用人工智能实现最优路径,用人工智能实现最优路径的方法

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大家好,今天小编来为大家解答用人工智能实现最优路径这个问题,用人工智能实现最优路径的方法很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

本文目录

  1. 在A股里,真正的人工智能龙头除了科大讯飞,还有哪几个?
  2. 初学者应该如何从零开始学习人工智能?
  3. 人工智能的原理是什么?
  4. 学习人工智能都要了解哪些方面?

在A股里,真正的人工智能龙头除了科大讯飞,还有哪几个?

老牌的AI范围相对要窄些,基本集中在机器人、图像识别、汽车驾驶、语音识别、自动设计等领域,那时的AI企业大都集中在高校、智慧城市、智能医疗、自动控制类企业。比如科大讯飞、川大智胜、海康威视、东方网力等都是老牌的帝国主义。

alphago之后,AI的最大改变是大数据的应用,这使得AI范围迅速扩大,扩展到了商业、环保、制造。。。几乎所有的企业。此时再分AI就比较困难了,目前领头的企业倡导的火热方向是自动驾驶、医疗、环保、交通等领域。

科大讯飞的语音处理很有名,川大智胜的图像处理很有名,海康威视的图像处理应用非常好,不过,更重要的还是股东的实力和业绩形象,AI的号召力很快就会枯竭,街上摊煎饼的都可以根据AI算法来提前备货。

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!

人工智能的原理是什么?

谢邀!

在回复《人类与AI(人工智能)如何相处?(https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/)》中谈了在面对拥有自我意识的机器人,人类该如何与之相处?又该遵从哪些伦理道德?接下来,借着回复此问题,向大家介绍一下AI的三大核心要素(也是AI的三大基石)——数据、算力和算法。

数据是AI算法的“饲料”

在如今这个时代,无时无刻不在产生数据(包括语音、文本、影像等等),AI产业的飞速发展,也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中,数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习(SupervisedLearning)和半监督学习(Semi-supervisedLearning)都要用标注好的数据进行训练(由此催生大量数据标注公司,对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息),只有经过大量的训练,覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

目前,数据标注是AI的上游基础产业,以人工标注为主,机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种:属性标注(给目标对象打标签)、框选标注(框选出要识别的对象)、轮廓标注(比框选标注更加具体,边缘更加精确)、描点标注(标注出目标对象上细致的特征点)、其他标注(除以上标注外的数据标注类型)。AI算法需要通过数据训练不断完善,而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。

算法是AI的背后“推手”

AI算法是数据驱动型算法,是AI背后的推动力量。

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法,目前神经网络算法因为深度学习(源于人工神经网络的研究,特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式)的快速发展而达到了高潮。

南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为,今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习,尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展,并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。

当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络(DeepNeuralNetwork,简称DNN)、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,简称RNN)、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)。谈到深度学习,DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类,输入层,隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层,最后一层是输出层,而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络,是非常庞大的系统,训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。

算力是基础设施

AI算法模型对于算力的巨大需求,推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。

在AI技术当中,算力是算法和数据的基础设施,支撑着算法和数据,进而影响着AI的发展,算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片,通过基础软件的有效组织,最终释放到终端应用上,作为算力的关键基础,AI芯片的性能决定着AI产业的发展。

加快补齐AI芯片短板

从技术架构来看,AI芯片可以分为四大类:通用性芯片(GPU,特点是具备通用性、性能高、功耗高)、半定制化芯片(FPGA,特点是可编程、功耗和通用性一般)、全定制化芯片(ASIC,特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控)和类脑芯片(特点是功耗低、响应速度快)。

AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟,旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同,所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。

在过去二十年当中,处理器性能以每年大约55%的速度提升,内存性能的提升速度每年只有10%左右,存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展,所需数据量变得越来越大,计算量越来越多,“内存墙”(指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象)的问题越来越严重。因此,存算一体(将部分或全部的计算移到存储中,计算单元和存储单元集成在同一个芯片,在存储单元内完成运算)有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。

目前,数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出,2020年,中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额,是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测,到2024年,其他类型加速芯片的市场份额将快速发展,AI芯片市场呈现多元化发展趋势。

近些年来,我国AI虽然取得了不少的突破和进展(例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准),并在国际上具备一定的竞争力,但AI芯片对外依赖较大(根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出,国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货),并缺乏AI框架技术(深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握)的支撑。

未来人们对科技的依赖会与日俱增,AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板,有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片;算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。

算法、算力、数据作为AI核心三要素,相互影响,相互支撑,在不同行业中形成了不一样的产业形态,随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积,传统基础设施将借此东风实现智能化升级,并有望推动经济发展全要素的智能化革新,让人类社会从信息化进入智能化。

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你对这个问题有什么更好的意见吗?欢迎在下方留言讨论!

学习人工智能都要了解哪些方面?

作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,人工智能专业属于计算机大类专业之一,虽然是新兴专业,但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔,同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段,所以当前人工智能专业也是热点专业之一。

人工智能专业有三个特点,其一是多学科交叉,涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科,因此整体的知识量还是比较大的,其二是学习难度较大,人工智能本身的知识体系尚处在完善当中,很多领域还有待突破,其三是实践场景要求高。

基于这三个特点,要想在本科阶段有较好的学习效果,要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况,在大一期间一定要多做加法,尤其要重视编程语言的学习,基于编程语言来打开计算机技术大门,进而学习机器学习,而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。

其二是选择一个自己的主攻方向,围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多,大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等,选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看,可以重点关注nlp、cv这两个方向。

其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景,这对于学习效果有较大的影响,建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候,要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素,从这个角度来看,学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。

我从事教育、科研多年,目前在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!

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