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电子商务转行人工智能需要什么技术?

来源:admin  点击数:  时间:2019-12-02 18:06

  这是一个综合学科。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。不过,一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。

  大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。Python是人工智能的首选语言,而C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,MATLAB在数学模型计算方面比较突出。

  如果想开发机器仿真程序的话,VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我们可以选择哪些书学习呢?

  人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、还有《人工智能与知识工程》。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多,但大多内容都是重复的,所以买一到两本即可。

  机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单,建议不要当入门教材来学习。

  机器人方面:新版《机器人技术手册》日译的书,可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面,强烈建议大家都买一本。

  在学习人工智能之前,首先要明白你学人工智能的目的,是出于喜爱,还是觉得这行业有前途以后就干这行?对于人工智能来说,计算机科学是在理论研究框架设置方面更侧重,自动化则是在具体的应用和执行方面更侧重。

  人工智能大致可以分为三个层次:应用、开发以及算法,这三个层次逐步深入,要掌握的技术和知识也不尽相同。

  如果偏重的是AI应用,目前许多科技公司(比如微软、百度、阿里等)都已经在各自的云端开放了AI能力,包括视频图像处理、人脸识别、语音识别、自然语言处理等等。一个有编程基础和开发经验的“码农”可以很快地掌握调用云端API的能力,为传统的应用程序加入AI功能。(例如:在一套企业管理软件中加入人脸识别的功能)目前基于云端的AI应用对于程序员来说几乎不用再去学习太多新的技能。

  如果是对AI进行定制化的开发,那么首先就要对人工智能有一个系统性的了解,包括人工智能的历史、基本原理、机器学习、深度学习、神经网络等基础知识。目前阶段人工智能的发展主要是因为过去十年在深度学习技术上的突破,而要进行比较深度的二次开发,就必须掌握一些主流的深度学习框架,包括TensorFlow/Caffe/MXNet/Keras/Torch等等,其中谷歌发布的TensorFlow是目前最流行的AI开源框架。除此以外,这些框架大多都支持Python和C++语言,如果没有太多的C++经验的话可以从头开始学习Python,它相对C++而言更容易上手,对于深度学习框架来说也比较友好。

  最后,如果想在AI算法上有所建树的话,对应的目标应该是成为一个AI科学家,而人工智能目前在理论研究方面基本上被西方的科学家所垄断。要达到这个目标,首先要从基础学科入手;事实上,基础学科才是各种“黑科技”的基石。AI也不例外,要想成为AI科学家必须具有扎实的数学和统计学基础,然后才能结合计算机科学研究算法。

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