学习人工智能软件怎么学习好

[人工智能软件适合什么人群学习呢]针对本科生人群：在就业时，人工智能其实是个很不错的发展领域，是目前国家大力支持的热门行业，尤其是近几年，国家以及各个省份出台了一系列的支持政策，比如《关于促进人工智能和实...+阅读

学习人工智能软件怎么学习好

我曾经问过别人、也被别人问过关于学习人工智能（AI）最好的方式是什么？我应该去阅读什么书？我应该去看什么视频？后面我将讲到这些，但是，考虑到人工智能涉及很多领域，我把这个问题分开来讲可能更好理解。

学习人工智能很重要的一点是区别开研究方面和应用方面。Google 的 Cassie Kozyrkov 在近日于伦敦举行的 O'Reilly 人工智能会议的一个演讲中描述了这个区别，并且这是一个很好的演讲。

人工智能研究在本质上是学术性的，在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要大量的跨各类学科的数学知识。这部分的人工智能关注于算法和驱动人工智能发展的工具。比如，什么样的神经网络结构能够改善视觉识别的结果？我们如何使无监督学习成为更有用的方法？我们能否找到一个更好的方法，去理解深度学习流水线是如何得出答案的？

另一方面，人工智能应用更多是关于使用现有工具去获取有用的结果。开源在这里发挥了一个重要的作用，那就是免费提供了易于使用的、各种语言的软件。公有云提供商也致力于提供大量的机器学习、模型、以及数据集，这使得人工智能的入门比其它的要简单的多。

在这个问题上我想补充一点，那就是人工智能的从业者不应该将他们的工具视为神秘地输出答案的黑匣子。至少，他们应该去了解不同技术、模型、和数据采集方法的限制和潜在偏差。只是不需要去深入研究他们工具链中每个部分的理论基础。

虽然在日常工作中人工智能可能并不那么重要，但理解人工智能的大量的背景知识还是很有用的。人工智能已经超越了神经网络上深度学习的狭窄范围，目前神经网络上的强化学习和监督学习已经取得重要成就。例如，人工智能经常被视为是增强（而不是替代）人类判断和决策的一种方法。但是在机器和人类之间交换信息还有其自身的缺陷。

有了这些背景知识，下面是的一些研究领域和资源，你可能发现会很有用。

研究人工智能

在很多方面，用于人工智能研究的一个资源清单，可以反映出本科（甚至是研究生）的计算机科学项目都是专注于人工智能。最主要的区别是，你起草的教学大纲比起传统的大纲更关注于跨学科。

你的计算机科学和数学背景知识决定了你的起点。

如果你的计算机科学和数据背景知识很差或已经荒芜了，但你还希望能够深入了解人工智能的基本原理，那么从一些数学课程开始将会让你受益。MOOC 上像非盈利的 edX 平台和 Coursera 上都有许多可供你选择的课程（这两个平台都对认证收费，但 edX 上所有的课程，对旁听者是全免费的）。

典型的基础课程包括：

MIT 的微积分课程，从微分开始学习线性代数（德克萨斯大学）概率与统计，比如 MIT 的概率 —— 不确定性与数据科学

从一个研究的角度去深入人工智能，你可能需要深入所有的这些数据领域，甚至更多。但是上面的内容应该让您在深入研究机器学习和AI之前大致了解可能是最重要的研究分支。

除了 MOOC 之外，像 MIT OpenCourseWare 这样的资源也提供了大量的数学和计算机科学课程的大纲和各种支持材料。

除了课程之外，也可以在网上找到各种范例和其它学习材料。这些包括：

神经网络和深度学习MIT 出版的 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 的《深度学习》

应用人工智能

人工智能应用更关注于使用可用的工具，而不是去构建新工具。对一些底层的数学，尤其是统计学的了解仍然是非常有用的 —— 甚至可以说是必需的 —— 但对这些知识的了解程度不像研究人工智能的要那么高。

OC 系列就是一整套课程的一个例子，这些课程说明了如何去很好地处理数据。

面对人工智能的飞速发展教育培训学校应该如何提升

随着人工智能技术的提升，个人的能力优势会被越来越弱化，一些考专业技能吃饭的职业会变得越来越不重要。

机遇、运气、人气、人格魅力、情商的重要性会更加凸显。

人工智能是对人脑智能的模拟，而人工智能的发展还面临三大挑战：首先，人脑智能的产生原理尚未研究清楚，“脑科学”研究还处于摸索阶段；其次，尽管计算机的发展迅速，但在数学和算法研究上还有待突破；最后，和人类学习知识一样，人工智能也需要通过学习大量数据来提升，这需要人工智能与产品和产业相结合，通过“实践”来提高人工智能水平。

中国人工智能研究要想突破，就要从三个方面攻关。第一是开展脑科学、神经科学和人工智能等基础理论研究；第二是加强数学算法和统计识别模块等计算领域研究；第三是人工智能要与产业发展相结合，依托研究院所和企业开发人工智能应用，积累实验数据。

人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。

在某些方面的表现比人类智能更优秀，但是目前由于其固有的复杂性和技术的局限性，所以暂时不过是人类智能的延伸，最终在整体上是不能代替人类智能的。

但是随着人工智能的发展，甚至突破性的发展，难保人工智能不会带来一些灾难性的后果。

因为最优秀人工智能往往是最优秀的程序团队创造的结晶，代表着人类智力的最高水平，这些智能机器就代表了最高的智力水平，同时如果它们拥有了意识，创造性，并且加上其独有的优势，那么完全可以淘汰人类。

所以人工智能的进步是福音，但也要注意可能会是灾难。