各位网友好，小编关注的话题，就是关于专知人工智能的问题，为大家整理了2个问题专知人工智能的解答内容来自网络整理。

什么是人工智能，想学习人工智能该从哪里开始

我是萌新程序猿，科技圈的事情欢迎邀请我来回答！

一个人学会写字算是作家吗？会python的人多了去了，但是从事人工智能的方向只是其中一部分，学好python编程不算是人工智能，学习好python后使用的场景有很多。

python的使用场景

1. 可以进行自动化运维。
2. 可以做日常任务，比如自动备份你的音乐；
3. 可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；
4. 可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。
5. 可以写安卓的后台。
6. 可以写爬虫爬数据。
7. 多媒体：利用PIL、Piddle、ReportLab等模块,你可以处理图象、声音、***、动画等，从而为你的程序添加亮丽的光彩。动态图表的生成、统计分析图表都可以通过Python来完成。

人工智能专家

关于这个的界定最好的办法去到招聘平台查看相关的招聘信息，我查了一下狗东的人工智能专家要求如下：

1、深度学习、神经网络、机器学习、数据挖掘等计算机专业硕士及以上学历

2、具备优秀的架构设计能力，具备扎实的Python/Java编程功底，优秀的开发、调试能力和数据建模基础。

3、熟悉TensorFlow/MXNet/Caffe的使用，熟悉CNN/DNN/RNN/CTC等深度学习建模技术，对深度学习调参细节有清晰的把握。

4、具有良好的沟通和团队协作能力，对业务有较好的理解能力和敏锐度、有实际业务落地的经验，注重理论与实际相结合。

5、在某个子领域有过较深入的建模经验积累，比如OCR识别、人脸识别、序列标注、命名实体识别等。

6、有过领域顶会论文(NIPS/ICLR/ICML/KDD/CVPR等)发表经验者优先。

如何学习人工智能？

最基础的点是数学，学习人工智能需要你有良好的数学基础，高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析

然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的，一般来说python比较多，Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。

最后需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；你可以学习一些框架，比如caffe卷积神经网络框架，可以用于处理***图像等。动手实践是最好的学习方法，学习人工智能更应该理论与实践相结合。

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真不知道从哪里学习，我可以推荐一个八斗小程序，里面有大咖一对一的>解说/p>

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人工智能是我的研究方向之一，我目前也在从事关于智能诊疗方面的落地研究，所以我来回答一下这个问题。

人工智能的概念涉及到的内容太广泛了，至今为止也没有一个比较确切的定义，但是人工智能研究的内容主要集中在六个领域，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。

我是从研究大数据开始的，然后进入人工智能领域，所以我进入人工智能领域的切入点是机器学习。伴随着大数据的发展，大量的有效数据被采集，这为机器学习提供了重要的基础，从而让机器学习的发展进入到了一个前所未有的阶段。机器学习的关键点就在于数据的收集、整理，然后才是算法的设计与训练，只有大量的数据样本不断的训练才能让系统更加的智能化、合理化。所以大数据是机器学习的一个重要基础。

以我的经验来看，从大数据切入到机器学习进而打开人工智能的大门是比较优雅的方式，目前是大数据时代，所以从大数据开始进入人工智能是比较方便的方式。

我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果你有大数据、人工智能方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

人工智能的优缺点及应对>步伐/h2>

人工智能（AI）是指通过计算机程序和算法模拟人类智能，实现像人类一样的学习、推理和创造能力。虽然人工智能带来了很多好处，但是也存在着一些不足。下面是人工智能的优缺点及应对措施：

优点：

1. 高效性：人工智能可以快速处理大量数据和信息，提高人类的生产效率。

2. 准确性：相比于人类，人工智能在进行重复性高、容易出错的任务时更加准确，减少了人为错误的概率。

3. 自动化：在许多领域中，人工智能可以代替人类进行重复性和危险性工作，从而减少人类劳动力的使用。

4. 可靠性：人工智能可以24小时不间断地进行工作，不像人类需要休息和休假。

缺点：

1. 数据隐私和安全：人工智能需要使用大量的数据和信息，这些数据可能包含用户的隐私信息。如果这些数据滥用或泄露，将会对社会造成负面影响。

2. 失业问题：人工智能可能取代某些职业的工作，导致一些人失业。

3. 道德和伦理问题：人工智能无法意识到道德和伦理问题，算法和决策可能对一些人造成不公或不平等。

4. 技术依赖性：人工智能和相关技术的大规模使用，会引起人们对科技的依赖性，而减弱人们自身的能力和智慧。

应对措施：

1. 数据隐私和安全：加强数据保护和隐私保护，制定相关法律和规定。

2. 失业问题：加强职业培训和技术转移，为失业人口提供相应的帮助和支持。

3. 道德和伦理：建立相关规定，制定行业准则，确保人工智能运用的公正性和平等性。

4. 技术依赖性：推广科技普及，促进人们的科学素质和技术能力，使其具备更好的抵抗风险的能力，同时保持对技术批判和全面的认识。

到此，大家对专知人工智能的解答时否满意，希望专知人工智能的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。