人工知能について学ぶ必要があるコースは何ですか?
AI 研究者またはエンジニアになるために必要な分野には、コンピューター サイエンスの基礎、数学、機械学習、AI テクニック、ドメイン固有のスキル、およびソフト スキルが含まれます。
人工知能学習コース
人工知能 (AI) は急速に発展しており、さまざまな分野で大きな成果を上げています。近年、大きな進歩を遂げました。 AIの研究者やエンジニアになるためには、幅広い知識やスキルを習得する必要があります。以下は、人工知能学習コースの一般的な主題です:
1. コンピューター サイエンスの基礎
- データ構造とアルゴリズム
- オペレーティング システム
- コンピュータ ネットワーク
- データベース
- ソフトウェア エンジニアリング
2. 数学
- 線形代数
- 微積分
- 確率論と統計
- 最適化アルゴリズム
3. 機械学習
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- モデルの選択と評価
- 深層学習
4. 人工知能技術
- #自然言語処理
- コンピューティング ビジョン
- ロボット技術
- 知識表現と推論
- 個人の興味や目標に応じて、次のような特定の分野の知識を学ぶ必要がある場合もあります。 # #バイオインフォマティクス
-
フィンテック
- ヘルスケア
- ## 6. ソフトスキル
AI 研究者とエンジニアは、技術的なスキルに加えて、次のソフト スキルも備えている必要があります。
問題解決スキル- コミュニケーション スキル クリティカル シンキング
- チームワーク スキル
- これらのコースは人工知能について学習するための基礎であり、コンピューター サイエンスの原理から分野固有の専門知識に至るまでの包括的な教育を提供します。これらの分野を習得することで、個人は AI 分野で成功するための強固な基盤を構築できます。
以上が人工知能について学ぶ必要があるコースは何ですか?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。

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Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか?」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

以下の 10 種類の人型ロボットが私たちの未来を形作ります。 1. ASIMO: ホンダが開発した ASIMO は、最もよく知られている人型ロボットの 1 つです。身長 4 フィート、体重 119 ポンドの ASIMO には、高度なセンサーと人工知能機能が装備されており、複雑な環境をナビゲートし、人間と対話することができます。 ASIMO は多用途性を備えているため、障害を持つ人々の支援からイベントでのプレゼンテーションまで、さまざまなタスクに適しています。 2. Pepper: ソフトバンクロボティクスによって作成された Pepper は、人間の社会的パートナーになることを目指しています。表情豊かな顔と感情を認識する能力を備えた Pepper は、会話に参加したり、小売現場で手助けしたり、教育サポートを提供したりすることもできます。コショウ

オートメーション、インテリジェンス、デジタル インテリジェンスは、従来の製造業の発展の方向性です。ロボットは、自動化された生産ライン、インテリジェントな物流、人間と機械のコラボレーション、カスタマイズされた生産のための主要な機器の 1 つとして、従来の製造からインテリジェントな製造への変化において重要な役割を果たしています。 Aistar Qianjiang Robotは、産業用ロボットのコアコンポーネント、完全なロボット、産業用ソフトウェア、インテリジェント製造システム統合の4つの主要な事業セグメントをカバーしており、9月19日から23日まで開催される第23回中国国際産業博覧会で、Aistar Qianjiang Robot Jiang Robotと提携します。多くの関連会社が産業オートメーション、産業用ロボット、インテリジェント製造に注力し、ハイエンドでインテリジェントな無人産業用の完全なソリューションをユーザーに提供します。 ASD株式会社会長兼浙江銭江ロボット有限公司取締役のチェン・ヘリン氏は次のように述べています。

DSP の応用分野には以下が含まれます。 通信: 携帯電話モデム、データ通信、通信衛星、レーダー システム オーディオおよびビデオ: 音声処理、ビデオ エンコード、ノイズ低減 画像処理: 画像強調、パターン認識、顔認識 医療: 医用画像処理、心電図、医療計器制御 産業オートメーション: モーション制御、産業プロセス制御、ロボット工学 軍事および航空宇宙: レーダー、誘導、兵器制御 家庭用電化製品: ゲーム機、スマート ホーム、ウェアラブル デバイス

現在、ロボットは精密な工場制御タスクを学習できるようになりました。近年、ロボットの強化学習技術の分野では、四足歩行や掴み、器用な操作など大きな進歩が見られますが、その多くは実験室での実証段階にとどまっています。ロボット強化学習テクノロジーを実際の運用環境に広く適用するには、依然として多くの課題があり、実際のシナリオでの適用範囲がある程度制限されます。強化学習技術の実用化の過程では、報酬メカニズムの設定、環境のリセット、サンプル効率の向上、行動の安全性の保証など、複数の複雑な問題を克服する必要があります。業界の専門家は、強化学習テクノロジーの実際の実装における多くの問題を解決することは、アルゴリズム自体の継続的な革新と同じくらい重要であると強調しています。この課題に直面して、カリフォルニア大学バークレー校、スタンフォード大学、ワシントン大学、および

以前のAI読心技術をまだ覚えていますか?最近、「願いをすべて叶える」能力が再び進化し、人間が自らの思考でロボットを直接操作できるようになりました! MIT の研究者が Ddog プロジェクトをリリースしました。彼らは、ボストン・ダイナミクスのロボット犬スポットを制御するためのブレイン・コンピューター・インターフェース(BCI)デバイスを独自に開発した。犬は人間の思考に従って特定の場所に移動したり、人間が物を手に入れるのを手伝ったり、写真を撮ったりすることができます。以前は「心を読む」ために多くのセンサーを備えたヘッドセットを使用する必要がありましたが、今回は脳とコンピュータのインターフェイスデバイスがワイヤレスメガネ(AttentivU)の形で提供されます。ビデオで示されているアクションは単純ですが、このシステムの目的は、Spot を ALS、脳性麻痺、脊髄損傷などの病気を持つ人々を助けるための基本的なコミュニケーション ツールに変えることです。

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