ai技术学习资料？

一、ai技术学习资料？

1、做算法

1.1 日常工作

所有人都想做算法，那么，说到底，在做算法到底是干什么?真正的算法工程师最基本的日常工作其实是：读论文&实现之——确认最新论文中的阐述是否真实可重现，进一步确认是否可应用于本企业的产品，进而将其应用到实践中提升产品质量。

1.2 必备能力

既然日常工作首先是读别人论文。那么，必不可少，作为算法工程师得具备快速、大量阅读英语论文的能力。在计算机科学，尤其是人工智能、机器学习、深度学习这几个当今世界最热门的领域里，大家都在争分夺秒地抢占制高点，根本不能容忍耽搁时间。如果要做算法，平均而言，大致要保持每周读一篇最新论文的频率。

1.3 理论联系实际，将学术论述与产品、业务结合的能力

一般来说，在大企业里做到真正的算法工程师/科学家，也就不需要自己去动手开发产品了。但做 demo/prototype 还是不能避免的。算法工程师，可不是用别人写好的工具填几个参数去运行就可以的，需要负责实际业务问题到数学模型的抽象，并能够将他人最新成果应用到业务数据上去。

说得更通俗一点，就算是用别人写的工具或框架，做算法的，也得是i)第一拨、最前沿那批试用者，或者ii)工具最新玩法的发明者。

2. 做工程

2.1 日常工作

相对于算法的创新和尖端，做工程要平实得多。这一角色比较有代表性的一种岗位就是：机器学习工程师(或戏称调参工程师)——他们使用别人开发的框架和工具，运行已有算法，训练业务数据，获得工作模型。

做工程也得读论文，不过和做算法不同，做工程读论文的一般目的不是尝试最新方法，而是用已知有效的方法来解决实际问题。

2.2 做工程，「机器学习」学到多深够用

当然，既然是有领域的程序员，在专业上达到一定深度也是必要的。虽然做工程一般要使用现成技术框架，但并不是说，直接把算法当黑盒用就可以做一名合格的“调参”工程师了。把算法当黑盒用的问题在于：黑盒能够解决问题的时候，使用方便，而一旦不能解决问题，或者对质量有所要求，就会感觉无所适从。

作为程序员、工程人员，想用机器学习算法解决实际问题，就得对算法有一定程度的掌握，此外对于数据处理和模型验证，也需具备相应知识。

3. 做数据

做数据并非数据的清洗和处理——大家可以看到做工程的岗位，有一部分工作内容就是ETL和处理数据。此处说的做数据是指数据标注。

3.1 标注数据的重要性

虽然机器学习中有无监督学习，但在实践领域被证明有直接作用的，基本上还都是有监督模型。近年来，深度学习在很多应用上取得了巨大的成功，而深度学习的成功，无论是图像、语音、NLP、自动翻译还是AlphaGo，恰恰依赖于海量的标注数据。

AI技术员需要学什么?无论是做ML还是DL的工程师，都共同确认一个事实：现阶段而言，数据远比算法重要。

二、ai人工智能识别技术？

1、在研究的智能材料、比如用感知人工智能技术和机器康复结合去做服务残疾人

2、金融领域，比如人工智能公司用模型替代贷款审批

3、在医疗影像、手术方面，现在医生们的装备都在提升，很多手术都是微创手术

4、无人驾驶领域，近两年在激光雷达识别能力在不断提升，无人驾驶汽车将会成为这个领域非常引人注目的

三、什么是人工智能AI技术？

上帝在十一维世界操纵着宇宙万物和物理定律，每一个不经意的动作都在四维时空中留下了涟漪。

当人类发现万物皆有因果之时，便想用思维的力量斗胆挑战这些看不见的智慧。

每一次科技进步，工业革命，都只是仅仅揭开了宇宙法则的只言片语。

但人类，却在这其中耗费了无穷的智力体力，才一步一步爬到山顶。

从发明机器替人劳动，到发明机器制造机器，现在人类终于快要接近那个目标：

发明机器替人思考。

总有一天，是不是就可以，看清宇宙的全貌了呢？

只要能将上帝在我们这个世界留下的所有的痕迹，输入到机器中，让机器代替我们发现这秘密，我们是不是就可以，看清宇宙的全貌了呢？

是不是呢？

四、学习人工智能AI需要哪些知识？

作为IT开发人员，根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：

一、自然语言处理（NLP）

（1）、基础

1、文本清洗（正则、分词与规范化）；

2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）

3、文法分析

4、词袋模型（ngram）

5、关键词抽取（tfidf、texttrank）

6、语义相似度（term、score、距离函数）

7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）

8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）

9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）

（2）、在实际项目中的应用

1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）

2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）

3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）

4、序列标注（机器翻译、词性标注）

5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）

6、聊天机器人（案例：百度anyQ）

二、图像视觉处理（计算机视觉）

（1）、主要应用

1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。

2、OpenCV

3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）

4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）

上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段

第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。

第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。

第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

五、AI人工智能如何学习？

首先，兴趣很重要，人工智能本身是一个跨学科的分类。

计算机——AI分科划到的CS里，计算机基础能很重要。

语言学——自然语言处理需要相关知识，说话都听不懂，那就不叫AI了。

神经科学——AI很重要的一个方向是模拟人脑。

心理学和哲学——什么是智能，人如何认知，如何学习。这些问题都有心理学和哲学去回答。控制论——不太懂，感觉是做机器人的吧。没有人能完全精通上面所有学科。做一些涉猎，有问题得知道到哪找。

学习过程先推荐看看人工智能基本书籍。建议是先有个大概的概念结构，然后再决定走哪个分支，补哪些知识。

六、如何看待AI技术（人工智能）？

人工智能，英文缩写为AI。它是计算机科学的一个分支，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，甚至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。

在人工智能时代创造出来的机器人，可以模拟人类的行为方式去胜任一些工作，帮助人类更高效的完成这部分工作。如果说在人工智能时代，智能机器人能够完美的帮助人类做相应的工作，那么，在未来，我们又有哪些行业会被逐渐取代或者减少人的劳力呢?

1、IT行业

前端时间的阿尔法狗与柯洁的围棋大战，造就了人工智能的传奇。那么在未来，对于IT行业，编写代码完全可以交给智能机器人去做，既快又准确，完全不用再让程序员抓耳挠腮了。一个智能机器人，完全颠覆整个行业。

2、编辑行业

对于编辑行业，智能机器人的加入，可谓是对行业进行了重重的一击。现在已经有人开始进行试验，将眼下的新鲜事通过简单描述输入到智能机器人中，可以高效完美的生成一篇报道，并且与人工编辑并无两样，着实令人吃惊。

就眼下的科技而言，已经能做到如此地步，那么对于未来人工智能方面，编辑这一行业，可谓是彻底能用人工智能代替。

3、生产操作工人

对于这方面，目前来说，智能机器人是完全可以加入的。不过由于现在费用等昂贵的限制，导致其普及度还没有那么高。那么在未来，当人工智能已经成为了社会生活常态，在工厂手工制作产品的工人，完全可以由人工智能机器人替代，而且还可以通过大数据进行良品控制，大大提高了企业的收益，还省却了工时。

人工智能时代，我们每个人都会成为这个时代的一份子。当智能能够高效的完成人类去做某些事时，它，已经成为了未来时代的象征。

其实，不管我们的社会如何发展，纵观每一个革命，每一次科技的进步，不只是带来社会的繁荣，更是带来了更多的就业机会，只是让人类所处的社会地位发生了变化，所做的工作模式发生了转变。但是，人工智能时代，再怎么智能，有一样东西是代替不了我们的，那便是人类无限的创意与想象。人类有本事去利用创新创造出人工智能，那么，无论如何，这方面，相信创新的能力，人类还是更胜一筹的。

人工智能这项技术有哪些优缺点，回归本质来说，需要具体问题具体分析，运用于不同的领域，自然会有不一样的判断！

优点：

1、人工智能让人类生活更美好：广泛应用的无人驾驶，不仅减轻了人们的负担，也鈦大降低了事故率。比如，今天苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，显著提高了人类的生活质量。

2、人工智能可以帮助人类繁荣：因为人类文明中的一切都是智能的产物，我们使用人工智能来放大自己的智慧，这可能会帮助生命像以前一样繁荣，并解决我们最棘手的问题，从疾病到气候变化等。

3、人工智能促进了人类的理性进步，而人类的理性进步又可以促进人类的发展：人工智能的研发过程本身就具有研究人脑认知和功能的需求和特点，使人类能够学习这一过程中的学习方法，从而增强逻辑思维能力。人工智能更新了人类处理问题的方式。

4、带来更多的工作机会：正如大量曾经脱离传统农业和手工业的劳动力在现代工业生产和城市服务业中找到了新的工作机会-样，人工智能的进步也将如此一当前数据密集型的机器学习和机器学习与人工智能对话的系统所延伸的许多领域将在未来带来许多工作机会。

5、可以连续工作。不像人类，机器不会累，即使要连续工作几个小时，也没有反应。人类需要时间休息来提高效率。然而，就机器而言，它们的效率不受任何外部因素的影响，可以不间断地工作。

6、节省人工成本与减少人为错误，人工智能是高度自编程的，这意味着不需要专人去盯着它去运行，这大大节省了人工与时间成本并且减少甚至说是避免了于人为而发生的错误，有很多重大的项目出现意外只是因为一个小小的人为错误。

7、学生学习更加自主：人工智能改变教育的最终目标和方向是实现每个学生学习的个性化和自主化。随着移动互联网等现代信息技术的发展，教育将迎来大多数人的个性化教育阶段。如果说中国古代因材施教的理想体现在少数学生身上，那么移动互联网等现代信息技术，尤其是人工智能技术的发展，将使大多数人乃至所有人因材施教成，可能。丰富的在线资源，智能诊断和推送等。使学生能够独立和个性化的学习。

8、课堂教学更多实践和体验：人工智能时代学生学习打破了时空限制，随时随地均可在线自主学习，而师生面对面的课堂教学，应有更多的实践和体验、更多的活动和交流。

9、教学管理更富弹性和灵活：和上述移动互联时代学生学习时空的改变相一致的是，学校的教学管理需要更加灵活、更具弹性。每节课不一定是现在的40分钟，天也妹必是7节课。学习论早就指出，针对特定的内容，为了达到特定的掌握程度，每个学生所需要的学习时间是不一样的，有的学生10分钟即可掌握，有的学生需要30分钟。掌握是一个常量，学习时间则是变量，当然学习的变量还包括学习的材料、学习者个人的天赋以及学习的形式等。

10、教学评价更加多元和客观：评价是检查并促进学习的重要方式，利用人工智能技术改善学习评价，尤其是诊断性的学习评价，是人工智能之于教育最具潜力的领域之当前人工智能技术也催生了诸多智能诊断产业。

缺点：

1、大规模失业：人工智能的发展导致很多人失业。根据人社部新闻发布会， 2016年底我国失业率达到4.05%。机器人不会犯错误，不会累，不需要休息或支付。这完全可以替代很多职业，比如工人、司机等等，不需要思考。这会导致大量的人失业，大量的人整天无所事事。人工智能的大规模使用必然导致大规模失业。许多人必须被机器人取代。大规模的失业，一方面给政府带来沉重的负担，另一方面也必然减少需求，千千成千上万的企业不得不破产。

2、人类的一次大淘汰：人工智能时代的到来可能是人类的一次大淘汰。机器人人类的淘汰，如果处理不当，可能会导致核战争， 那将是人类的灾难，人类可能会因此灭亡。

3、脆弱：人工智能系统无法理解场景或上下文之外的行为。虽然在象棋或游戏等固定规则范围内不会暴露这种弱点，但一旦场景发生变化或者这种变化超过一定范围，人工智能可能就无法立即

4、不可预测：户无法预测人工智能会做出什么决定，这既是优势也是风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决定。

5、安全问题和漏洞：机器会重视结果而忽视过程。它只会通过寻找系统漏洞来达到字面上的目的，但它采用的方法不一定是设计者的初衷。比如网站会推荐一些极端主义的视频，因为刺激性的内容会增加浏览时间。再吡如，网络安全系统会判断人是破坏性软件植入的主因，所以干脆不允许人进入系统。

6、人机交互失败：虽然让机器提供建议，让人类做出最终决策是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，无法从根本上解决这个问题。

7、人为错误：虽然人工智能实际上可以从过程中消除人为错误，但它仍然存在于代码中，并组会有偏差。主要基于算法的人工智能技术的编码会对一些人口统计数据产生负面影响。

8、带来更加频繁的战争：人工智能机器人的出现有一个最可怕的弊端。当人工智能大运用在武器上，未来的战争就不会用到人类。但是，当战争中不再使用真人时，从道德的角度来说，人工智能的战争不会受到太多的批判，随之而来的是更多的机器军团的战争。

9、带来潜在的危险性：在我们的生活中，几乎任何事物都有其优缺点，人工智能也是如此一把双刃剑。在对待人工智能的未来发展时，不仅要以乐观的心态去面对，更要对这个时代和人工智能相关的研究人有信心，因为俗话说，邪不压正!

10、人才分化，贫富差距弊端：人工智能带来的人才分化是极端的。会导致未来的人才竞争。而社会.上更多的一流人才会偏向一边，资金相对薄弱的企业或个人会大量失业。这种情况下会导致企业巨头垄断，贫富悬殊会非常严重。

七、ai人工智能原理与技术？

AI人工的智能原理和技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，是对人的意识、思维的信息过程的模拟。

八、人工智能AI技术大佬怎么自学？

卷积神经网络的网络资料很多，不算太难，而且非常实用，适合自学。

不仅如此，卷积神经网络自成体系，有许多变体，例如ResNet、残差收缩网络等，适于建立自己的知识体系。

九、人工智能AI和机器人开发需要学习什么编程语言和技术？

十、人工智能ai技术是研究科技吗？

Al技术是人工智能技术,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。