AIはどのように学習するのでしょうか？

人工知能（Artificial Intelligence）、英語の略称はAIです。人間の知性をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、および応用システムを研究および開発する新しい技術科学です。

国力の増大と科学技術の進歩とともに。現在最も人気のあるトレンドの 1 つは、AI とビッグデータ分析の台頭ですが、AI を楽しく、早く、体系的に学ぶにはどうすればよいでしょうか?市場でもこの種の人材が不足しているため、どこから始めればよいでしょうか?ここでは AI の学習方法を紹介します。

1: 数学の基礎。 AIを学ぶには、最も基本的な高度な数学、直線生成、確率論を習得する必要があり、少なくともガウス関数、行列導出、勾配降下法を理解しなければ、基本原理を理解することはできません。モデルの調整やトレーニングに参加することが難しくなり、話のしようがありません。

2: プログラミングの基礎。もちろん、純粋なアルゴリズムの研究者であれば、エンジニアリング能力の要求はそれほど高くありませんが、ソースコードを書ける能力も必要ですし、アルゴリズムエンジン開発やアプリケーション開発を行うエンジニアの場合は、コードを実装する能力も必要です。仕事の成果の品質と効率を直接決定します。したがって、AI エンジニアになりたい場合は、少なくとも 1 つのプログラミング言語と、サポート ツール、共通ライブラリなどに習熟している必要があります。 (関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」)

3: 機械学習の基礎。今回の人工知能ブームは、ディープラーニング関連のテクノロジーとアプリケーションの優れたパフォーマンスから来ているため、採用で最も人気のあるポジションは間違いなく機械学習アルゴリズムエンジニアです。したがって、古典的な機械/深層学習アルゴリズム、一般的なニューラル ネットワーク モデル、モデル パラメーターの調整およびトレーニング技術を可能な限り深く習得する必要があります。

4: 専門分野の基礎知識。人工知能の主な応用分野は、画像、音声、NLP（自然言語処理）に大別されます。どの分野であっても、習得する必要がある専門知識は膨大で、例えば、インテリジェント運転業界でマシンビジョンの仕事をしたい場合は、画像関連の知識を習得する必要があります。スマートスピーカーを作りたい場合 アルゴリズム開発には音声とNLP関連の知識を習得する必要があります。

5: 特定の業界に関する深い知識。どのようなアプリケーション シナリオにも独自のデータ構造があり、実際の AI アプリケーションはビジネス自体の深い理解から当然切り離せません。アルゴリズムエンジニアは、AIシステムがどのモジュールで構成され、それらの相互関係がどのようなもので、どのようなテクノロジーが使用され、どのような問題を解決するのかを明確に理解する必要があり、それができて初めて、特定の問題について実験研究を実施し、最適化することができます。

この記事は AI の学習方法を紹介するもので、困っている友達のお役に立てれば幸いです。

以上がAIはどのように学習するのでしょうか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。