大家好，今天来为大家解答假如我是人工智能这个问题的一些问题点，包括假如我是人工智能下载也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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初学者应该如何从零开始学习人工智能？
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。
“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）
YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk
深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。
MITDeepLearning（深度学习）一书。
UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）
deeplearning.net教程
MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书
SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书
人工智能“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）
G?del,Escher,Bach
我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。
PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）
MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）
线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）
MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）
CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频
edxprobabilitycourse（edx概率课程）
计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
其他资源Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
kaggle?–机器学习平台
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！美术生能学人工智能这个专业吗？
人工智能概念比较宽泛，它包括很多的内容和概念，比如大数据处理、机器学习、深度学习等等，这些内容又细分很多应用领域和分析的方法，并且每一个方向都有非常多的知识和技能需要学习。
大数据比如大数据，你需要学习数据存储的结构、数据检索的机理、数据组织架构，以及如何实现不同设备的数据之间进行并行的计算，并保持数据之间的协同性和一致性等等知识，大数据的应用非常的多，各种推荐商品、广告类应用，如淘宝智能推荐、打字候选字推荐、关注广告推荐、抖音小视频推荐等等，这些都有大数据分析技术在背后支持。
机器学习机器学习涉及的数学知识会更多，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多种数学知识，如果只是做应用开发，会有很多现成的可参考的项目和方法实现，但是要真正搞学术研究，这些数学知识肯定是要学习的。
机器学习其实已经发展得非常久了，它的发展可追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。传统机器学习的研究方向主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等方面的研究，这些算法的研究复杂性比较高，消耗的计算资源也是非常的大，但是效果却并没有非常的突出。
深度学习深度学习是机器学习的一个细分支，由于得到的效果突出，近年来成为人工智能研究的热点，其中以卷积神经网络的深度学习更是各种智能应用的基础，如目标检测、人脸识别、手势识别、文字识别、以图搜图等应用更是走上了实际应用的前端。另外也有卷积神经网络变异的循环卷积网络，它也有非常多的应用，如自然语言处理、机器翻译、动作识别等等；另外还有对抗神经网络也是研究的热点，它也有很多的应用场景，像最近很火的换脸、AI恢复一百年前京城生活的视频、画像图画风格迁移等都是对抗神经网络技术的应用支持。
所以学习人工智能，你需要想好一个学习方向，并且在这个方向之下还要继续选择一个应用领域，学习数学知识和计算机编程技术，这个过程是比较辛苦的，需要非常强大的毅力，深耕一个方向才能出成绩。你考虑一下自己的情况咯，看看自己能不能转入人工智能这个领域。
AI人工智能会为人类带来什么，发展到极致会怎样？
人工智能是把双刃剑，既能给人类带来好处也有不少副作用；
一、好的方面；能给我们人类带来便利，一些工作都是由人工智能来完成的话，会给我们带来很大的帮助，而且一些事情由人工智能来做，也会省去我们很多的时间和力气，人工智能的应用还会大幅提高工人的生产效率，由此带来工人工资的提升。另外，亚马逊公司首席执行官杰弗里·贝索斯认为，人工智能还能让工人对工作的参与度有所提升，从而增强工人的责任感和愉悦感。可见，如果真的能把人工智能研发的非常好，未来的人工智能会让我们人类的工作将会变得十分的简单和轻便，我们的未来也会变得更加的美好。
二、副作用或影响；人工智能中的黑客技术等会给地缘政治和国家安全带来一定的不稳定因素，这一点对西方国家提出了挑战。此外，人工智能的出现不仅会改变制造产业，也会给高端服务产业带来变革，一些原本需要特殊专业知识和技能的职位或许会被人工智能机器所取代。这样的改变可能会对国家或人类的政治、文化、生活等层面产生难以估量的影响。
初中毕业学人工智能发展好吗？
回答了:
应是可以的，只要努力，下决心，什么事都可能发生。智能是一门新学科，随着时间推移，科学会越来越进步，智能科学也进入了各个领域，它是一个新的革命，能使人类减轻了劳动强度，效力，生产力的提高，前程不可估量，美好。至于说初中毕业生学习人工智能会有什么阻力，能力不足，这个是肯定的，那样的话也只有边学边干，多找老师指导，并加强智能方面的学习。知识就是生产力，是推动社会发展的动力。跟上形势，潮流，社今更进步，明天会更好!
好了，关于假如我是人工智能和假如我是人工智能下载的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！