本篇文章给大家谈谈人工智能技术应用基础知识易懂，以及人工智能的应用的五大基本特征对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、自学人工智能需要学那些专业知识

人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。

二、怎样学习人工智能

1.首先推荐找一本宏观角度介绍人工智能的书籍来看看

因为要学习一样技能之前，先要知道它是什么，能干什么，有什么用。

这里推荐李开复和王咏刚著作的《人工智能》，里面讲了好多人工智能的应用场景，是如何在金融，生活，医疗，艺术等领域落地的，其中还有比较有启发的问题：人工智能还不能做什么？AI的创业机会？以及我们非常关心的，AI时代个人要如何学习？

2.找到一个自己感兴趣的项目主题

通过读书已经了解了人工智能是什么，能干什么，那么其中应该有一个领域是能够吸引你的，实践是成长的最快方式，所以要动手做一个项目最好，可以先找到一个项目目标，虽然不能很快就追求做出来，但是可以先有个方向。

然后去找这个项目的解决方案，可以通过找书，找代码，现在有很多关于人工智能项目的书籍，比如自然语言处理的相关书籍中，都会有两三个常见的小项目，聊天机器人，情感分析等等，可以先作为自己项目的最简单解决方案，一边写代码一边学习。

然后再去不断地补充知识，不断地改进项目。

想要长期地学习AI，成为领域的人才或者专家，就需要有过硬的基础知识，所以系统学习AI的知识很有必要。

这里推荐三个比较好的入门资源，都是在线的免费学习课程：

1.Udacity的《IntrotoArtificialIntelligence》，

里面会讲到AI所需要的概率，机器学习，强化学习，计算机视觉，机器人等理论。

另外两个是关于机器学习的课程：

2.Coursera上AndrewNg的《机器学习》，

这门课是最受欢迎的入门基础课，包括机器学习的几个基础算法，老师讲的理论通俗易懂，项目有推荐系统和OCR，也是学了之后就能很快应用做个小demo的。

3.另外是谷歌的机器学习速成课程，https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro，

这个也是他们要求自己员工必学的内容。

人工智能涉及的技术很多，而且更新很快，所以要持续的学习，关注好的论文模型，读书，写代码，持续迭代。

三、人工智能通识课包括什么内容

1、人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统，但知识是一切智能行为的基础，因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去，供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类：符号表示法（用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法）和连接机制表示法（用神经网络表示知识）。

2、所谓机器感知就是使机器（计算机）具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。

3、所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。

4、机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动的获取知识。

5、机器行为主要是指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人，它还应具有人的四肢功能，即能走路、能取物、能操作等。

四、人工智能的应用的五大基本特征

1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。

人工智能（ArtificialIntelligence），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”。

五、人工智能的三大专业知识

1、人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

2、收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

3、落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

4、互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

5、传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

6、数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能技术应用基础知识易懂和人工智能的应用的五大基本特征问题对您有所帮助，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！还望关注下本站哦！

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