大家好，今天来为大家解答mate10怎么人工智能这个问题的一些问题点，包括华为mate30人工智能也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
人工智能的主要应用领域有哪些？
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。
简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。
随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。
这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。
此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。
当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。
金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。
法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。
制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。
在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用
人工智能的相关职业是什么？
有危机意识很好。
AI研究院（ResearchLab）
公司研发部门（R&D）
公司产品部
全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。
1.阿里星计划
年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会
2.百度少帅计划
IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队
3.滴滴新锐计划
滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等
4.腾讯技术大咖
要求，全球TOP100CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励
5.Google/Amazon/Facebook/Apple等
零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？
我认为初学者在该领域还没有一个学习的途径，这是我创建这个指南的目的。在过去的几个月里，我试着每天花几个小时了解这个领域，无论是观看Youtube视频还是看各种资料，现在我觉得我有丰富的经验来分享我的见解。我在本指南中收集的所有信息适用于这个领域的初学者。该指南是按照时间顺序进行，而且与我所遇到的大多数指南/学习路径不同，它不需要理解线性代数，偏导数和其他复杂的数学概念。如果你经常在这条路上学习，我相信你可以在三个月内可以达到相当高的水平。以下是学习步骤：
学习Python并用它编写你的算法
我强烈建议先学习Python，因为它不仅非常容易学习，而且几乎支持机器学习中使用的所有优秀库。虽然R语言很有用，但我发现Python更适合初学者。除了基本编程外，对于机器学习，最有用的库是Numpy，Pandas和Matplotlib。
对于那些以前从未写过代码的人，我建议参加多伦多大学（现在是ML/AI最好的大学之一）提供的课程。这需要几周的时间，但这是非常值得的。你通过本课程获得的大部分知识可以应用于任何其他编程语言，唯一的区别是语法。该课程是免费的，可以在这里观看。
对于那些拥有其它语言编程经验的人，只需浏览Python的语法。
现在，在了解Python的基础知识之后，你需要了解我所说的前两个库（Matplotlib可以晚点）。Numpy和Pandas用于修改你使用的数据，而Matplotlib则用于通过图表将这些数据可视化。
Numpy：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
Pandas：https：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
深入了解机器学习的基础知识
如果有一门通用的机器学习课程，它必须是AndrewNg的课程。虽然对于初学者来说，这门课程可能有点难度，因为它涉及到偏导数等概念。我希望每个人都观看这个视频并做笔记，虽然这不需要编程相关的教程和练习。
链接：https：//www.coursera.org/learn/machine-learning
学习各种机器学习算法，并理解如何在真实世界的场景中实现它们
理解没有大学数学知识的机器学习算法是很难的，但是澳大利亚的一个团队解决了这个问题。KirillEremenko和HadelindePonteves来自SuperDataScience团队，他们在现实生活中应用简单算法。他们的课程涵盖Python和R，但你只需通过Python教程即可。另外，如果你觉得他们的速度太慢，可以1.25倍的速度看这个课程（我做到了，发现它好得多）。
他们的课程在Udemy上，它可以在这里找到，通常约为10美元。它涵盖了从基本回归算法到深度学习和卷积神经网络的一切。如果你想探索更先进的领域，他们的深度学习课程将在机器学习结束时提供，并且享受90％的折扣。然而，这第二门课程中的概念可能有点先进，缺乏适当的文档，因为它们非常新颖。另外你可以学习谷歌的免费深度学习课程或密歇根州的免费课程。
找到一个特别感兴趣的领域，并深入探索
现在，你已经有广泛的机器学习的概念，并且学到了很多技能，可以帮助你独立完成基础项目。我建议去Kaggle或UCI机器学习资源库尝试不同的算法和优化性能。如果你遇到问题，可以在StackOverflow提问，发布之后你将在几个小时内得到答复！
另外，我建议你在机器学习的广泛领域找到一个有趣的领域，并深入研究。我推荐的区域有：
计算机视觉：这可能是机器学习/人工智能领域最热门的领域---利用计算机使用特殊类型的神经网络来查看和理解事物。斯坦福大学在线发布他们的课程，在线提供讲座，课程笔记和作业。不要担心数学太复杂，因为这个过程只是为了加深你的知识。另外，你可以看看OpenCV，这是一个计算机视觉库，可以为你做很多复杂的事情，推荐一个教程。完成这些后，请查看Kaggle和UCI上更高级的图像数据集，甚至可以进行Kaggle比赛。
自然语言处理：了解计算机如何学习说话也是今天的一个突出话题。斯坦福大学提供了一个在线课程。如果你不了解一些数学概念，不要担心，只要了解这个领域的工作原理。对于实现，你可以进行这个Udemy课程。另外，你也可以观看一些著名的机器学习者SirajRaval的视频（如https://www.youtube.com/watch?v=9zhrxE5PQgY）。当你已经完成了这些，可以尝试进行简单的项目，如建立聊天机器人，情感分析或为歌曲创建歌词。
强化学习：该领域专注于机器学习如何以特定方式学习，其最受欢迎的应用程序是在视频游戏领域。银鸿的UCL是个不错的选择，但初学者可能会觉得有点棘手。一旦你完成了这些工作，就可以开始从网上下载基础项目，并利用机器学习和人工智能来修改他们的行为。一些简单的教程可以通过Youtube搜索找到。
数据科学：这个领域是一个萌芽的领域，有许多令人兴奋的工作机会。我建议你进行SuperDataScience的付费课程或UC圣地亚哥基于Python的免费课程，此外你必须学习SQL以及Matplotlib。还有像自主学习（用于推荐系统），AdversialNetworks（AI改进AI）和遗传算法（以与自然进化类似的方式改进问题的解决方案）等领域，在我看来，这些是大多数初学者延伸的领域。
最后
如果你想长期在这个领域工作，那么一定要了解它是什么。一旦你对该技术的工作有了必要的了解，你就应该开始做在本节列出的事情，这些事情是初学者应该做的，以加深他们对该领域的总体了解程度并使他们更有知识，如下：
开始阅读研究论文：他们确实没有听起来那么具有挑战性。如果你遇到过一个你不明白的东西，那么就把它放下。这个网站提供了大量优秀的论文。
倾听前辈的意见：AndrewNg，IanGoodfellow和YannLeCunn等人都会定期接受采访，并给出该领域工程师关于人工智能主题的观点。这个Youtube频道收集了这些演讲的最佳内容。
与领域保持同步：Wired是所有对科技感兴趣的人的最佳平台之一。它每天发布多个与AI相关的故事，可在这里找到。另外，也可以使用TechCrunch的FacebookMessenger机器人---它通常会对AI相关的文章感兴趣，并且每天都会提示你。
哲学：AI有它的支持者和反对者，但是它背后的哲学是有趣的。这一领域的书籍适合初学者，其中包括RayKurzweil的“如何创造心灵”和MaxTegmark的“生活3.0”（http://s3.amazonaws.com/arena-attachments/1446178/cffa5ebc74cee2b1edf58fa9a5bbcb1c.pdf?1511265314）---请尝试阅读这些内容。
贡献：如果你是喜欢从别人的经验中学习的人，请查看人工智能和深度学习Facebook小组。或者通过https://www.reddit.com/r/artificial/在AI上查看Reddit的主题。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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