如何学习人工智能？

AI，即人工智能，是计算机科学专业的一个中心，旨在开发被动系统来解决人类思维可以解决的任务。这些活动包括决策、学习、问题解决、感知和推理。人工智能在过去几十年中不断发展，从简单的基于规则的系统发展到能够深度学习的实际神经网络。

如今，许多家庭、决策、在线体验和一些汽车模型都受到 AI 技术的告知甚至控制，这已不再是特权，而是常态。随着 AI 的进步，它正成为定义各行业趋势以及描述当前世界人机交互方式的主导力量之一。

人工智能的数学基础

线性代数

线性代数构成了大多数 AI 算法的基础，尤其是机器学习和深度学习中的算法。它为线性代数（向量、矩阵和张量）提供了函数，这些函数在数据表示中是必不可少的。矩阵乘法、特征值和奇异值分解等概念能够对数据转换以及神经网络中的函数和权重优化等任务进行建模。

因此，对线性代数有基本的理解对于设计引导数据在 AI 系统内部进行不同转换的系统至关重要。

概率与统计

概率和统计为处理不确定性并在 AI 中进行预测提供了框架。人工智能允许我们从数据中推断新知识或学习事件的概率，并在风险条件下做出决策。其他相关领域包括概率分布、贝叶斯定理、期望和假设检验。

一些机器学习技术，包括 朴素贝叶斯 分类器和概率图模型，结合了这些布尔定量值，以便对数据进行推理。概率和统计补充了模型评估和结果解释中使用的原则。

微积分基础

微分和积分微积分在训练高级 AI 和 机器学习算法 中非常有用。至于梯度，微积分允许使用梯度下降等方法来优化模型参数。此过程还有助于减少错误并提高模型的性能。

导数规则，通常是链式法则、偏导数和优化，在神经网络的学习过程中尤为重要。掌握基础微积分有助于我们理解参数变化如何影响对未来有效训练人工智能模型至关重要的因素。

离散数学

离散数学是数学的一个分支，其中许多结构（除非补充额外的假设）是离散而非连续的，这对于各种 AI 应用 至关重要，例如逻辑、组合和图结构。知识表示 以及规则和数据库被逻辑推理和专家系统使用，而组合学在优化和搜索中很有用。

图论是社交网络、推荐系统和网络分析中使用的几种算法的基础。通过理解离散数学，AI 从业者可以采用结构化方法来建模问题、设计算法和推理解决方案。

编程基础

选择编程语言

我们需要考虑的第一件事是您将用于启动人工智能程序的语言。Python 因其简单的代码结构和大量可用库以及友好的社区而被认为是初学者的绝佳选择语言。R、Java 和 C++ 等其他语言也存在，但仅用于某些特定目的。

理解这些语言的优势和原生环境至关重要，其中一些包括 Python 的 AI 包，例如 NumPy 和 TensorFlow。它将决定您在多大程度上能够使用 AI 中的算法、处理数据和访问资源。

基本编程概念

在为人工智能系统开发新应用程序之前，理解编程的基本概念是先决条件。学习者将学习变量、数据类型、循环、条件和函数等课程。这些概念让您能够编写更好的代码并高效编写代码，以便计算机可以自动执行重复性工作并允许您操作数据结构。

在下一级别的 AI 编码中，这些概念的知识使您能够处理更高级的算法问题，并以更模块化的方式开发项目。

数据结构和算法

在 AI 领域，具备不同数据结构以及各种排序、搜索和递归技术的中级知识对于代码编写很重要。这些概念在处理和呈现对分析有用的数据方面也很有用。

大多数 AI 算法都需要高效处理数据输入和结果；因此，适当的数据结构是强制性的。此外，了解算法有助于您进一步解决问题、提高程序性能，或者在使用 AI 时为给定情况找到更有效的解决方案。

调试和版本控制

调试是识别代码中存在的问题的操作，也是 AI 中常见的流程，因为它涉及创建大量代码。Git 等版本控制系统有助于管理更新、成员之间的通信和发布以及项目历史记录。这样，可以确保流程顺畅，代码丢失的可能性很小，并且多人可以协作。频繁的代码提交和审查更改日志有助于持续清理为人工智能开发的项目。

人工智能核心概念

搜索算法

搜索算法是许多 AI 系统的基础，因为它们建立了逐步找到最佳解决方案的过程。广度优先搜索、深度优先搜索和 A* 搜索等技术有助于智能体有效地遍历大型问题空间。这些算法在游戏、为机器人选择路径、解决谜题甚至寻找最短路线方面都很常见。熟悉搜索算法对于创建能够以最佳解决方案解决相当大状态问题的智能体至关重要。

知识表示和推理

为了智能，人工智能体必须能够对世界上的此类知识进行建模和利用。借助语义网络、框架和逻辑，AI 将信息组织成可理解的形式。推理能力用于利用知识库中存储的事实做出进一步的逻辑结论。

它用于专家系统和自然语言理解。知识表示和推理的映射对于构建可解释和安全的 AI 系统至关重要。

机器学习

人工智能 (AI) 可以分解为子类别，其中最流行的一种是 ML，它涉及向计算机提供数据以供它们学习如何执行特定任务。它由监督学习、无监督学习和强化学习这三个主要类别组成，所有这些都适用于各种任务。

机器学习算法是当今大多数 AI 的核心，包括语音识别或推荐服务。对机器学习概念的基本理解对于每个开发软件系统并希望它们随着时间推移而改进的人来说都是必不可少的。支持维护健康和准确的 AI 项目。

深度学习

深度学习 是一种机器学习，它基于具有多层的人工神经网络，机器可以接受各种形式的数据，如图像、音频、语音或文本。导致这些领域发展的一些流行技术是卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 ( RNN )。深度学习赋予 AI 无与伦比的能力，但它需要大量的计算能力和数据。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理是人工智能的一个分支，它处理计算机程序理解、分析和发送消息以及像真实人类一样交流的能力。NLP 用于构建聊天机器人、语言翻译、情感分析等等。

它们包括将文本数据分解为标记、将文本标记为其形态部分、分析句子的语法结构以及将数据训练到大量文本池中的过程。由于语言是人与人之间交流的主要工具之一，因此如果想设计能够与人交流的 AI，理解 NLP 的基本概念至关重要。

专家系统

专家系统是另一种 AI 类型，可以在任何领域像专家一样运作。它们包含知识和一套推理规则，使它们能够分析信息并在特定专业领域（如医学或金融）提供解决方案。专家系统是 AI 应用的最早形式之一，当然，它们在知识库完善的业务中仍然具有相关性。

机器学习

监督式学习

监督学习 是一种人工智能，其中教学数据包含标记数据，这意味着输入具有其结果。此工作中使用的算法最重要的特征是它能够识别输入和输出之间的关系，这可用于确定新输入值的其他输出。

一些常见的监督学习类型是分类（一种识别类别的机器学习）和回归（一种估计值的机器学习技术）。

这些包括电子邮件垃圾邮件检测，例如检测垃圾邮件或预测房屋价格或与房屋相关的特征。其性能取决于数据的质量和所进行标记过程的效率。使用此类统计模型的一些缺点是训练数据过拟合以及需要大量带注释数据进行学习的缺点。

无监督式学习

它涉及在不明确提供预期问题答案的数据集上训练模型。目的是提取一些新知识、对象之间一些以前未知的联系或数据集中存在的某种结构。

流行无监督任务的一些示例包括聚类（涉及对相似数据集进行分组）、降维和关联规则挖掘。它用于营销中的客户细分和欺诈检测中的异常值检测等领域。K 均值和 PCA 可能是该领域最常用的两种技术。

强化学习

强化学习是一种机器学习，它涉及通过行动在环境中学习，借助奖励或惩罚。因此，目标是找到一个能够长期产生巨大回报的策略。

强化学习 对于更复杂的 AI 技术（例如机器人技术和游戏）至关重要，谷歌的 Deep Mind 击败了围棋冠军，自动驾驶汽车也得到了发展。当今常见的其他形式的强化学习包括 Q-learning 和深度 Q 网络 (DQN)。

模型评估与选择

开发在训练数据和其他数据集上表现良好的机器学习模型时，模型的验证和选择至关重要。方形、圆形、差异、相关性以及更大和更优越的决定因素，例如准确性、精确度、召回率、F1 分数和 ROC-AUC，取决于问题的类型。

预验证方法，例如 k 折交叉验证，经常用于确定模型的可靠性并避免过拟合。模型选择涵盖各种范式，包括在不同算法之间进行选择或优化超参数，以提供问题的最佳解决方案。

深度学习

神经网络基础

人工神经网络被定义为一组相互连接的神经元层，它们在从数据输入中获取知识和进行计算方面有效工作。它们各自将加权输入求和，然后使用一个函数来确保神经元的整体响应也是非线性的。

神经网络是深度学习的基础，可用于不同领域的模式识别、分类和回归任务。训练意味着使用 ALGOS（例如反向传播）更新权重。

卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络 (CNN) 是一种神经网络形式，最适合处理具有网格结构的数据，尤其是图像。这些网络由卷积层组成，通过应用过滤器有效地检测输入的层次结构和空间特征。CNN 非常适合图像识别、对象检测和面部识别等任务，因为它们可以在层中学习抽象特征。它们对计算机视觉分析和其他相关领域产生了重大影响。

循环神经网络 (RNN)

RNN 用于序列建模，其中当前输出不仅取决于当前输入，还取决于先前的输入。这使得它们适用于语言生成和转录、语音识别和时间序列预测等任务。RNN 在其隐藏状态中保持与上次计算结果的更新，这使得它们能够在序列输入中工作，尽管它们在长依赖关系方面存在繁琐的问题。

框架和库（TensorFlow、PyTorch、Keras）

深度学习框架自动简化了模型的设计、训练和部署过程。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 因其高级 API、灵活性和活跃社区而广受欢迎。TensorFlow 最常用于生产，PyTorch 因其计算的动态性而用于研究，Keras 因其简单性而使用。这些库包含一组用于定义网络架构的对象以及用于处理数据和在 GPU 上执行操作的工具。

自然语言处理

文本预处理和表示

预处理是 NLP 的关键部分，因为它涉及通过清理和将其转换为统一格式来初步准备文本进行分析。通常使用的过程包括将文本转换为小写、删除标点符号或停用词、将句子分解为单词、词干提取和词形还原。

预处理后，文本被转换为计算机可以理解的格式，例如词袋或 TF-IDF 向量，使算法易于分析语言模式中的模式。预处理被证明可以提高模型的有效性和效率，从而消除噪声并最小化维度。

词嵌入

词嵌入是高维空间中的密集向量，可以量化单词在所用上下文中的相似性。虽然大多数独热编码方法为相等的向量分配相等的向量，但 W2V、GloVe 和 FastText 可以通过使用大量语料库来学习单词内部的关系。

这允许理解其他含义，从而改进自然语言处理，特别是情感分析、文本分类等。嵌入有助于迁移学习，对于 NLP 中的深度学习是不可或缺的。

语言模型

语言模型有助于预测继续使用特定词序列的可能性，并用于生成文本、自动补全和语言翻译。它们基于统计方法，如 N 元语言模型，以及应用深度学习方法的最新方法，其中包括 RNN、LSTM、Transformer、BERT 和 GPT 等技术。

复杂的深度语言生成器理解语法、上下文和含义，从而创建语法正确且语义相关的内容。它们的力量在许多 NLP 任务中带来了最先进的结果。

计算机视觉

图像处理基础

图像处理是计算机视觉的第一阶段，主要涉及可用于修改接收到的视觉效果的方法。其中一些包括图像过滤、直方图均衡化、边缘检测和图像降噪过程，这些过程有助于提高图像质量以及特征提取。

这些技术使我们能够更清楚地描述场景，并为进一步的视觉功能提供基础。该领域具有重要意义，因为它涉及将医学图像、卫星图像、数码照片等视觉输入转换为机器可以进一步理解的形式。

对象检测与识别

对象检测和识别是关于识别图像或视频流中的对象并对其进行分类。检测是查找对象的过程，通常通过将它们包含在帧中，而识别则将对象分类为各种类别。

这些包括基本方法（如 Haar 级联）到相对较新的最先进模型（如 YOLO (You Only Look Once) 和 SSD (Single Shot Detector)）。它们用于安全监控、自动驾驶汽车以及许多需要高效检测和识别多个对象的工业应用。

图像分割

图像分割将图像分解为更小的部分或片段，这些部分或片段易于分析或专注于图片的特定方面。用于分割父图像的一些方法是阈值方法、聚类技术和深度学习方法，例如 U-Net。

这在医学图像分析中用于检测肿瘤，而在自动驾驶汽车中用于道路和车道检测，在农业中用于作物分割。分割的这一功能通过检查像素级别来帮助系统理解场景组成的“如何”和对象的“何处”。

面部识别

生物识别是一种通过相机图像或视频中的面部结构或模式识别人的技术。这些方法有助于提取面部特征，并通过特征、特征脸和深度卷积将其与现有数据库进行匹配。它用于智能手机解锁、执法和身份验证系统等领域。该领域当前的技术改进使面部识别变得易于访问和普遍；然而，它继续引发关于隐私和道德问题的讨论。

学习资源和社区

在线课程和慕课

对于任何 AI 学习者来说，首先参加慕课很重要。Coursera、edX 和 Udacity 等许多平台提供来自斯坦福大学（吴恩达的机器学习）、麻省理工学院等知名大学的结构化课程。这些课程包括视频讲座、测验、作业，有时甚至是编程实践。它们从基本概念开始，并在课程结束时颁发证书，这可以提高您的简历。

书籍和学术文本

教科书和其他书籍在掌握 AI 基础知识和一般理论方面仍然具有巨大价值。经典文本包括 Russell 和 Norvig 的《人工智能：一种现代方法》、Bishop 的《模式识别与机器学习》以及 Goodfellow、Bengio 和 Courville 的《深度学习》。

这些参考资料提供了基本的构成、形式主义和应用介绍。它提到许多编程和机器学习书籍，如 Raschka 的《Python 机器学习》，都包含练习。

教程、博客和文档

这就是开发人员创建的实用教程和博客派上用场的地方，它们可以解释理论在实践中的应用。Tpointtech、Codepractice 等网络资源，可以在其中获取最新信息并学习新技术、文章、代码片段、真实世界示例和实时项目解释等。

学习工具和框架至关重要，为此，文档提供了最好的帮助，因为 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等大多数库都提供了指南和示例实现。

论坛和问答社区

社区在与公众其他成员分享和寻求信息方面通常发挥重要作用。通用编程网站是 Stack Overflow；AI 特定平台是子版块，例如 r/MachineLearning 或 r/Artificial。

特别是，Kaggle 论坛是最有用的资源和平台之一，用于共享数据集、参加比赛以及寻找世界各地不同经验水平的志同道合的人和同行。

结论

学习人工智能是一个引人入胜的过程，它以掌握基础数学和编程语言为前提，并具备对人工智能基础的深刻理解。通过结构化课程和单元，参与专注于学生感兴趣主题的社区，并通过完成教程项目，学习者可以不断增加他们对某一学科的知识。

如今，教育领域的发展日新月异，因此及时了解最新研究以及可用于有效学习的最新工具和设备变得格外有益。人工智能的成功心态是耐心求知，专注于实践以产生具体影响并利用这种创新力量。