SSA優(yōu)化DBN回歸算法（優(yōu)化回歸模型的基本思想）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于SSA優(yōu)化DBN回歸算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能是學(xué)習(xí)什么？

• 2、spark mllib機(jī)器學(xué)習(xí)什么語(yǔ)言

• 3、人工智能怎么去學(xué)習(xí)，南寧達(dá)內(nèi)有學(xué)習(xí)人工智能過(guò)的說(shuō)下嗎？

• 4、人工智能學(xué)什么？

一、人工智能是學(xué)習(xí)什么？

1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí)

高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類(lèi)跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)。

線(xiàn)性代數(shù)很重要，一般來(lái)說(shuō)線(xiàn)性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線(xiàn)性代數(shù)來(lái)簡(jiǎn)潔清晰的描述問(wèn)題，為分析求解奠定基礎(chǔ)。

概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問(wèn)題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機(jī)變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類(lèi)器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問(wèn)題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對(duì)各種看起來(lái)無(wú)解但是要解的問(wèn)題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識(shí)打底，就可以開(kāi)拔了，針對(duì)具體應(yīng)用再補(bǔ)充相關(guān)的知識(shí)與理論，比如說(shuō)一些我覺(jué)得有幫助的是數(shù)值計(jì)算、圖論、拓?fù)洌碚撘稽c(diǎn)的還有實(shí)/復(fù)分析、測(cè)度論，偏工程類(lèi)一點(diǎn)的還有信號(hào)處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法

如果有時(shí)間可以為自己建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜，并爭(zhēng)取掌握每一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡(jiǎn)單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見(jiàn)的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實(shí)例的算法：常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見(jiàn)的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹(shù)學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的算法包括：分類(lèi)及回歸樹(shù)（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴(lài)估計(jì)（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見(jiàn)的算法包括支持向量機(jī)（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線(xiàn)性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類(lèi)算法：常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見(jiàn)算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見(jiàn)的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見(jiàn)的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（GradientBoosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語(yǔ)言，簡(jiǎn)便，拿個(gè)記事本就能寫(xiě)，寫(xiě)完拿控制臺(tái)就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個(gè)里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書(shū)筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買(mǎi)一個(gè)GPU，找一個(gè)開(kāi)源框架，自己多動(dòng)手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動(dòng)手寫(xiě)寫(xiě)代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個(gè)領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，生命有限，必須得選一個(gè)方向深入的鉆研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說(shuō)道：人工智能是計(jì)算機(jī)的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項(xiàng)技術(shù)。

二、spark mllib機(jī)器學(xué)習(xí)什么語(yǔ)言

1、機(jī)器學(xué)習(xí)概念

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

在維基百科上對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)提出以下幾種定義：

l“機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能”。

l“機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究”。

l“機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)?！?nbsp;一種經(jīng)常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。

可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)三個(gè)關(guān)鍵詞：算法、經(jīng)驗(yàn)、性能，其處理過(guò)程如下圖所示。

上圖表明機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)通過(guò)算法構(gòu)建出模型并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估的性能如果達(dá)到要求就拿這個(gè)模型來(lái)測(cè)試其他的數(shù)據(jù)，如果達(dá)不到要求就要調(diào)整算法來(lái)重新建立模型，再次進(jìn)行評(píng)估，如此循環(huán)往復(fù)，最終獲得滿(mǎn)意的經(jīng)驗(yàn)來(lái)處理其他的數(shù)據(jù)。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)

1.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)一個(gè)函數(shù)（模型），當(dāng)新的數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，可以根據(jù)這個(gè)函數(shù)（模型）預(yù)測(cè)結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集要求包括輸入和輸出，也可以說(shuō)是特征和目標(biāo)。訓(xùn)練集中的目標(biāo)是由人標(biāo)注（標(biāo)量）的。在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱(chēng)為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識(shí)或結(jié)果，如對(duì)防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”、“非垃圾郵件”，對(duì)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中的“1”、“2”、“3”等。在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程，將預(yù)測(cè)結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷調(diào)整預(yù)測(cè)模型，直到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括回歸分析和統(tǒng)計(jì)分類(lèi)：

l  二元分類(lèi)是機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的基本問(wèn)題，將測(cè)試數(shù)據(jù)分成兩個(gè)類(lèi)，如垃圾郵件的判別、房貸是否允許等問(wèn)題的判斷。

l  多元分類(lèi)是二元分類(lèi)的邏輯延伸。例如，在因特網(wǎng)的流分類(lèi)的情況下，根據(jù)問(wèn)題的分類(lèi)，網(wǎng)頁(yè)可以被歸類(lèi)為體育、新聞、技術(shù)等，依此類(lèi)推。

監(jiān)督學(xué)習(xí)常常用于分類(lèi)，因?yàn)槟繕?biāo)往往是讓計(jì)算機(jī)去學(xué)習(xí)我們已經(jīng)創(chuàng)建好的分類(lèi)系統(tǒng)。數(shù)字識(shí)別再一次成為分類(lèi)學(xué)習(xí)的常見(jiàn)樣本。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于那些有用的分類(lèi)系統(tǒng)和容易判斷的分類(lèi)系統(tǒng)，分類(lèi)學(xué)習(xí)都適用。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)的最常見(jiàn)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)技術(shù)高度依賴(lài)于事先確定的分類(lèi)系統(tǒng)給出的信息。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，分類(lèi)系統(tǒng)用于判斷網(wǎng)絡(luò)的錯(cuò)誤，然后調(diào)整網(wǎng)絡(luò)去適應(yīng)它；對(duì)于決策樹(shù)，分類(lèi)系統(tǒng)用來(lái)判斷哪些屬性提供了最多的信息，如此一來(lái)可以用它解決分類(lèi)系統(tǒng)的問(wèn)題。

1.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集沒(méi)有人為標(biāo)注的結(jié)果。在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識(shí)，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類(lèi)等。常見(jiàn)算法包括Apriori算法和k-Means算法。這類(lèi)學(xué)習(xí)類(lèi)型的目標(biāo)不是讓效用函數(shù)最大化，而是找到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的近似點(diǎn)。聚類(lèi)常常能發(fā)現(xiàn)那些與假設(shè)匹配的相當(dāng)好的直觀(guān)分類(lèi)，例如基于人口統(tǒng)計(jì)的聚合個(gè)體可能會(huì)在一個(gè)群體中形成一個(gè)富有的聚合，以及其他的貧窮的聚合。

非監(jiān)督學(xué)習(xí)看起來(lái)非常困難：目標(biāo)是我們不告訴計(jì)算機(jī)怎么做，而是讓它（計(jì)算機(jī)）自己去學(xué)習(xí)怎樣做一些事情。非監(jiān)督學(xué)習(xí)一般有兩種思路：第一種思路是在指導(dǎo)Agent時(shí)不為其指定明確的分類(lèi)，而是在成功時(shí)采用某種形式的激勵(lì)制度。需要注意的是，這類(lèi)訓(xùn)練通常會(huì)置于決策問(wèn)題的框架里，因?yàn)樗哪繕?biāo)不是產(chǎn)生一個(gè)分類(lèi)系統(tǒng)，而是做出最大回報(bào)的決定。這種思路很好地概括了現(xiàn)實(shí)世界，Agent可以對(duì)那些正確的行為做出激勵(lì)，并對(duì)其他的行為進(jìn)行處罰。

因?yàn)闊o(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)假定沒(méi)有事先分類(lèi)的樣本，這在一些情況下會(huì)非常強(qiáng)大，例如，我們的分類(lèi)方法可能并非最佳選擇。在這方面一個(gè)突出的例子是Backgammon（西洋雙陸棋）游戲，有一系列計(jì)算機(jī)程序（例如neuro-gammon和TD-gammon）通過(guò)非監(jiān)督學(xué)習(xí)自己一遍又一遍地玩這個(gè)游戲，變得比最強(qiáng)的人類(lèi)棋手還要出色。這些程序發(fā)現(xiàn)的一些原則甚至令雙陸棋專(zhuān)家都感到驚訝，并且它們比那些使用預(yù)分類(lèi)樣本訓(xùn)練的雙陸棋程序工作得更出色。

1.2.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）是介于監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間一種機(jī)器學(xué)習(xí)方式，是模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問(wèn)題。它主要考慮如何利用少量的標(biāo)注樣本和大量的未標(biāo)注樣本進(jìn)行訓(xùn)練和分類(lèi)的問(wèn)題。半監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)于減少標(biāo)注代價(jià)，提高學(xué)習(xí)機(jī)器性能具有非常重大的實(shí)際意義。主要算法有五類(lèi)：基于概率的算法；在現(xiàn)有監(jiān)督算法基礎(chǔ)上進(jìn)行修改的方法；直接依賴(lài)于聚類(lèi)假設(shè)的方法等，在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識(shí)，部分沒(méi)有被標(biāo)識(shí)，這種學(xué)習(xí)模型可以用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理地組織數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。應(yīng)用場(chǎng)景包括分類(lèi)和回歸，算法包括一些對(duì)常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對(duì)未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在此基礎(chǔ)上再對(duì)標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機(jī)（Laplacian SVM）等。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)分類(lèi)算法提出的時(shí)間比較短，還有許多方面沒(méi)有更深入的研究。半監(jiān)督學(xué)習(xí)從誕生以來(lái)，主要用于處理人工合成數(shù)據(jù)，無(wú)噪聲干擾的樣本數(shù)據(jù)是當(dāng)前大部分半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法使用的數(shù)據(jù)，而在實(shí)際生活中用到的數(shù)據(jù)卻大部分不是無(wú)干擾的，通常都比較難以得到純樣本數(shù)據(jù)。

1.2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)觀(guān)察來(lái)學(xué)習(xí)動(dòng)作的完成，每個(gè)動(dòng)作都會(huì)對(duì)環(huán)境有所影響，學(xué)習(xí)對(duì)象根據(jù)觀(guān)察到的周?chē)h(huán)境的反饋來(lái)做出判斷。在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對(duì)模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個(gè)檢查模型對(duì)錯(cuò)的方式，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對(duì)此立刻做出調(diào)整。常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見(jiàn)算法包括Q-Learning 以及時(shí)間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）。

在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景下，人們最常用的可能就是監(jiān)督式學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的模型。在圖像識(shí)別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)和少量的可標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學(xué)習(xí)是一個(gè)很熱的話(huà)題。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多地應(yīng)用在機(jī)器人控制及其他需要進(jìn)行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法

常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：

l  構(gòu)造條件概率：回歸分析和統(tǒng)計(jì)分類(lèi)；

l  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

l  決策樹(shù)；

l  高斯過(guò)程回歸；

l  線(xiàn)性判別分析；

l  最近鄰居法；

l  感知器；

l  徑向基函數(shù)核；

l  支持向量機(jī)；

l  通過(guò)再生模型構(gòu)造概率密度函數(shù)；

l  最大期望算法；

l  graphical model：包括貝葉斯網(wǎng)和Markov隨機(jī)場(chǎng)；

l  Generative Topographic Mapping；

l  近似推斷技術(shù)；

l  馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法；

l  變分法；

l  最優(yōu)化：大多數(shù)以上方法，直接或者間接使用最優(yōu)化算法。

根據(jù)算法的功能和形式的類(lèi)似性，我們可以把算法分類(lèi)，比如說(shuō)基于樹(shù)的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類(lèi)到某一類(lèi)。而對(duì)于有些分類(lèi)來(lái)說(shuō)，同一分類(lèi)的算法可以針對(duì)不同類(lèi)型的問(wèn)題，下面用一些相對(duì)比較容易理解的方式來(lái)解析一些主要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：

1.3.1 回歸算法

回歸算法是試圖采用對(duì)誤差的衡量來(lái)探索變量之間的關(guān)系的一類(lèi)算法?；貧w算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說(shuō)起回歸，有時(shí)候是指一類(lèi)問(wèn)題，有時(shí)候是指一類(lèi)算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見(jiàn)的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

1.3.2 基于實(shí)例的算法

基于實(shí)例的算法常常用來(lái)對(duì)決策問(wèn)題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。通過(guò)這種方式來(lái)尋找最佳的匹配。因此，基于實(shí)例的算法常常也被稱(chēng)為“贏(yíng)家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor (KNN)，、學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）以及自組織映射算法（Self-Organizing Map，SOM）

1.3.3 正則化方法

正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據(jù)算法的復(fù)雜度對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整。正則化方法通常對(duì)簡(jiǎn)單模型予以獎(jiǎng)勵(lì)而對(duì)復(fù)雜算法予以懲罰。常見(jiàn)的算法包括：Ridge Regression、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）。

1.3.4 決策樹(shù)學(xué)習(xí)

決策樹(shù)算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)建立決策模型，決策樹(shù)模型常常用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)的算法包括：分類(lèi)及回歸樹(shù)（Classification And Regression Tree， CART）、 ID3 (Iterative Dichotomiser 3)、C4.5、Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)、Decision Stump、機(jī)森林（Random Forest）、多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine，GBM）。

1.3.5 貝葉斯學(xué)習(xí)

貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類(lèi)算法，主要用來(lái)解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法、平均單依賴(lài)估計(jì)（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）以及 Bayesian Belief Network（BBN）。

1.3.6 基于核的算法

基于核的算法中最著名的莫過(guò)于支持向量機(jī)（SVM）了。基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類(lèi)或者回歸問(wèn)題能夠更容易解決。常見(jiàn)的基于核的算法包括：支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF)以及線(xiàn)性判別分析（Linear Discriminate Analysis，LDA)等。

1.3.7 聚類(lèi)算法

聚類(lèi)就像回歸一樣，有時(shí)候人們描述的是一類(lèi)問(wèn)題，有時(shí)候描述的是一類(lèi)算法。聚類(lèi)算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并。所有的聚類(lèi)算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means 算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。

1.3.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過(guò)尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來(lái)找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見(jiàn)算法包括 Apriori 算法和 Eclat 算法等。

1.3.9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類(lèi)模式匹配算法。通常用于解決分類(lèi)和回歸問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)龐大的分支，有幾百種不同的算法（其中深度學(xué)習(xí)就是其中的一類(lèi)算法，我們會(huì)單獨(dú)討論）。重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network）、反向傳遞（Back Propagation）、Hopfield 網(wǎng)絡(luò)、自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）、學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。

1.3.10 深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，在近期贏(yíng)得了很多關(guān)注，特別是百度也開(kāi)始發(fā)力深度學(xué)習(xí)后，更是在國(guó)內(nèi)引起了很多關(guān)注。在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學(xué)習(xí)的算法是半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用來(lái)處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine， RBN）、 Deep Belief Networks（DBN）、卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）、堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）。

1.3.11 降低維度算法

像聚類(lèi)算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過(guò)降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，試圖利用較少的信息來(lái)歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類(lèi)算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用。常見(jiàn)的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA）、偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）、 Sammon 映射、多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）、投影追蹤（Projection Pursuit）等。

1.3.12 集成算法

集成算法用一些相對(duì)較弱的學(xué)習(xí)模型獨(dú)立地對(duì)同樣的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后把結(jié)果整合起來(lái)進(jìn)行整體預(yù)測(cè)。集成算法的主要難點(diǎn)在于究竟集成哪些獨(dú)立的較弱的學(xué)習(xí)模型以及如何把學(xué)習(xí)結(jié)果整合起來(lái)。這是一類(lèi)非常強(qiáng)大的算法，同時(shí)也非常流行。常見(jiàn)的算法包括：Boosting、Bootstrapped Aggregation（Bagging）、AdaBoost、堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending）、梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine, GBM）、隨機(jī)森林（Random Forest）。

2、Spark MLlib介紹

Spark之所以在機(jī)器學(xué)習(xí)方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，有以下幾點(diǎn)原因：

（1）機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般都有很多個(gè)步驟迭代計(jì)算的過(guò)程，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算需要在多次迭代后獲得足夠小的誤差或者足夠收斂才會(huì)停止，迭代時(shí)如果使用Hadoop的MapReduce計(jì)算框架，每次計(jì)算都要讀/寫(xiě)磁盤(pán)以及任務(wù)的啟動(dòng)等工作，這回導(dǎo)致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于內(nèi)存的計(jì)算模型天生就擅長(zhǎng)迭代計(jì)算，多個(gè)步驟計(jì)算直接在內(nèi)存中完成，只有在必要時(shí)才會(huì)操作磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)，所以說(shuō)Spark正是機(jī)器學(xué)習(xí)的理想的平臺(tái)。

（2）從通信的角度講，如果使用Hadoop的MapReduce計(jì)算框架，JobTracker和TaskTracker之間由于是通過(guò)heartbeat的方式來(lái)進(jìn)行的通信和傳遞數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致非常慢的執(zhí)行速度，而Spark具有出色而高效的Akka和Netty通信系統(tǒng)，通信效率極高。

MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark對(duì)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)庫(kù)，同時(shí)包括相關(guān)的測(cè)試和數(shù)據(jù)生成器。Spark的設(shè)計(jì)初衷就是為了支持一些迭代的Job, 這正好符合很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特點(diǎn)。在Spark官方首頁(yè)中展示了Logistic Regression算法在Spark和Hadoop中運(yùn)行的性能比較，如圖下圖所示。

可以看出在Logistic Regression的運(yùn)算場(chǎng)景下，Spark比Hadoop快了100倍以上！

MLlib目前支持4種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題: 分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)和協(xié)同過(guò)濾，MLlib在Spark整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中的位置如圖下圖所示。

MLlib基于RDD，天生就可以與Spark SQL、GraphX、Spark Streaming無(wú)縫集成，以RDD為基石，4個(gè)子框架可聯(lián)手構(gòu)建大數(shù)據(jù)計(jì)算中心！

MLlib是MLBase一部分，其中MLBase分為四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。

l  ML Optimizer會(huì)選擇它認(rèn)為最適合的已經(jīng)在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)好了的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和相關(guān)參數(shù)，來(lái)處理用戶(hù)輸入的數(shù)據(jù)，并返回模型或別的幫助分析的結(jié)果；

l  MLI 是一個(gè)進(jìn)行特征抽取和高級(jí)ML編程抽象的算法實(shí)現(xiàn)的API或平臺(tái)；

l  MLlib是Spark實(shí)現(xiàn)一些常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和實(shí)用程序，包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、協(xié)同過(guò)濾、降維以及底層優(yōu)化，該算法可以進(jìn)行可擴(kuò)充； MLRuntime 基于Spark計(jì)算框架，將Spark的分布式計(jì)算應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

3、Spark MLlib架構(gòu)解析

三、人工智能怎么去學(xué)習(xí)，南寧達(dá)內(nèi)有學(xué)習(xí)人工智能過(guò)的說(shuō)下嗎？

1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí)

高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類(lèi)跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)線(xiàn)性代數(shù)很重要，一般來(lái)說(shuō)線(xiàn)性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線(xiàn)性代數(shù)來(lái)簡(jiǎn)潔清晰的描述問(wèn)題，為分析求解奠定基礎(chǔ)概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問(wèn)題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機(jī)變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類(lèi)器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問(wèn)題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對(duì)各種看起來(lái)無(wú)解但是要解的問(wèn)題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路有以上這些知識(shí)打底，就可以開(kāi)拔了，針對(duì)具體應(yīng)用再補(bǔ)充相關(guān)的知識(shí)與理論，比如說(shuō)一些我覺(jué)得有幫助的是數(shù)值計(jì)算、圖論、拓?fù)?，更理論一點(diǎn)的還有實(shí)/復(fù)分析、測(cè)度論，偏工程類(lèi)一點(diǎn)的還有信號(hào)處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法

如果有時(shí)間可以為自己建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜，并爭(zhēng)取掌握每一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡(jiǎn)單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見(jiàn)的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實(shí)例的算法：常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見(jiàn)的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹(shù)學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的算法包括：分類(lèi)及回歸樹(shù)（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴(lài)估計(jì)（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見(jiàn)的算法包括支持向量機(jī)（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線(xiàn)性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類(lèi)算法：常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見(jiàn)算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10)深度學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11)降低維度的算法：常見(jiàn)的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）,投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12)集成算法：常見(jiàn)的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（GradientBoosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語(yǔ)言，簡(jiǎn)便，拿個(gè)記事本就能寫(xiě)，寫(xiě)完拿控制臺(tái)就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個(gè)里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書(shū)筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買(mǎi)一個(gè)GPU，找一個(gè)開(kāi)源框架，自己多動(dòng)手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動(dòng)手寫(xiě)寫(xiě)代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個(gè)領(lǐng)域深入下去人工智能有很多方向，比如NLP、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，生命有限，必須得選一個(gè)方向深入的專(zhuān)研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

四、人工智能學(xué)什么？

作為一名計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的教育工作者，我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。

首先，人工智能專(zhuān)業(yè)屬于計(jì)算機(jī)大類(lèi)專(zhuān)業(yè)之一，雖然是新興專(zhuān)業(yè)，但是由于當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時(shí)一系列人工智能技術(shù)也進(jìn)入到了落地應(yīng)用的階段，所以當(dāng)前人工智能專(zhuān)業(yè)也是熱點(diǎn)專(zhuān)業(yè)之一。

人工智能專(zhuān)業(yè)有三個(gè)特點(diǎn)，其一是多學(xué)科交叉，涉及到計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、控制學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等諸多學(xué)科，因此整體的知識(shí)量還是比較大的，其二是學(xué)習(xí)難度較大，人工智能本身的知識(shí)體系尚處在完善當(dāng)中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實(shí)踐場(chǎng)景要求高。

基于這三個(gè)特點(diǎn)，要想在本科階段有較好的學(xué)習(xí)效果，要有針對(duì)性的解決方案。針對(duì)于多學(xué)科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)，基于編程語(yǔ)言來(lái)打開(kāi)計(jì)算機(jī)技術(shù)大門(mén)，進(jìn)而學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則被稱(chēng)為是打開(kāi)人工智能技術(shù)大門(mén)的鑰匙。

其三是要重視為自己營(yíng)造一個(gè)較好的交流和實(shí)踐場(chǎng)景，這對(duì)于學(xué)習(xí)效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時(shí)候，要考慮到自己的興趣愛(ài)好、課題周期、實(shí)踐資源等因素，從這個(gè)角度來(lái)看，學(xué)校的科研資源對(duì)于人工智能專(zhuān)業(yè)的同學(xué)有較大的影響。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以私信我！

很榮幸曾經(jīng)參加過(guò)一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認(rèn)真聆聽(tīng)了行業(yè)大佬周志華教授的報(bào)告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專(zhuān)業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：

數(shù)學(xué)分析、高等數(shù)學(xué)、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。

其次是學(xué)科基礎(chǔ)課程：

人工智能導(dǎo)引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論、知識(shí)表示與處理、模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。

專(zhuān)業(yè)方向課程：

泛函分析、數(shù)字信號(hào)處理、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算方法、控制理論方法、機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計(jì)算。

專(zhuān)業(yè)選修課課程：

數(shù)學(xué)建模、矩陣計(jì)算、隨機(jī)過(guò)程、組合數(shù)學(xué)。博弈論及其應(yīng)用、時(shí)間序列分析、編譯原理、隨機(jī)算法、數(shù)據(jù)庫(kù)概論。

這是南京大學(xué)人工智能學(xué)院本科生四年的課程安排，看起來(lái)課程非常多，但這是一個(gè)培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)只有南京大學(xué)針對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專(zhuān)業(yè)涉及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域方向。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛(ài)好，選擇想要學(xué)習(xí)的領(lǐng)域方向。

如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專(zhuān)欄，可以學(xué)習(xí)到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實(shí)戰(zhàn)小項(xiàng)目。

2.吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)

3.吳恩達(dá)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)

4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。

5.吳恩達(dá)cs229（blibli）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。

這些基礎(chǔ)課程學(xué)會(huì)了，可能就算是跨入了半個(gè)門(mén)檻，當(dāng)然面試的時(shí)候還欠缺實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗(yàn)，簡(jiǎn)歷上也算是多了一塊實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓(xùn)機(jī)構(gòu)區(qū)培訓(xùn)，既花錢(qián)又學(xué)不到什么東西，最后畢業(yè)還會(huì)給你簡(jiǎn)歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對(duì)比市面上99.99%的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課程靠譜！

接下來(lái)文章會(huì)側(cè)重在以下幾方面

1、零基礎(chǔ)如何進(jìn)行人工智能的自學(xué)（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學(xué)等等。

2、我的個(gè)人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。

3、好的學(xué)習(xí)資源分享

先說(shuō)一下個(gè)人背景，一本，經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)，上學(xué)時(shí)從未學(xué)過(guò)編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒(méi)有編程基礎(chǔ)、沒(méi)有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)需要一些基本的，如果沒(méi)有，后續(xù)也會(huì)幫助大家的）。

剛畢業(yè)第一年時(shí)，迷茫，不知道做什么。

第一階段：邊工作邊自學(xué)爬蟲(chóng)，失敗

畢業(yè)一年后，覺(jué)得編程可能是自己想要的，所以開(kāi)始自學(xué)編程。

最開(kāi)始學(xué)的是爬蟲(chóng)，python語(yǔ)言。每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周五到六天。學(xué)了4個(gè)月后，去面了五六家企業(yè)，沒(méi)有成功。原因是爬蟲(chóng)的知識(shí)夠，可是計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒(méi)學(xué)。因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)是完全自學(xué)，沒(méi)有人帶，導(dǎo)致我也不知道要學(xué)這些。第一階段，失敗，說(shuō)實(shí)話(huà)，有點(diǎn)氣餒，那可是每天沒(méi)日沒(méi)夜的學(xué)習(xí)啊，最后卻換來(lái)一場(chǎng)空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。

第二階段：邊工作邊自學(xué)人工智能，成功

面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學(xué)一下再去面試，還是學(xué)點(diǎn)別的。我的決定是學(xué)人工智能，當(dāng)時(shí)對(duì)這個(gè)比較感興趣。好了，又是學(xué)了半年多，每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周6天。從機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)到深度學(xué)習(xí)再學(xué)回機(jī)器學(xué)習(xí)。面試，成功地去公司從事機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)工作。不過(guò)實(shí)力肯定沒(méi)有那些編程出身，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)出身的人強(qiáng)，所以很多時(shí)候也是邊學(xué)邊做，打打雜。

其實(shí)我說(shuō)的很簡(jiǎn)單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過(guò)我未來(lái)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開(kāi)發(fā)網(wǎng)站，做社群，開(kāi)網(wǎng)店。就是覺(jué)得，其實(shí)編程也只是我的一個(gè)工具，這個(gè)人就是比較喜歡自己做點(diǎn)事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點(diǎn)子，也歡迎隨時(shí)來(lái)找我哦。

十問(wèn)十答：

1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)是個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，你上班的話(huà)，能否保證一定時(shí)間的學(xué)習(xí)呢，這個(gè)是你要問(wèn)自己的。我也是邊工作邊學(xué)習(xí)，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時(shí)間學(xué)習(xí)。如果你還在上學(xué)，恭喜你這是你最好的機(jī)會(huì)了。

2、該自學(xué)還是去培訓(xùn)班？我覺(jué)得自學(xué)就夠了，培訓(xùn)班真是又貴又水。這是我進(jìn)過(guò)培訓(xùn)班的朋友告訴我的。其實(shí)你工作之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學(xué)的。如果你連自學(xué)都沒(méi)辦法自學(xué)的話(huà)，你又怎么能工作。而且，自學(xué)的效率會(huì)更高，當(dāng)然前提是路徑不能錯(cuò)。

3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說(shuō)實(shí)話(huà)，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實(shí)是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學(xué)習(xí)不是白學(xué)的。但這不意味著就沒(méi)辦法。找準(zhǔn)目標(biāo)，規(guī)劃好路徑，學(xué)習(xí)最必要的知識(shí)，這樣就有機(jī)會(huì)。但是，請(qǐng)做好學(xué)完仍找不到工作的心理準(zhǔn)備。

4、最理想的自學(xué)環(huán)境是怎么樣的？清晰的學(xué)習(xí)路徑+自學(xué)+交流討論的環(huán)境+有人指導(dǎo)

5、人工智能零基礎(chǔ)可以學(xué)嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因?yàn)橐詫W(xué)的東西更多，要求的門(mén)檻也會(huì)更高。這個(gè)后續(xù)會(huì)著重講到。

6、學(xué)人工智能需要數(shù)學(xué)嗎？不要因?yàn)閿?shù)學(xué)而望而切步，數(shù)學(xué)是需要的，但沒(méi)有要求的高不可攀，通過(guò)必要的學(xué)習(xí)，是可以達(dá)到入門(mén)水準(zhǔn)的。

7、以前沒(méi)接觸過(guò)編程，怎么辦？可以學(xué)習(xí)python，這真的是一門(mén)對(duì)零基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)很友好的語(yǔ)言了，其他的我不懂。

8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看。一周5-6天，一天6小時(shí)學(xué)習(xí)時(shí)間，4-7個(gè)月，這應(yīng)該是比較正常的。

9、我是怎么堅(jiān)持下來(lái)的？期間有很多次想要放棄，有的時(shí)候是真的看不懂，也沒(méi)人教，純自學(xué)，安裝個(gè)工具有什么時(shí)候就要安裝半天，不多說(shuō)，都是淚啊。你的欲望有多強(qiáng)烈，就能有多堅(jiān)持。

10、現(xiàn)在學(xué)編程還來(lái)得及嗎？永遠(yuǎn)都來(lái)得及，學(xué)編程不一定是為了好工作，它更是一個(gè)全新的世界，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多對(duì)自己有幫助的東西。就算以后你不做這個(gè)，我相信這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程也會(huì)有所收獲。

這是我之后會(huì)寫(xiě)的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會(huì)寫(xiě)成好幾篇。這個(gè)系列不僅僅以學(xué)習(xí)為目的，目的是為了達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的工作入門(mén)標(biāo)準(zhǔn)。并不簡(jiǎn)單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒(méi)有錯(cuò)。只是我覺(jué)得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費(fèi)的更好的資源。第二，練習(xí)的量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠達(dá)到能去找工作的標(biāo)準(zhǔn)。

目錄：

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（1）：機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗(yàn)）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（2）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)與python，附學(xué)習(xí)資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（3）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)篇詳解）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（4）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（python篇詳解）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（5）：機(jī)器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（6）：深度學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（7）：機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（8）：深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（9）：找工作篇，需加強(qiáng)的部分（類(lèi)似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）

最后，我希望我能給大家樹(shù)立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線(xiàn)性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn)，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線(xiàn)性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí)

高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類(lèi)跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)

線(xiàn)性代數(shù)很重要，一般來(lái)說(shuō)線(xiàn)性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線(xiàn)性代數(shù)來(lái)簡(jiǎn)潔清晰的描述問(wèn)題，為分析求解奠定基礎(chǔ)

概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問(wèn)題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機(jī)變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類(lèi)器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問(wèn)題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對(duì)各種看起來(lái)無(wú)解但是要解的問(wèn)題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識(shí)打底，就可以開(kāi)拔了，針對(duì)具體應(yīng)用再補(bǔ)充相關(guān)的知識(shí)與理論，比如說(shuō)一些我覺(jué)得有幫助的是數(shù)值計(jì)算、圖論、拓?fù)?，更理論一點(diǎn)的還有實(shí)/復(fù)分析、測(cè)度論，偏工程類(lèi)一點(diǎn)的還有信號(hào)處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法

如果有時(shí)間可以為自己建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜，并爭(zhēng)取掌握每一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡(jiǎn)單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見(jiàn)的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實(shí)例的算法：常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見(jiàn)的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹(shù)學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的算法包括：分類(lèi)及回歸樹(shù)（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見(jiàn)算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴(lài)估計(jì)（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見(jiàn)的算法包括支持向量機(jī)（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線(xiàn)性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類(lèi)算法：常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見(jiàn)算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學(xué)習(xí)：常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見(jiàn)的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見(jiàn)的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（GradientBoosting Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語(yǔ)言，簡(jiǎn)便，拿個(gè)記事本就能寫(xiě)，寫(xiě)完拿控制臺(tái)就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個(gè)里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書(shū)筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買(mǎi)一個(gè)GPU，找一個(gè)開(kāi)源框架，自己多動(dòng)手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動(dòng)手寫(xiě)寫(xiě)代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個(gè)領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，生命有限，必須得選一個(gè)方向深入的專(zhuān)研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

再回答第二個(gè)問(wèn)題，人工智能到底是不是一項(xiàng)技術(shù)？

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說(shuō)道：人工智能是計(jì)算機(jī)的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項(xiàng)技術(shù)。

希望能幫到你。

人工智能需要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課學(xué)科基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)原理、 數(shù)字電路 、系統(tǒng)控制等；專(zhuān)業(yè)選修課，比如 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學(xué)習(xí)以及認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算金融、計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等交叉課程。

一、人工智能專(zhuān)業(yè)學(xué)什么

1.認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群

具體課程：認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類(lèi)的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、 社會(huì) 與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》

3.科學(xué)和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時(shí)必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、 健康 的發(fā)展道路上。

4.先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群

具體課程：《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、,《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》

5.人工智能平臺(tái)與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》《 游戲 設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)》。

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問(wèn)題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等》。

二、人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)及要求

以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專(zhuān)門(mén)人才為目標(biāo)，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實(shí)踐平臺(tái)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、語(yǔ)音處理與識(shí)別技術(shù)、視覺(jué)智能處理技術(shù)、國(guó)際人工智能專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專(zhuān)業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問(wèn)題的專(zhuān)業(yè)思維、專(zhuān)業(yè)方法和專(zhuān)業(yè)嗅覺(jué)。

探索 實(shí)踐適合中國(guó)高等人工智能人才培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，培養(yǎng)中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。

三、人工智能專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)介

人工智能專(zhuān)業(yè)是中國(guó)高校人計(jì)劃設(shè)立的專(zhuān)業(yè)，旨在培養(yǎng)中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動(dòng)人工智能一級(jí)學(xué)科建設(shè)。2018年4月，教育部在研究制定《高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，并研究設(shè)立人工智能專(zhuān)業(yè)，進(jìn)一步完善中國(guó)高校人工智能學(xué)科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，全國(guó)共有35所高校獲首批「人工智能」新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專(zhuān)業(yè)成為熱門(mén)。

人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等，因此，我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。

首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線(xiàn)性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn)，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線(xiàn)性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學(xué)科目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。

然后我們需要的就是對(duì)算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過(guò)算法對(duì)生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說(shuō)是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說(shuō)是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門(mén)編程語(yǔ)言。當(dāng)然，只掌握一門(mén)編程語(yǔ)言是不夠的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語(yǔ)言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話(huà)，編程是必不可少的一項(xiàng)技能，需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來(lái)越快速，這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來(lái)，我們的生活中將隨處可見(jiàn)人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來(lái)很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò)，但正如文章開(kāi)頭所說(shuō)，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學(xué)生，想要以后從事人工智能專(zhuān)業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學(xué)人工智能專(zhuān)業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：

人工智能亦稱(chēng)智械、機(jī)器智能，指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類(lèi)智能的技術(shù)。通過(guò)醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步，有些預(yù)測(cè)則認(rèn)為人類(lèi)的無(wú)數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

以上就是關(guān)于SSA優(yōu)化DBN回歸算法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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