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本文由創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.com)小編為大家整理，本文主要介紹了您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些的相關知識，希望對你有一定的參考價值和幫助，記得關注和收藏網(wǎng)址哦！
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您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？
作為一名的IT開發(fā)人員，我根據(jù)自己的經(jīng)歷做了一個簡單的總結，分為兩部分：一.自然語言處理
(1)、基礎
1.文本清洗(正則化、分詞和標準化)；
2.中文分詞(嗯，Trie樹，工具有街霸)
3.語法分析
4.單詞袋模型(Ngram)
5.關鍵詞提取(tfidf、TextTrank)
6.(語義相似度(術語、得分、距離函數(shù))
7.文本的向量表示(單詞2vec(跳躍、克氏、手套)、埃爾莫、伯特)
8.機器學習(LR、Svm、貝葉斯、快速文本等)
9.深度學習(TextCNN，TextRNN，seq2seq，暹羅LSTM，DSSM，注意)
(2)在實際工程中的應用
1.實體識別(應用:醫(yī)療智能，對話機器人)，(技術：CRF，BILSTM-CRF，PCNN)，(擴展:知識圖譜，圖形數(shù)據(jù)庫)
2.查詢相似性轉換(應用：Sug，糾錯和重寫)，(技術：ElasticSearch數(shù)據(jù)庫索引)
3.(文本分類(應用:情感識別、文章類型、意圖識別(樣本抓取)、語言檢測)
4.(序列標記(機器翻譯、詞性標記)
5.(文字生成(應用:詩詞楹聯(lián)、摘要生成)，(技術：、甘)
6.聊天機器人(案例:百度AnyQ)
(二、圖像視覺處理(計算機視覺)
(1)主要應用
1.主要應用:無人駕駛、醫(yī)學圖像診斷、安全、人臉識別、視頻內容理解、圖像分類、圖像分割、目標檢測和目標跟蹤.
2個、OpenCV
3.圖像分類(cnn，alexnet，lenet，vgg，resnet，fast-rcnn)
4.圖像檢索(距離測量和檢索、圖像特征提取、lsh最近鄰檢索算法)
以上兩個內容要學的內容分為三個階段.
第一階段:人工智能的基礎.包括編程基礎:機器學習深度學習框架如張量流/Py Torch；；基礎數(shù)學:高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計知識；機器學習基礎:決策樹、邏輯回歸、聚類算法、支持向量機、集成學習；深度學習基礎:反向傳播、鏈推導、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。
第二階段:算法在自然語言處理領域的實際應用.基本的nlp任務:詞法分析，包括分詞、詞性標注等.句法依存分析；語義表示和語言模型；命名實體標識；文本分類；文本生成；機器翻譯；信息檢索等.
第三階段:算法在CV領域。的實際應用.Cv圖像處理的基礎，opencv的框架；同時也是基于cv應用最廣泛的任務:圖像分類；語義切分；圖像目標檢測；目標跟蹤；序列分析。
人工智能與大數(shù)據(jù)專業(yè)怎么樣？
回答劉老師樓上的回答.這真是一個好問題.隨著近年來人工智能技術和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能在各行各業(yè)的應用越來越多，對人才的需求也越來越大.這兩個詞逐漸被大眾所熟知.作為大數(shù)據(jù)和人工智能領域的從業(yè)者，我來分享一下我對這兩個專業(yè)的看法.人工智能和大數(shù)據(jù)分別是什么專業(yè)？1.人工智能專業(yè)：
人工智能專業(yè):以培養(yǎng)掌握人工智能理論和工程技術的專業(yè)人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具和實踐平臺、自然語言處理技術、語音處理和識別技術、視覺智能處理技術，以及國際人工智能領域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構建解決科學研究和實際工程問題的專業(yè)思維、方法和專業(yè)嗅覺.
這里引用百度百科里的解釋，個人感覺還是比較全面的.其中，幾個關鍵詞是機器學習、深度學習、自然語言處理、語音處理、視覺智能.這些關鍵詞大概涵蓋了目前人工智能的核心理論和核心應用.其實現(xiàn)階段人工智能的核心是基于機器學習和深度學習的理論，研究自然語言(小冰機器人)、語音(訊飛翻譯)、視覺(不值錢，人臉識別)三大方向的智能應用.
2.大數(shù)據(jù)專業(yè)
一些學校開設的大數(shù)據(jù)專業(yè)可以稱為數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)，其培養(yǎng)目標是：
旨在培養(yǎng)社會急需的具有大數(shù)據(jù)處理和分析能力的高層次復合型人才.具體包括:掌握計算機科學、大數(shù)據(jù)科學和信息技術的基本理論、方法和技能，接受過系統(tǒng)的科研訓練，具有一定的大數(shù)據(jù)科學研究能力和基礎數(shù)據(jù)工程實施能力，掌握大數(shù)據(jù)工程項目的規(guī)劃、應用、管理和決策方法，具有大數(shù)據(jù)工程項目設計、研發(fā)和管理能力的復合型、應用型優(yōu)秀人才；AMPD和執(zhí)行能力。
目前大數(shù)據(jù)專業(yè)可能有三大方向：
大數(shù)據(jù)發(fā)展方向；涉及的專業(yè)崗位有:大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)；ampd工程師、大數(shù)據(jù)架構師等。數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和機器學習；涉及的專業(yè)崗位有:大數(shù)據(jù)分析師、高級大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)分析專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)計算器等.大數(shù)據(jù)運營和云計算方向；對應職位:大數(shù)據(jù)運維工程師；大數(shù)據(jù)開發(fā)可能涉及各種云平臺(阿里云、騰訊云、華為云)和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(大數(shù)據(jù)中間平臺)的開發(fā)；數(shù)據(jù)挖掘、分析和機器學習方向主要分析大數(shù)據(jù)，比如廣告推薦，視頻推薦等.大數(shù)據(jù)運維主要是保證大數(shù)據(jù)平臺的穩(wěn)定性和可靠性.
這兩個專業(yè)前景如何？作為近幾年的熱門專業(yè)，兩個專業(yè)肯定是有原因的.國家推廣和商業(yè)應用的前景可能是這兩個專業(yè)受歡迎的原因之一.
1.“新的基礎設施和波
今日頭條是如何應用人工智能的？
感謝邀請他回答問題.個人認為越是有意思的話題，越是有個人優(yōu)勢的話題，頭條會按照分類推送.比如我寫了一篇關于做老式糕點的文章，頭條會在美食里推送給我.看的人越多，推送的文章就越多.
自己寫自信的文章，讓大家都喜歡看.如果你對相關知識感興趣，系統(tǒng)會越來越多的推送你.
歡迎關注我的頭條，：江南美食，謝謝.
回聲3-@。的智能寫作主要歸功于自然語言處理(納斯達克)技術。知道了其中的，自然會對你的問題得出結論~希望對你有幫助！
全文4280字，預計學習時間11分鐘。納斯達克(自然語言處理)技術將在2018年年大有作為。算法領域新的預訓練自然語言處理模型，在情感分析、回答問題等一系列任務上取得了重大突破.
2018年年，“紅樓夢”能想到一個人工智能續(xù)集。
如何理解一個有15億參數(shù)的模型？或者視覺化會有幫助.
可視化gpt-2由于擔心惡意使用、OpenAI沒有沒有發(fā)布完整的gpt-2模型，但他們仍然發(fā)布了一個與原始gpt相當?shù)目s小版(有1.17億個參數(shù))。發(fā)布的新模型接受了更新更大的數(shù)據(jù)集訓練.
縮減版雖然沒有完整版模型強大，但還是保留了一些語言生成的痕跡.讓讓我們看看可視化是否能幫助我們更好地理解這個模型.您可以通過Colab不是“戴帽子的貓”：
“我們看了”母親與情人“；；it‘掛在風箏線上的新外套！那條裙子有粉色、白色和......點”！(她的禮服上有粉色、白色和……)(的圓點)
看看GPT 2號是如何完成這句話的：
那條粉色、白色和藍色圓點的裙子！(她的禮服上有粉色、白色和藍色的圓點.)
雖然原文是“紅色”，這個顏色搭配也很好.所以我們可以看到GPT-2不僅僅是一個簡單的記憶.
GPT-2怎么知道應該在這里填充一種顏色？也許它這是因為下面的注意力模式識別了由逗號分隔的兩個單詞的類別.
為了判斷在“和”，gpt-2注意到了這個類別的前兩個詞，--粉紅和白色，然后它知道應該選擇一個和前兩個詞同類型的詞。這是顏色.
關于GPT-2這個名字你能寫些什么？
GPT-2似乎特別擅長根據(jù)一個名字寫短篇傳記。
讓GPT-2按照提示“誰是...(你的名字)？”(你叫什么名字？來世劇本是個很有意思的訓練.這個提示通常會啟發(fā)GPT-2寫一篇簡短的傳記，這可能是因為網(wǎng)頁上一篇文章的開頭通常是作者的簡要介紹.
這里有一些Gpt-2和；s根據(jù)提示“杰西·維格是誰？”(杰西·維格是誰？)生成自傳.
《杰西·維格(杰西·維格)是社交媒體營銷專家，曾任社交媒體營銷經(jīng)理.他是VigMedia.com的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，最近擔任VigMedia.com的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官.“(杰西·維格是社交媒體營銷專家，曾任社交媒體營銷經(jīng)理.他是VigMedia.com的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，最近是of VigMedia.com的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官)
寫得好！雖然內容有些重復，但故事很有個人特色，讓人驚喜.這是另一個創(chuàng)作：
“杰西·維格是傳教士詹姆斯·維格的兒子.他于1964年移居美國，成為密歇根大學的傳教士，在那里教了18年書，于2007年10月去世.”
(杰西·維格是一位名叫詹姆斯·維格的新教傳教士的兒子.)他于1964年移居美國，成為密歇根大學的一名牧師，在那里他教了18年書，直到2007年10月去世。)
在這個例子中、GpT-2非常聰明，知道父親和兒子有相同的姓氏。讓讓我們看看GPT-2在選擇姓氏時關注的焦點：
11樓/10中心
在判斷詹姆斯·之后的單詞時，這個模型關注的是“我”前面提到過。(注意，在這個模型中，vig的英文單詞vig分解成“v”和“ig”因為這個詞不常見.)這種注意模式似乎是專門用來識別姓氏關系的.為了驗證這一點，讓讓我們稍微改變一下.以下文字：
“杰西·維格是福音傳道者詹姆斯的同事.”(杰西·維格是一位名叫詹姆斯的福音傳教士的同事……)
11樓/10中心
現(xiàn)在詹姆斯只是一個同事，姓“我”在這個注意力模型中幾乎被忽略了.
GPT-2似乎是基于從名字中感知到的種族和性別信息來生成傳記。我們需要進一步的研究來發(fā)現(xiàn)這個模型中是否存在任何偏差.
未來是生成性的.就在去年，語言模型和.；的生成各種內容的能力已經(jīng)大大提高，包括圖像、視頻、音頻和文本，這樣我們就可以don‘不要相信我們的感覺來判斷它是否正確.；這只是一個開始；這些技術將繼續(xù)發(fā)展并相互融合.很快，當我們盯著這個人不存在.com上生成的面孔時，他們會看著我們，告訴我們他們是如何生成的，并展示他們奇怪的“人造”個性。
大概最直接的危險就是把真實的東西和生成的東西混為一談.我們已經(jīng)看到了人工智能生成的視頻，如奧巴馬和史蒂夫·布西密以及詹妮弗·勞倫斯的組合.很快，這些對技術將進入我們的個人生活進行了深度偽造。
所以，當媽打給你，說需要匯500美金到開曼群島，你要問自己:這真的是我媽媽嗎？還是僅僅是一個語言生成人工智能程序借助我母親五年前在臉書上發(fā)布的視頻生成的虛擬聲音？
未來已經(jīng)來臨.
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文章名稱：您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？(人工智能與大數(shù)據(jù)專業(yè)怎么樣？)
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