人工智能深度算法入门（人工智能深度算法入门书籍）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能深度算法入门的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、想要学人工智能需要学些什么python的知识

• 2、人工智能算法是什么？

• 3、学习人工智能AI需要哪些知识?

• 4、如何使用深度学习开发人工智能应用

一、想要学人工智能需要学些什么python的知识

Python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么Python的知识，先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词。

如果你想要学好python最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群，首先是629，中间是440，最后是234，这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料

那么要想学人工智能，想学Python，那些东西要学习呢，下面给大家简单介绍下：

首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。

然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。

数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。

接着，数据符合你的格式以后，你就需要利用这些数据进行建模了，这个时候你用到的库也有很多。

建模：nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习的，把这些用好了，你的模型就构建出来了。

最后，如果你的项目是基于Python开发的线上系统，你还可以学一学Python的Web开发，这样，你做的模型还能直接用在线上系统。

Web开发：django、flask、tornado，这些库搞明白了，你Web开发也就搞定了。

不过，有句话叫“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为Python在实现各个功能的时候要远比其他语言简练的多，很多功能在Python中只需要一行代码搞定，但是在Java中你可能需要写好多好多代码才能实现。

就拿一个简单的例子，读写文件来说吧：

Python读写文件：

//读文件

with open('readFile', 'r') as inFile:

for line in inFile.readlines():

print line

...

//写文件

with open('writeFile', 'w') as outFile:

outFile.write("...")

Java读写文件：

import java.io.InputStreamReader;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileReader;

import java.io.FileWriter;

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.File;

BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("read_file1")));

BufferedReader br2 = new BufferedReader(new FileReader("read_file2"));

String line = null;

while((line = br1.readLine())!=null){

System.out.println(line);

...

}

File outfile = new File("write_file");

if (!file.exists()){

file.createNewFile();

}

//true = append file

FileWriter fileWritter = new FileWriter(file.getName(),true);

BufferedWriter bufferWritter = new BufferedWriter(fileWritter);

bufferWritter.write(data);

bufferWritrer.flush();

bufferWritter.close();

各位学习人工智能的同胞们，你们看到了吧，就是一个简单的读写文件，Java的操作要比Python复杂太多太多！

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上、数据分析和理解上，而不是花费30%-50%的时间去写代码，Python不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，所以，要学习和进入人工智能行业的话，好好学习Python吧，骚年！

最后，附上一张今年语言排行榜。

二、人工智能算法是什么？

人工智能算法主要是机器学习的算法

积极学习是一种通过数据来调优模型的方法论，模型的精度达到可以使用了，那么他就能够完成一些预判的任务，很多现实问题都可以转化成一个一个的预判类型

人工智能算法，尤其是深度学习，需要大量的数据，算法其实就是模型

三、学习人工智能AI需要哪些知识?

需要数学基础：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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

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。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。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。

拓展资料：

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。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，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。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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”。

参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

四、如何使用深度学习开发人工智能应用

如何使用深度学习开发人工智能应用

在为工业界的从业者带来理念更新的同时，吴恩达还对自己在人工智能领域的人生经验进行分享。“我从没试过一次就得出正确的模型架构”吴恩达对自己经历的朴实客观分享，让在场的很多从业者不仅获得技术指导更如同吃了“定心丸”。

NIPS (Advances in Neural Information Processing Systems)中文名为“神经信息处理系统进展大会”，是每年12月由NIPS基金会主办的机器学习和神经计算领域的顶级会议，在机器学习领域有着举足轻重的学术影响力。随着人工智能的高速发展，2016年NIPS的讨论焦点也集中在机器学习与人工智能，并邀请Yann LeCun(Facebook 人工智能研究室FAIR负责人)、Irina Rish(IBM Watson 研究中心成员)等国际专家参与。其中，百度首席科学家、斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授吴恩达参与大会教程(tutorial)环节，人气颇高。

由于神经网络(NN)可以扩大规模(scale)，甚至是可以无限地扩展，深度学习成为人工智能领域未来发展的大潮流。对此，吴恩达认为没有人能做到在系统构架(底层)与深度学习(算法)方面都是专家，并针对深度学习技术创业公司的团队建设，分享了其在百度的架构经验。

在深度学习大潮中，端到端学习成为近几年的技术风口，随着技术发展，更纯粹的端对端学习成为了可能。但由于缺少足够大的训练集，直接的端对端学习也有不太奏效的时候。作为人工智能成果的集大成者，无人车在机器学习领域仍有很大发展空间，吴恩达在演讲中描述了无人驾驶的传统模型：通过图片观测附近的车(cars)与行人(pedestrians)，计算出该有的路径规划(plan)，然后通过公式/规则判断出应该进行的下一步行动(steering)，如果可以直接把图片处理成最终的操作指令可以指数级提高反应速度，带来效率提升。

吴恩达认为，很多企业都没有正确对待训练集误差、人类误差值、测试集误差，三者之间的关系，而在数据合成方面，很多公司又“总想搞个大新闻”。他建议企业使用 unified data warehouse(统一化的数据中心)，让数据科学家可以“安心的玩数据”。并分享了基于人类误差、训练集误差，训练-开发集误差、开发集误差、测试集误差五类误差值的新的处理策略。

在演讲的最后，吴恩达提出了对人工智能的展望，他认为由于现有的有标签数据还远没有被发掘完毕，supervised learning(监督学习)将继续快速发展下去，同时unsupervised learning(无监督学习)、 reinforcement learning(强化学习)、transfer learning(迁移学习)也将在未来起步。同时，吴恩达也对现场的从业者提出更具实用性的经验：人工智能产品经理需要选择工程师应该关注的重点，从而让数据集能更准确地模拟出应用场景，简单来说就是寻找用户需求与当今机器学习技术的能力的交集。

以上就是关于人工智能深度算法入门相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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