需要哪些方法做人工智慧

㈠ 人工智慧需要什麼基礎

當下，人工智慧成了新時代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個跨學科產物，它包含的內容浩如煙海，各種復雜的模型和演算法更是讓人望而生畏。對於大多數的新手來說，如何入手人工智慧其實都是一頭霧水，比如到底需要哪些數學基礎、是否要有工程經驗、對於深度學習框架應該關注什麼等等。

那麼，學習人工智慧該從哪裡開始呢？人工智慧的學習路徑又是怎樣的？
本文節選自王天一教授在極客時間 App 開設的「人工智慧基礎課」，已獲授權。更多相關文章，請下載極客時間 App，訂閱專欄獲取。
數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復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，具體來說包括：

• 線性代數：如何將研究對象形式化？

• 概率論：如何描述統計規律？

• 數理統計：如何以小見大？

• 最優化理論： 如何找到最優解？

• 資訊理論：如何定量度量不確定性？

• 形式邏輯：如何實現抽象推理？


線性代數：如何將研究對象形式化？
事實上，線性代數不僅僅是人工智慧的基礎，更是現代數學和以現代數學作為主要分析方法的眾多學科的基礎。從量子力學到圖像處理都離不開向量和矩陣的使用。而在向量和矩陣背後，線性代數的核心意義在於提供了⼀種看待世界的抽象視角：萬事萬物都可以被抽象成某些特徵的組合，並在由預置規則定義的框架之下以靜態和動態的方式加以觀察。
著重於抽象概念的解釋而非具體的數學公式來看，線性代數要點如下：線性代數的本質在於將具體事物抽象為數學對象，並描述其靜態和動態的特性；向量的實質是 n 維線性空間中的靜止點；線性變換描述了向量或者作為參考系的坐標系的變化，可以用矩陣表示；矩陣的特徵值和特徵向量描述了變化的速度與方向。
總之，線性代數之於人工智慧如同加法之於高等數學，是一個基礎的工具集。

概率論：如何描述統計規律？
除了線性代數之外，概率論也是人工智慧研究中必備的數學基礎。隨著連接主義學派的興起，概率統計已經取代了數理邏輯，成為人工智慧研究的主流工具。在數據爆炸式增長和計算力指數化增強的今天，概率論已經在機器學習中扮演了核心角色。
同線性代數一樣，概率論也代表了一種看待世界的方式，其關注的焦點是無處不在的可能性。頻率學派認為先驗分布是固定的，模型參數要靠最大似然估計計算；貝葉斯學派認為先驗分布是隨機的，模型參數要靠後驗概率最大化計算；正態分布是最重要的一種隨機變數的分布。

數理統計：如何以小見大？
在人工智慧的研究中，數理統計同樣不可或缺。基礎的統計理論有助於對機器學習的演算法和數據挖掘的結果做出解釋，只有做出合理的解讀，數據的價值才能夠體現。數理統計根據觀察或實驗得到的數據來研究隨機現象，並對研究對象的客觀規律做出合理的估計和判斷。
雖然數理統計以概率論為理論基礎，但兩者之間存在方法上的本質區別。概率論作用的前提是隨機變數的分布已知，根據已知的分布來分析隨機變數的特徵與規律；數理統計的研究對象則是未知分布的隨機變數，研究方法是對隨機變數進行獨立重復的觀察，根據得到的觀察結果對原始分布做出推斷。
用一句不嚴謹但直觀的話講：數理統計可以看成是逆向的概率論。 數理統計的任務是根據可觀察的樣本反過來推斷總體的性質；推斷的工具是統計量，統計量是樣本的函數，是個隨機變數；參數估計通過隨機抽取的樣本來估計總體分布的未知參數，包括點估計和區間估計；假設檢驗通過隨機抽取的樣本來接受或拒絕關於總體的某個判斷，常用於估計機器學習模型的泛化錯誤率。

最優化理論： 如何找到最優解？
本質上講，人工智慧的目標就是最優化：在復雜環境與多體交互中做出最優決策。幾乎所有的人工智慧問題最後都會歸結為一個優化問題的求解，因而最優化理論同樣是人工智慧必備的基礎知識。最優化理論研究的問題是判定給定目標函數的最大值（最小值）是否存在，並找到令目標函數取到最大值 (最小值) 的數值。 如果把給定的目標函數看成一座山脈，最優化的過程就是判斷頂峰的位置並找到到達頂峰路徑的過程。
通常情況下，最優化問題是在無約束情況下求解給定目標函數的最小值；在線性搜索中，確定尋找最小值時的搜索方向需要使用目標函數的一階導數和二階導數；置信域演算法的思想是先確定搜索步長，再確定搜索方向；以人工神經網路為代表的啟發式演算法是另外一類重要的優化方法。

資訊理論：如何定量度量不確定性？
近年來的科學研究不斷證實，不確定性就是客觀世界的本質屬性。換句話說，上帝還真就擲骰子。不確定性的世界只能使用概率模型來描述，這促成了資訊理論的誕生。
資訊理論使用「信息熵」的概念，對單個信源的信息量和通信中傳遞信息的數量與效率等問題做出了解釋，並在世界的不確定性和信息的可測量性之間搭建起一座橋梁。
總之，資訊理論處理的是客觀世界中的不確定性；條件熵和信息增益是分類問題中的重要參數；KL 散度用於描述兩個不同概率分布之間的差異；最大熵原理是分類問題匯總的常用准則。

形式邏輯：如何實現抽象推理？
1956 年召開的達特茅斯會議宣告了人工智慧的誕生。在人工智慧的襁褓期，各位奠基者們，包括約翰·麥卡錫、赫伯特·西蒙、馬文·閔斯基等未來的圖靈獎得主，他們的願景是讓「具備抽象思考能力的程序解釋合成的物質如何能夠擁有人類的心智。」通俗地說，理想的人工智慧應該具有抽象意義上的學習、推理與歸納能力，其通用性將遠遠強於解決國際象棋或是圍棋等具體問題的演算法。
如果將認知過程定義為對符號的邏輯運算，人工智慧的基礎就是形式邏輯；謂詞邏輯是知識表示的主要方法；基於謂詞邏輯系統可以實現具有自動推理能力的人工智慧；不完備性定理向「認知的本質是計算」這一人工智慧的基本理念提出挑戰。
《人工智慧基礎課》全年目錄
本專欄將圍繞機器學習與神經網路等核心概念展開，並結合當下火熱的深度學習技術，勾勒出人工智慧發展的基本輪廓與主要路徑。點擊我獲取學習資源




充分了解數據及其特性，有助於我們更有效地選擇機器學習演算法。採用以上步驟在一定程度上可以縮小演算法的選擇范圍，使我們少走些彎路，但在具體選擇哪種演算法方面，一般並不存在最好的演算法或者可以給出最好結果的演算法，在實際做項目的過程中，這個過程往往需要多次嘗試，有時還要嘗試不同演算法。不過先用一種簡單熟悉的方法，然後，在這個基礎上不斷優化，時常能收獲意想不到的效果。

㈡ 人工智慧怎麼做

工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

㈢ 怎樣可以實現人工智慧呢

引言：科技越來越發達，就有一個新名詞出現在人們的眼前，叫作人工智慧。這個詞呢就比較新鮮，那麼什麼是人工智慧，人工智慧又是怎麼樣實現的，又怎麼才可以實現人工智慧，今天小編就給大家來分析一下。

那第二種方法的話就會相對於來說較難一點，因為它不光光要看之後呈現的效果，還要要求實現它的方法和人類所相似。這種方法呢，就是模擬人的想法的一種方式。通過用電腦和人的想法相結合，然後達到相同的智能效果。像網路游戲一樣，如果游戲簡單的話就會比較簡單。如果是游戲復雜的話，就會對角色的數量和活動空間增加的量，就會對它也增加了一些難度。要想實現人工智慧的話，就可以通過這兩種方式來進行實現。

㈣ 人工智慧需要學些什麼

廣義的說，人工智慧包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器d學習是實現人工智慧的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基於決策樹的演算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基於人工神經網路的演算法(例如簡單網路及深度網路等)，以及多方法的集成等。
基於人工智慧的發展優勢，很多小夥伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智慧入門的三道屏障。
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智慧入門的必修課程!
數學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智慧入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!

㈤ 如何製作屬於自己的ai

一般通過大規模語料訓練，行成一個大的概率表，再得到回答映射概率表，最後自動完成聊天。

一個普通聊天機器人需要大量語言訓練。有兩種做法，（對於中文）傳統的是對一段文字進行分詞，然後進行主謂賓分析，接著通過資料庫中有的句型模式進行匹配，取得匹配高的幾個，查找對應回答句型並根據原有文本聯想填詞。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。

相關信息

早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。

對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究項目。

㈥ 人工智慧包括哪些方面

人工智慧技術包括5種：機器學習、機器人技術、自然語言處理、生物識別技術、計算機視覺。

1、機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。

2、機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。

3、自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。

4、生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性進行個人身份鑒定。

5、計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。

㈦ 人工智慧技術有哪些

人工智慧的應用十分廣泛，目前比較熱門的技術有自然語言生成、語音識別、機器學習平台、決策管理、生物識別技術等。下面一起看看詳細介紹。
1、自然語言生成
利用計算機數據生成文本。目前應用於客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。
2、語音識別
將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟體來說有用的格式。
3、機器學習平台
不僅提供了設計和訓練模型，並將模型部署到應用軟體、流程及其他機器的計算能力，還提供了演算法、應用編程介面（API）、開發工具包和訓練工具包。
4、決策管理
引擎將規則和邏輯嵌入到人工智慧系統，並用於初始的設置、訓練和日常的維護和調優。
5、生物特徵識別技術
能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限於圖像和觸摸識別、語音和身體語言。

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㈧ 人工智慧常用訓練方法有哪些

有四種方法如下：

1、監督式學習。

在監督式學習下，輸入數據被稱為「訓練數據」，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中「垃圾郵件」「非垃圾郵件」，對手寫數字識別中的「1「，」2「，」3「，」4「等。

在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與「訓練數據」的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的准確率。

2、強化學習。

在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。

3、非監督式學習。

在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見演算法包括Apriori演算法以及k-Means演算法。

4、半監督式學習。

在此學習方式下，輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。

應用場景包括分類和回歸，演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸，這些演算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。

㈨ 人工智慧的實現方法有哪些

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：

一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。

另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

遺傳演算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經網路(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(模塊)開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

㈩ 人工智慧的實現方法有哪些

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。