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1 # 開悟科技
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2 # 醫學AI社MedAI
什麼是AI,搜狗百科、百度百科均可以給你答案。但形象點說,什麼是AI?舉個例子:智慧手錶、人臉識別、馬爸爸出品的天貓精靈、響徹圍棋界的AlphaGo、達芬奇手術機器人......太多啦。它們能儲存海量的資料,還能運用“智慧”來分析、處理及操作。AI正悄無聲息的改變人類的生活。
如何學習AI,李開復的《人工智慧》、楊瀾的《人工智慧真的來了》等類似書籍都能給你一個大的概念,對於完全不懂的AI小白來說,這是瞭解AI世界一個很好的途徑。再就是推薦松尾豐的《人工智慧狂潮》、Margaret A. Boden的《AI:Its Nature and Future》對進一步理解AI專業領域的概念及原理很有幫助。都適合AI小白去學習。至於需要進一步學習AI計算機領域專業級別知識的話,我作為一個非AI專業技術人員就不說大話了,等技術大神來此指導吧。
本人關注AI在醫療方面的應用及國際上最新的前沿進展,作為一個有專業醫學背景的AI愛好者為大家帶來AI在現在及未來醫療中的最前沿的知識更新。無論你是醫務工作者還是患者,是醫療AI技術控還是創投企業與個人,只要你對醫療AI感興趣,歡迎加入我們WeChat—“Med_AI”,相信我,你絕對不會失望!
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3 # 山西新華網際網路科技
AI,是向量繪圖軟體Adobe Illustrator的簡稱。學習AI推薦到山西新華電腦學校,短期課程班的學習內容有:
Illustrator 學時:30課時
課程:圖形的設計、文字編排、圖表的製作、AI的高階應用。
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4 # 城管哎
零基礎入學的,這是人工智慧的所有課程,要是感興趣的話可以瞭解一下:第一階段前端開發 Front-end Development1、桌面支援與系統管理(計算機操作基礎Windows7)2、Office辦公自動化3、WEB前端設計與佈局4、javaScript特效程式設計5、Jquery應用開發第二階段核心程式設計 Core Programming1、Python核心程式設計2、MySQL資料開發3、Django 框架開發4、Flask web框架5、綜合專案應用開發第三階段爬蟲開發 Reptile Development1、網路爬蟲開發2、爬蟲專案實踐應用3、機器學習演算法4、Python人工智慧資料分析5、python人工智慧高階開發第四階段人工智慧 PArtificial Intelligence1、實訓一:WEB全棧開發2、實訓二:人工智慧終極專案實戰,等
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5 # 鋼鐵斯塔克
謝謝邀請,首先al是人工智慧,現在人工智慧已經涉及我們生活方方面面,各個領域都在突破人工智慧,平常我們手機語音助手,天貓精靈,小艾同學等等,一些語音助手都屬於人工智慧方面,就連現在很多新聞都是人工智慧編寫與釋出的,現在大學有這方面的學科,也推薦一本書《人工智慧》李開復的好像是。就是這本
可以先初步瞭解一下,然後才知道怎麼學,程式設計一類的肯定要學的,加油吧,人工智慧是未來以及現在最有前途的科技之一。
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6 # 風趣高階橙子
AI是Adobe Illustrator的副檔名,是一種向量圖形檔案格式。Adobe Illustrator是一種流行的基於向量圖形的繪圖程式。AI格式是一個嚴格限制的,高度簡化的EPS子集。AI代表Adobe Illustrator。
在準備學習AI之前,可以先在網上學習一些基本的基礎理論知識,瞭解一下AI的介面以及工具欄等功能。簡單熟悉之後安裝好軟體,就是進入AI進行基本操作學習了,多練多看慢慢就能夠熟悉起來。熟悉軟體之後可以在網上找一些簡單的素材進行臨摹學習,也可以看一些網課進行學習鞏固。此外,要想真正學好AI的話,就要給自己制定好一個目標,並且堅持耐心下來進行學習,不要半途而廢。
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什麼是AI
AI的意思是人工智慧(Artificial Intelligence),是計算機科學的一個分支,企圖瞭解智慧的實質,並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
AI從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智慧帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧,但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
AI已經發展為一門研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。人工智慧是包括十分廣泛的科學,它由不同的領域組成,如機器學習,計算機視覺等等,2017年12月,人工智慧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
怎麼學AI,要學什麼?需要數學基礎:高等數學,線性代數,機率論數理統計和隨機過程,離散數學,數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智慧問題的基本思想與方法,也是理解複雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上,要了解人工智慧,首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究物件形式化,機率論描述統計規律。
需要演算法的積累:人工神經網路,支援向量機,遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法,比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門程式語言,比如C語言,MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要程式設計的;如果深入到硬體的話,一些電類基礎課必不可少。