如何研究人工智能

首先，人工智能的所有方向都有一个共同的目的，就是企图产出一种“类人”的智能机6136器。任何一种类别的人工智能都要通过对人的意识和思维信息处理过程进行研究，模拟出像人那样思考，或者像人一样行动的智能产品。人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。本质上，这种技术发挥的功效与人类的“思考”是相类似的，虽不能完全对等，但现在也能够达到很好的辅助效果。人工智能的一大方向是计算机视觉类，其中包括我们所熟悉的图像识别、视频识别、人脸识别等等。计算机视觉的精髓是教会计算机如何去"看"，也就是说，计算机视觉人工智能所要达到的终极目标是用摄影机和电脑替代我们人类的肉眼，这样识别出的图像或者测量出的数据会更准确。比较著名的是“人脸识别”，这属于现在比较流行的身份验证技术之一，通过摄像采集人脸的画面，转化为图像数据，再跟数据库当中的人脸特征信息作“点对点”对比，从而进行身份识别。人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术。语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。自从人工智能（AI）在上世纪五十年代被提出之后，经历了几十年的迅速发展和无数版研究者的不懈努权力，概念和理论不断完善，技术和应用也逐步进入我们的生活。作为一门新兴科学，它的潜力依然是无限的。而人工智能并不是一个单一、狭窄的概念，它有着多元化的特点，包含着非常广泛的范畴。今天，君林科技就为大家介绍一下人工智能主要的研究方向。首先，人工智能的所有方向都有一个共同的目的，就是企图产出一种“类人”的智能机器。任何一种类别的人工智能都要通过对人的意识和思维信息处理过程进行研究，模拟出像人那样思考，或者像人一样行动的智能产品。人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。本质上，这种技术发挥的功效与人类的“思考”是相类似的，虽不能完全对等，但现在也能够达到很好的辅助效果。

首先我们要知道人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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。说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。人工智能70年来的研究过程中，早期受制于计算机运算速度和存储的限制，人工智能的研究进展缓慢。06年深度学习技术突破到2016年阿尔法狗打败李世石，人工智能的概念世人皆知，那么人工智能主要由哪几部分构成呢？一、采集：传感器—信息采集二、处理：CPU—各种算法、架构、系统三、输出：像人一样行动四、存储NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。五、显示：虚拟现实VR、增强型虚拟现实AR。六、通信超级宽带。万物互联。七、电源医疗器械专用开关电源工业控制专业开关电源车载&无人驾驶&无人机专用开关电源。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲：一开始就接触到人工智能的研究是不现实的，不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域，先学好基本后再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。

大概说一下自己的感想吧，呵呵。我是一名在英国在读的人工智能硕士生，学习内了一些皮毛。容 就我所知道的东西来说，人工智能这个东西很广的，算法的问题，机器人的设计（动力学），计划（planning），视觉处理，学习（learning）。模式识别在很大程度上应该属于学习这部分的内容，主要还是给你一个dataset，用这个去建个system，来识别未知的数据，能用到的地方很多，品种分类，图像识别，股市估计。学的话还是挺好的。就业：不清楚，估计学好了抢的吧，呵呵~祝你好运哦~参考资料：自己的经验这些问题和创业有关。我想因该在社会中人工智能因该有大用途，模式识回别只对于科技来说有一答些重要性。所以人工智能就业因该是比较好的。那么对不起，我回答不了另一个问题，因为我对这方面不太了解，只是我自己的想法，不知道对不对。请笑纳。

貌似人工智能已经深入各个研究领域了，人工智能本身也是十分有研究价值。基础是数学、计算机，应用很广泛，像机器人等领域 。上海交大的理论研究很好，不过好像近年来人工智能在世界范围内的进步都不大。仅作参考

先看资料找文献帮助

究竟什么是人工3363393636智能？人工智能的概念很宽泛；我们的日常已经有很多人工智能的应用了；人工智能不等于科幻电影，科幻电影呈现的是超人工智能阶段的场景。人工智能分几类？三类：弱：擅长于单方面的能力，如“AlphaGo”只能下象棋，如“盒谐”只会鉴黄；强：能力与人类比肩，有抽象思维；超：强过人类万亿倍。。。届时人类是否存在已经是个未知数了，或许会像《三体》中的人类那样，脱水以度过劫难。随后文章展开想象的是超人工智能阶段，但实际上，弱人工智能才是和目前人的生活息息相关的。行业巨头们正在努力找到通往强人工智能的路，花费巨资，仍难以企及。但即使是弱人工智能，就已经够我们叹为观止了：一个AlphaGo就战胜了世界冠军；一只“盒谐”就可以取代一个行业（鉴黄师终于不用看片看到吐了）；一个技术的诞生都将推动整个行业天翻地覆的变化，人的工作慢慢被机器所取代。弱人工智能就如同一张白纸的小孩子，通过不断地训练和学习某一种技能，最终完全掌握并达到炉火纯青的地步，而且可怕的是，之后这个“小孩”就可以不知疲倦地工作了。人类会因为人工智能，而从简单重复的劳动中解脱，同时也必须学习新的技能，以适应竞争更激烈的世界。所以说，科技推动人类的进步，但：只是这条路，还很远，现阶段，尽可以放心享受弱人工智能给人来带来的便捷生活。

——以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国智慧教育行业发展前景预测与3431366365投资战略规划分析报告》。随着人工智能、物联网等新兴技术的不断发展，我国智慧教育行业的市场规模也不断扩大，2018年，我国智慧教育行业市场规模达到5320亿元，较上年同比增长17.13%。在线教育受三大因素共同促进，市场规模不断扩张，用户渗透率不断提升；教育信息化在国家重点关注，各省市地方积极推进的情况下，信息化水平不断提高，《教育信息化2.0行动计划》提出三全两高一大的目标为教育信息化发展指明了方向，在线教育和教育信息化的不断扩张，共同促进我国智慧教育事业蓬勃发展。市场规模不断扩大，在线教育和信息化同步发展“智慧教育”是指以物联网、云计算、大数据处理、无线宽带网络为代表的一批新兴信息技术为基础，以智能设备和互联网等为依托，以教育资源建设为中心，以各项配套保障措施为基础，以深入实施教育体制改革为主导，全面构建网络化、数字化、个性化、智能化的现代教育体系。根据智慧教育的含义和特征，“智慧教育”是政府主导、学校和企业共同参与构建的现代教育信息化服务体系，因此智慧教育行业市场规模应该包括两大块：在线教育市场规模（主要指除学校外的社会机构（企业）提供的在线教育）和教育信息化市场规模（主要指学校实施的智慧课堂、智慧校园等工程）。2013年以来，在线教育和教育信息化均处于快速发展时期，从而推动我国智慧教育市场规模不断扩大。综合在线教育以及教育信息化的市场规模综合测算得出，2018年中国智慧教育市场规模约为5320亿元，同比增长17.13%。在线教育不断发展，用户渗透率不断提升影响在线教育行业的因素主要包括三个：升学就业需求、技术创新以及政策规范。其中，升学就业需求影响机制为：焦虑感和危机感驱使庞大中产阶层的教育开支持续提升，从而使得在线教育行业下游需求旺盛；技术创新影响机制为：大数据技术、人工智能技术、增强现实技术、虚拟现实技术、在线课程模式等正在进一步迭代在线教育的形式，不断推进着互联网教育平台向纵深发展，促使其更加高效、智能且个性化。因此，在升学就业需求、技术创新、政策规范的共同促进下，我国在线教育市场发展迅猛，2012年市场规模仅为701亿元，2017年市场规模已达1917亿元，5年复合增长率达到22.3%。预计2018年我国在线教育市场规模将达到2321亿元，同比增长21.07%。除了国内在线教育行业市场规模实现持续扩容外，我国在线教育的用户渗透率也逐年提升。以K12阶段为例，2013年，K12阶段在线教育用户数量仅为1180.4万人，渗透率仅为6.8%；2018年，K12阶段在线教育用户数量达到1968.9万人，渗透率已达11.5%。

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

首先你需要数复学基础：高制等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；然后，需要掌握至少一门编程语言51cto学院就有相关的内容可以学习，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。