오늘은, 인공 지능의 시대가 지난 해에왔다, 새로운 많은 변화가 국내 CS / AI 방향, 특히 주요 대학 및 대학 인공 지능 연구소를 설정, 학부 인공 지능을 모집하기 시작했다.
최근 자발적보고의 새로운 라운드를 시작해야, 많은 후보자가 대학에 진학하려고 인공 지능에보고, 추세를 따라 할 계획이다. 오늘, 우리는 당신이 배울하는 방법을 배우고, 어떻게 AI의 문제를 입력 무엇을 인공 지능 무엇인지 후보와 채팅을 개최한다.
인공 지능 소개
일반 대중을 위해, 그것은 단지 최근 몇 년 동안이 사실, 인공 지능이 제안되었다 및 빅 데이터 기술의 급속한 발전과 함께, 지난 몇 년간 학자에 어느 정도 개발 및 폭발 한 것으로 이해되어있을 수 있습니다.
출생 (1) 인공 지능
원래 인공 지능은 실제로 제품의 융합에 과학적 진보의 일련의 1950 년대에 1930 년대의 시작입니다. 1943 년 워렌 맥 컬록 (워렌 맥 컬록)와 월터 피츠 (월터 피츠) 먼저 "신경 네트워크"개념을 제안했다. (텔렉스 장비에 의한) 대화를 할 수있는 기계가 기계의 정체성과 인간 것을 식별 할 수없는 경우 1950 년 앨런 튜링 (앨런 튜링은) 유명한 "튜링 테스트"를 제시, 즉, 그것은이 말씀을 시스템은 지능형이다. 지금까지 튜링 테스트는 인공 지능을 테스트하는 중요한 수단 중 하나 남아있다. 1951 년, 함께 그의 학생들과 마빈 민스키 (마빈 민스키)는 제 신경망 기계,하고 이름을 SNARC (확률 신경 아날로그 강화 계산기를) 만들었습니다. 그러나, 이들은 1956 년 다트머스 회의 때까지, "인공 지능"(AI)이 단어는 정말 결정되었다, 여전히 현재 AI의 탄생에 획기적인 이벤트 인 사용, 단지 전주곡이다.
▲图1-2 达特茅斯会议参会者50年后聚首照[1]
[1] 达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge和Ray Solomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。
在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的“逻辑推理能力”开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理的基础是“学习能力”和“规划能力”，我们现在管它叫“强化学习”与“迁移学习”。可以想象，“逻辑推理能力”在一般人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。
▲图1-3 下一代人工智能
（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）
（2）人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
（3）人工智能、机器学习、深度学习
下面我们来介绍下主要与人工智能相关的几个概念，要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，如图1-4所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的人工智能大爆发是由深度学习驱动的。
▲图1-4 AI、机器学习、深度学习的关系
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL⊆ML⊆AI。
人工智能，即AI是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。机器学习是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习研究中的一个新领域，推动了机器学习的发展，并拓展了人工智能的领域范围。甚至有观点认为，深度学习可能就是实现未来强AI的突破口。
可以把人工智能比喻成孩子大脑，机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这个过程中很有效率的一种学习方式。
计算机视觉：旨在让计算机理解和处理图像数据（包括图片、视频等），使计算机掌握"看"的能力。图像是典型的无结构数据，由像素组成，如何从一幅图像中自动识别不同层次的对象（如轮廓、人脸、场景等）及其复杂关联，是计算机视觉面临的挑战问题。
语音识别：旨在让计算机理解、处理和生成人类语音，使计算机掌握"听"和“说”的能力。语音也是一种典型的无结构序列数据，看似简单的一维语音信号包含着丰富的信息如内容、意图、身份、情感、信道、场景、干扰等。以语音识别为例，目前在深度学习技术的支持下，普通场景的语音转文本的效果已经得到广泛应用。而在多人、方言、强噪、远场等挑战场景下，语音识别效果还需要进一步提升。
自然语言处理：旨在让计算机理解和处理人类语言。与C++、Java等人工设计的编程语言不同，人类语言是大自然的产物，因此被称为"自然语言"。人类语言也是典型的无结构数据，由字词组合而成，如何理解一句话、一篇文章甚至一本书的意思，也是人工智能面临的挑战问题。由于语言是人类特有的传递丰富信息和知识、表达复杂思想和情绪的载体，甚至被认为是人类思考的重要工具，因此自然语言处理问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。
知识图谱：知识图谱又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
智能推荐：就是在互联网上使用数据挖掘等技术,为客户提供智能化、个性化的服务,它能够向客户推荐页面或产品,并可以引导客户有针对性的对网页信息或某些产品信息进行关注。
因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。
人工智能学什么？
一年前，关于 AI 是否成为本科专业就引发了不少话题。至少在当时的学科规划中，人工智能的主题还是计算机科学下的二级学科。如今不少院校已设立 AI 相关方向的本科专业或者人工智能学院并实行招生计划。已经审批通过共有35所大学新增了专门的人工智能本科专业，学期四年制。当然，这其中还并不包括与人工智能相关的大数据、智能科学、自动化等方向。
部分高校名单
可以说，第一批 00 后真正赶上了全国范围内 AI 本科教育的好时机，设立 AI 本科已是大势所趋。
虽然这两年国内外已有很多高校开设了人工智能班和专业，课程设置还没有形成共识。我们可以从国内AI本科教育体系的先声——南京大学人工智能学院发布的《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》做一些分析。
作为对比，这里列出清华大学计算机科学与技术系的选课指导清单，其中用红框标出了与人工智能有关的限选课程。
可以看到，人工智能需要学习的主要内容包括：
1、数学基础课
2、学科基础课
3、专业选修课
由此可以总结，目前看AI本科专业核心课程的设置与计算机专业相比，重叠部分要远大于差异部分。
那么，我们在选择专业课程之前，为了在将来更好地学习人工智能铺平道路，我们该如何了解并接触人工智能呢？
如何进军人工智能？
▲AI领域的本科毕业程序员， 起步明显高于其他本科毕业IT方向的程序员
人工智能时代已经到来并且被企业重视，甚至如今已经成为大学专业学科。未来的你选择人工智能专业，现在是了解和学习AI最好的时候。
日常的刷脸解锁，家里的扫地机器人，智能音箱等等，生活中处处体现着人工智能的魅力。而这些也仅是我们是所知晓的一小部分人工智能。也许你早就想了解更多的人工智能，只是没机会去了解。没关系，现在我们带你进军人工智能。
吴彦祖版苏大强了解下，换脸换的毫无违和感。
AI真的能看懂所有的东西吗?
接到的营销电话是机器打过来的？
语音助手和无人驾驶地球人都知道了，你还知道点其他的吗？
再专业点，人工智能在技术层面又分为哪些呢？
划重点
어떤 직업이나 실제로는 AI로 대체 될 것인가?
결국 그 인공 지능에게 그것을 달성하는 방법은?
한계는 무엇인가? 어떤 논쟁이?
인공 지능, 나는 무엇을 배울 선택?
당신은이 질문이 있어야
이러한 질문에 기반을, 하얼빈 공학 박사 하오 당신이 검색하지 않고도 당신을 위해 그것을 대답, 당신은 여기에 있습니다 알고 싶어요. 당신은 단지 약간의 흰색,하지만 우리는 깊이 인식 AI를 얻을 수있는 가장 간단한 방법을 사용하는 경우에도 마찬가지입니다.
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