問答專欄Q & A COLUMN
人工智能涉及到的知識結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，是一個(gè)典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等諸多內(nèi)容。正因如此，人工智能領(lǐng)域的研發(fā)需要克服諸多困難，每一次進(jìn)步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經(jīng)經(jīng)過了60多年的發(fā)展，但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。
編程語言是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的一個(gè)重要工具，不少編程語言都可以完成人工智能產(chǎn)品的開發(fā)任務(wù)，比如C、Python、Java、C++、Lisp、Prolog等語言都可以用于人工智能領(lǐng)域的開發(fā)，其中Python對于初學(xué)者來說是個(gè)不錯(cuò)的選擇。
目前Python語言在機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能細(xì)分領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，而且從Python的發(fā)展情況來看，Python語言的編程生態(tài)正在逐漸完善（Web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、嵌入式開發(fā)等），落地能力也比較強(qiáng)，因此采用Python從事人工智能開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)會比較小。由于Python語言自身具備語法簡單、調(diào)整簡單、開發(fā)簡單等特點(diǎn)，所以在研發(fā)初期采用Python語言進(jìn)行產(chǎn)品驗(yàn)證是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
學(xué)習(xí)Python開發(fā)需要從基礎(chǔ)語法開始，由于Python語法結(jié)構(gòu)比較簡單，所以即使沒有編程基礎(chǔ)的人也能較為順利的掌握Python編程。另外，采用Python進(jìn)行人工智能開發(fā)還需要學(xué)習(xí)幾個(gè)比較常見的庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，熟練使用這些庫能夠明顯提升開發(fā)的效率。
人工智能研發(fā)往往需要具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因?yàn)樗惴ㄔO(shè)計(jì)是人工智能研發(fā)的核心內(nèi)容，而算法設(shè)計(jì)往往涉及到高數(shù)、線性代數(shù)、概率論等數(shù)學(xué)知識。因此，要想在人工智能的研發(fā)領(lǐng)域走得更遠(yuǎn)，一定要學(xué)好數(shù)學(xué)知識。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
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人工智能需要會什么編程？
這個(gè)問題我想你問的一定不只是用什么語言，而是需要會什么方面的編程技術(shù)。其實(shí)編程在人工智能中只是一個(gè)輔助工具，從事人工智能是不需要你有十分過硬的編程技術(shù)的，但是既然人工智能是需要大量的運(yùn)算和大量的數(shù)據(jù)的話，這種事情也只有計(jì)算機(jī)才能實(shí)現(xiàn)，所以將人工智能模型建立和訓(xùn)練就需要靠代碼來實(shí)現(xiàn)。
代碼知識實(shí)現(xiàn)AI的工具，數(shù)學(xué)才是人工智能的核心。下面就人工智能需要的編程技能大概說明一下：
這里有一張人工智能深度學(xué)習(xí)技能需求圖分享給大家，這是我在上深度學(xué)習(xí)的課程時(shí)教材上面的，下面就根據(jù)這個(gè)圖來展開說明。
數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)和根本，沒有數(shù)據(jù)就像大廈沒有砂礫是建不起來的。數(shù)據(jù)來源可能有肯多，比如傳感器。那么你可能就需要會通過串口或者socket等其他網(wǎng)絡(luò)通訊編程將數(shù)據(jù)從傳感器中取出來。又或者，數(shù)據(jù)是存在數(shù)據(jù)庫比如mysql、redis、sqlite、oracle等，那么你可能就需要會從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，比如sql語句。又或者，數(shù)據(jù)是以文檔形式存放，那么你就需要會文檔的讀取。
有了數(shù)據(jù)后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比如清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約、特征提取、離散化等處理。那么你可能會用到matalab工具、pandas、numpy、Hadoop等成熟庫，還有數(shù)據(jù)可是話可能要用到的BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等。
這個(gè)是人工智能的核心，智能模型的建立。它包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等。
常用的編程工具和編程庫是python、C#、C++等。以python為例，常用的庫有Keras、Tensorflow、PyTorch等，目前這三個(gè)是主流的，若你想從事AI建模的工作，那么著三個(gè)庫你是必須要會，是繞不開的
keras建立一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼：
建立并訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)模型，你需要將之部署實(shí)用化，放置到項(xiàng)目中去，可以是app、可以是web、也可以是小程序，如果你需要從事這些方面的工作，那么你就需要具備相關(guān)的編程知識，比如app開發(fā)、web開發(fā)、系統(tǒng)運(yùn)維等方面知識。
以上所列的編程技能并不代表一個(gè)人需要全會，上面提到的四個(gè)模塊，每個(gè)模塊都深不可測，個(gè)人只需要從事其中很小的一方面并專精就好，選擇自己想從事的模塊然后掌握相關(guān)技能就可以了。
至于編程語言，推薦Python。社區(qū)健壯、占有率高、好用、易用、發(fā)展迅猛。
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人工智能的程序一般用python語言來實(shí)現(xiàn)的比較多，當(dāng)然也可以用其他的語言來實(shí)現(xiàn)。我在這里所說的是計(jì)算機(jī)語言。
而你說更好地描述信鴿的形態(tài)，則屬于智能AI識別的范疇，這牽涉到數(shù)學(xué)建模，人工智能識別，主要有三句話，很多人也不去做專業(yè)的分析，第一句就是數(shù)學(xué)建模，第二句就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三句就是激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。要想識別的更加精細(xì)就要加很多的隱藏層。
要識別性格的各種形態(tài)，你必須有大數(shù)據(jù)，人工智能是需要用大數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練的，只有用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練過的人工智能才能真正起到制動的作用，如果數(shù)據(jù)不夠豐富，錯(cuò)誤率很高的
這是我的愚見
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