人工知能をゼロから学ぶのは難しくない

「人工知能」という用語は、1956年にダートマス協会で初めて提案されました。それ以来、研究者は多くの理論と原理を開発し、人工知能の概念も拡大しました。人工知能（ AI ）は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーションシステムを研究および開発する新しい技術科学です。人工知能は、知能の本質を理解し、人間の知能と同様に応答できる新しいインテリジェントマシンを作成しようとするコンピューターサイエンスの分野です。この分野の研究には、ロボット、言語認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムが含まれます。人工知能が誕生して以来、人工知能の理論と技術はますます成熟し、応用分野は拡大し続けています。将来、人工知能がもたらす技術製品は、人類の知恵の「容器」になることが想像できます。

人工知能は、開発に特定のコンピュータ言語を必要とする他のプログラミングとは異なります。人工知能の分野には多くのコンピューター技術が含まれます。一つずつ説明させてください。

どのようなプログラミングを学ぶにしても、数学的な知識は必要であり、アルゴリズムに取り組むエンジニアの数学的レベルはさらに高くなければならないことは、多くの人が知っています。

ステージ 1 - 上級数学

高度な数学が不可欠な人工知能の基礎。高度な数学には、データ分析、確率論、線形代数と行列、凸最適化などが含まれます。優れた数学的基礎は、学生がその後のコースで機械学習やディープラーニングをより深く理解するのにも役立ちます。同時に、AI研究にとって特に重要です。例えば、人工知能における知能の大部分は「確率論」に基づいています。

フェーズ 2 - Pythonの高度なアプリケーション

Python に関する高度な知識が必要です。 Python言語は人工知能において欠かせない役割を果たします。機械学習は非常に複雑で大規模であり、通常はワークフローとパイプラインの組み立て、データ ソースの設定、オンプレミスとクラウドのデプロイメントの分割が必要になります。 Python はデータ パイプラインをより適切に処理できます。機械学習の学習が容易になります。

フェーズ3 - 機械学習

機械学習を始めましょう。機械学習には、データの分析と学習に使用される多くの複雑なアルゴリズムが含まれます。次に、状況の現実について判断し、それに対応します。たとえば、音声認識は外部ユーザーから音声データを取得し、アルゴリズム分析を行い、最終的にテキストとして認識してデバイスに表示します。

フェーズ 4 - データマイニング

データマイニングを実施してデータを収集し、分析します。名前が示すように、データマイニングはデータをマイニングするプロセスです。アルゴリズムを通じてデータを収集および分析し、人々の本来の学習形式をシミュレートします。データマイニングには、データベース技術、機械学習、統計、データウェアハウス技術など、多くの知識が必要です。

ステージ 5 - ディープラーニング

ディープラーニング。ディープラーニングは機械学習の一分野であり、機械学習を実装するための技術です。同時に、ディープラーニングは機械学習に多くの実用的なアプリケーションをもたらします。 TensorFlow 、BPニューラル ネットワーク、ディープラーニングの概要、CNN 畳み込みニューラル ネットワーク、再帰ニューラル ネットワーク、自動エンコーダー、シーケンス ツー シーケンス ネットワーク、生成的敵対ネットワーク、ツイン ネットワーク、小サンプル学習技術などの側面から、ディープラーニング関連のアルゴリズムについて説明します。

ステージ6 - 自然言語

自然言語処理。自然言語処理は、コンピュータサイエンスと人工知能の分野において常に重要な方向性となっています。自然言語とは中国語や英語などの言語です。この種の言語は常に私たち人類の独占的特権でした。この段階での自然言語処理は、機械が自然言語を理解して処理できるようにすることです。

ステージ 7 - 画像処理

画像処理とは、コンピュータが画像を取得し、画像に対してノイズ除去、強調、復元、セグメンテーション、特徴抽出などの処理を実行する方法と技術です。さまざまな分野で幅広く利用されています。

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エンディング

人工知能やその他のものを学ぶことは一夜にしてできるものではありません。エディターは、あなたが迷わないように考えを整理するのを手伝うだけです。本当に習得したいのであれば、自分自身のたゆまぬ努力と粘り強さも必要です。

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