從學習方面分析人工智慧的應用

機器什麼時候才能像人類一樣思考、工作和學習？ 這是科技界幾十年來一直在研究的難題。 近兩年，隨著蘋果Siri、Microsoft小冰等應用的推出，人工智慧離我們的生活越來越近。

昨日，記者就人工智慧相關話題採訪了亞洲Microsoft研究副總裁芮勇博士。

Microsoft的人工智慧方向：高大上。

瑞勇：感知技術、智慧型分析學習技術、大資料技術的發展，讓人工智慧突飛猛進。 Microsoft去年增長30%的重要原因之一是其專注於開發人工智慧產品和服務。

我們的理念是“多做、多知、多做”，我有個非官方的個人翻譯叫《高大常》，效率高、智慧大、品位高。

Microsoft最近推出了“Cortana”和“Xiaoice”軟體應用程式。 Cortana 就像乙個私人秘書，安排你的行程，協調時間，告訴你交通狀況，為你提供可行的方案。 小冰就像朋友一樣，像真人一樣和你聊天。

微博上一些網友表示，和小冰聊天甚至會產生感情。 小冰的人工智慧來源於機器學習，計算機經過數千萬次的學習後，才會有自己的智慧。

大智慧更側重於智慧型交通和智慧城市的建設。 例如，我們推出了北京、上海等城市的細粒度空氣質素地圖，通過整合實時資料、交通狀況、人流等諸多因素，實時展示每平方公里的空氣質素資料，甚至某個區域未來一段時間的空氣質素狀況。

品味好就更有趣了。 Microsoft 亞洲研究院最近開發了一項技術，通過在 2D 髮型**上繪製兩筆來建立非常逼真的頭髮 3D 模型，該髮型遵循頭髮的趨勢，並具有清晰的頭髮方向和紋理。 這種手法看似不起眼，但也很有用，可以在動畫和電影中隨意改變角色的髮型，也可以放在理髮店裡，讓人們提前選擇自己想要的髮型。

從功能到智慧型還有很長的路要走。

中國人工智慧發展迅速，**非常重視人工智慧。 人工智慧的專業方向有科研、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通訊、機械製造，雖然人工智慧的前景非常好，但其難度係數很高，目前對人工智慧人才的需求非常大，與其他技術崗位相比，競爭程度降低， 而且薪水比較高，因此，現在是進入人工智慧領域的好時機。人工智慧的發展前景還是非常好的，有幾個原因，智慧型化是未來的重要趨勢之一。

1、工業網際網絡的發展必然會帶動人工智慧的發展，人工智慧技術將成為人們在職場必不可少的技能之一。

目前，人工智慧在計算領域受到了廣泛的關注，相信未來的應用前景會更加廣闊。

來這裡看看哈，不錯，網際網絡IT學校。

人工智慧技術在學習中的應用如下：

1、教育資料的挖掘與智慧型分析。

教育資料探勘是綜合運用數理統計、機器學習、資料探勘等技術和方法對教育大資料進行處理和分析。 通過資料建模，發現學習者的學習成果與學習內容、學習資源、教學行為等變數的相關性，從而確定學習者未來的學習趨勢。

2.早教機器猛烈地蒙蔽了簡人。

近年來，智慧型服務機械人逐漸滲透到人類生活的方方面面，它們不僅是人類最好的伴侶和生產工具，也逐漸成為可靠的“家庭成員”。 隨著當前兒童經濟的盛行，兒童教育行業消費佔家庭整體消費的比重正在逐步提高。

智慧型早教機械人已經取代傳統的電子教育產品，成為未來家庭早教產品的主流，既能陪伴孩子，又能引導孩子學習。

3.人工智慧在學習過程的評估中可以發揮非常重要的作用。

他可以分析你在學習過程中對知識的掌握程度、每個知識點的學科能力、你的核心素養，以及你身體健康和心理健康的發展情況。 它可以使我們的教育評價從單一的學科知識評價轉變為全面綜合的評價; 它可以將我們的評估從期末考試轉變為過程評估。

第一：從基礎開始。 人工智慧領域的研究集中在六個領域：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機械人技術。

人工智慧的核心問題之一是數學問題，更具體地說，是演算法的設計，而演算法的具體實現涉及計算機知識。 因此，在人工智慧涉及的眾多學科（哲學、數學、計算、神經學、經濟學、語言學等）中，數學和計算機基礎對研發人員來說非常重要。

其次，了解人工智慧的研發內容和研發方法。 雖然人工智慧的研發已經走過了60多年，但仍處於行業發展的早期階段，機器學習、計算機視覺和機械人是比較熱門的領域。

在學習這些具體知識之前，首先應該有乙個人工智慧的整體認知過程，這是了解人工智慧發展歷史的好方法。

第三：從大資料入手。 對於基礎薄弱的人來說，通過大資料進入人工智慧領域是一條更現實的路徑。

大資料技術已經成熟，目前正處於應用的初級階段，大資料作為人工智慧的重要基礎，未來將在推動人工智慧的發展中發揮更大的作用。 機器學習作為資料分析的重要手段之一，目前在大資料領域應用廣泛，因此通過大資料進入機器學習領域是一條很好的途徑。

要開始使用人工智慧，您還需要掌握很多知識，包括：自然語言處理、機器學習、計算機視覺、自動推理和機械人技術。 儘管這些領域中的每乙個都有不同的側重點，但它們都需要乙個重要的基礎，即數學和計算的基礎。

人工智慧的核心問題之一是數學問題，所以只有擅長數學的人才能學好人工智慧知識。

人工智慧專業的主要需求是：“人工智慧、社會與人文”、“人工智慧的哲學基礎與倫理”、“高階機械人控制”、“認知機械人”、“機械人規劃與學習”、“仿生機械人”、“群體智慧型與自主系統”、“無人技術與系統實現”、“遊戲設計與開發”、“計算機圖形學”、“虛擬實境與增強現實”、“現代人工方法”情報 I”。

人工智慧的主要領域有：機器學習、人工智慧導論（搜尋方法等）、影象識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。 先修課程是訊號處理、線性代數、微積分和程式設計（最好有資料結構的基礎）。

所需的數學基礎：高等數學、線性代數、概率論、數理統計和隨機過程、離散數學、數值分析。 演算法的積累是必需的：

人工神經網路、支援向量機、遺傳演算法等; 當然，各個領域都需要演算法，比如SLAM需要研究，讓機械人自己導航和對映位置環境;

一般需要學習網路互聯技術、Linux作業系統、C語言程式設計、MySQL資料庫管理與應用、Web前端開發、人工智慧入門、Pyhton入門與改進、Python核心程式設計。

需要數學基礎：

高等數學、線性代數、概率論、數理統計和隨機過程、離散數學、數值分析。

演算法的積累是必需的：

人工神經網路、支援向量機、遺傳演算法等; 當然，各個領域都需要演算法，比如SLAM需要研究，讓機械人自己導航和對映位置環境; 總之，演算法很多，需要時間來積累。

至少要掌握一門程式語言，畢竟演算法的實現還是需要程式設計的; 如果您深入研究硬體，一些基本的電氣課程是必不可少的。

目前，一些高校在本科階段開設了人工智慧專業，從課程架構上主要分為四個部分，第一部分是基礎學科部分，主要涉及數學和物理相關課程; 第二部分是計算機基礎課程，涉及程式語言、作業系統、演算法設計等課程; 第三部分是人工智慧基礎課程，涉及人工智慧、機器學習、控制論、神經科學、語言學等內容的基礎。 第四部分涉及人工智慧平台的知識。

由於人工智慧是典型的交叉學科，人工智慧專業需要學習的內容還是比較多的，學習難度也比較大，所以如果在本科階段選擇人工智慧專業，就需要有較強的學習能力。 由於人工智慧專業的學習過程對學習環境有很高的要求，所以開設人工智慧專業的高校往往有專門的資料中心和計算中心，為學生提供資料和計算支援。

目前，人工智慧有六大研究方向，涉及計算機視覺、自然語言處理、機械人、自動推理、機器學習和知識表示，這些研究方向之間存在著密切的關係。 由於不同的大學往往具有不同的資源整合能力，在人工智慧領域有一定的關注度，因此在選擇具體的學習方向時，我們應該根據自己所在大學的實際情況，盡量選擇學科實力較強的方向，這樣才能有更好的學習體驗。

人工智慧與學習的關係如下：

1、人工智慧是一種針對機器思維和行為的設計思維，旨在通過模仿人類在複雜情況下的智慧型行為，實現計算機系統的自動化執行。 學習肢體學習是一種人工智慧方法，利用深度神經網路來模擬人腦的各種複雜功能，從而實現自動化操作。

2、學習是實現人工智慧的重要技術手段之一，特別是在計算機視覺和自然語言處理領域。 然而，學習並不是使人工智慧成為現實的唯一途徑，還有許多其他技術和演算法在不同領域發揮著重要作用。

人工智慧基本定義的延伸：

人工智慧縮寫為AI。 它是一門研究和開發模擬、擴充套件和擴充套件人類智慧型的理論、方法、技術和應用系統的新技術科學。

人工智慧是電腦科學的乙個關鍵分支，旨在理解智慧型的本質，並產生一種新型的智慧型機器，該機器可以以類似於人類智慧型的方式做出反應，包括機械人技術、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統。

人工智慧是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須具備計算機知識、心理學和哲學知識。 人工智慧是一門非常廣泛的科學，由不同的領域組成，如機器學習、計算機視覺等。

人工智慧目前是乙個快速發展的領域，與其他技術崗位相比，對人才的需求量大，競爭性低，薪水相對較高，所以現在是進入人工智慧領域的好時機。 研究還表明，擁有三項以上技能的人對企業更具吸引力，而且這種趨勢越來越明顯，因此IT技術人員在掌握一項技術的同時，需要掌握更多的技能！