最重要的推动力量之一。

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。

学人工智能需要哪些基础？

最近两年人工智能大火，很多企业和人才考虑转型人工智能，那么学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能是当下很火的显学，英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一，其他两个技术是基因工程和纳米科学，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石，其背后都有人工智能的影子。

学习人工智能，主要掌握：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，同时也要学习高等数学微积分、线性代数，另外编程工具，例如：matlab，spss，C++或Java也必不可少。

实际说不好听的，任何人都是为了收入更高，职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树，最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱，那么怎么赚钱，无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么？答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手，什么项目直接找到对应的人工智能案例，迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建，遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络，人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络，如果这个神经元距离你学习的目的太远，迟迟得不到正向的激励，那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标，就是用40行左右的大量案例和实验，来高速迭代学习人工智能的案例，另外只有大量的案例练习和实践，才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的：机器学习，深度学习，神经元算法。傅里叶变换，小波算法，时间序列，甚至初级的高等代数，概率论等。计算机语言方面的：因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍，所以csh,bsh要会，那么标准c,c++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。

学完软件肯定你觉得这是不是基础呢？错了，硬件你应该了解编译原理，和操作系统，因为现在深度学习大量应用到了并行处理，你对硬件不熟悉，怎么能在有限的资源下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域，也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么？答案是否定的。

我们应该用案例切入，用最好的方法来实现应用，再回头优化当中不断实现基础的完善和提高。

到此，大家对人工智能成名的解答时否满意，希望人工智能成名的1解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。