人工智能到底是学些什么?

徐大白 提问于 2个月前

感觉这个词很广泛,我之前想把人工智能当成某一项技术来学,但是并没有找到我满意的答案,还是说人工智能本就不是某一项技术?

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2个月前

首先回答一下人工智能到底学什么

人工智能“六步走”学习路线

1、学习并掌握一些数学知识

高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础

线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础

概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。

再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路

有以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。

2、掌握经典机器学习理论和算法

如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法,我简单地总结如下:

1) 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast

Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise

Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression

Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);

2) 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM);

3) 基于正则化方法:常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net);

4) 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd

Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5,

Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump,

随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine,

GBM);

5) 基于贝叶斯方法:常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);

6) 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;

7) 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM);

8) 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;

9) 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural

Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap,

SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);

10) 深度学习:常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmann

Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network),

堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders);

11) 降低维度的算法:常见的算法包括主成份分析(PrincipleComponent

Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS),

Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(ProjectionPursuit)等;

12) 集成算法:常见的算法包括:Boosting,

Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆叠泛化(Stacked

Generalization, Blending),梯度推进机(GradientBoosting Machine,

GBM),随机森林(Random Forest)。

3、掌握一种编程工具,比如Python

一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。

4、了解行业最新动态和研究成果,比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。

5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。

6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去

人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。

再回答第二个问题,人工智能到底是不是一项技术?

根据百度百科给的定义,人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

百度百科关于人工智能的定义详解中说道:人工智能是计算机的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

综上,从定义上讲,人工智能是一项技术。希望能帮到你。



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