大家好，关于当代艺术和人工智能很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于当代艺术和人工智能的关系的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
学人工智能，为什么要先学数学？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下。
首先，人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅涉及到数学，同时还涉及到计算机、控制学、经济学、哲学、神经学、语言学等多个学科，所以人工智能技术不仅难度较高，知识量也非常庞大，这也是为什么长期以来，人工智能人才的培养都集中在研究生教育领域的重要原因。
人工智能当前有六个大的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学，这些研究方向都离不开数学知识，所以要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础。
以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法，所以也可以把机器学习问题看成是一个数学问题。机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，所以很多初学者在进入人工智能领域之前，都会先从机器学习开始学起，而要想顺利入门机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的。
虽然人工智能对于数学的要求比较高，但是即使数学基础不好，也可以在学习人工智能技术的过程中，逐渐补齐自己的数学短板，在学习人工智能技术的初期，也并不会遇到非常复杂的数学问题，只需要具有一些线性代数、概率论的基础知识就可以了。
最后，人工智能技术的学习对于场景有比较高的要求，所以学习人工智能技术并不建议完全通过自学的方式来掌握，最好能够借助研发团队的实验和交流环境，来不断提升自身的研发能力。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？
1、开源框架（Open-SourceFrameworks）
人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。
2、胶囊网络(CapsuleNetworks)
众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。
3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)
2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。
4、联合学习(FederatedLearnnig)
我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。
5、强化学习(ReinforcementLearning)
当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。
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6、人工智能终端化
人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。
7、人脸识别
8、语言处理
艺术有哪些种类？
“艺木”是一个汉语词汇里的文化名词。一般来说，艺木包括绘画，雕刻，建筑，音乐，文学，舞蹈，戏剧，电影，电子游戏（第九艺术）等。艺术属于美学范畴，体现和物化着人们的一定审美观念、审美趣味与审美理想，因此，从美学觉度讲，艺术可分为造型艺术、表演艺术、综合艺术和语言艺术四大类。
现代与古代艺术有何差别？
历史背景不同，时代潮流向前，艺术审美观念发生质的变化，不是巧然是必然，也是无可厚非。
简要分析，力争通俗易懂。
现代艺术：如一幅画作，违反古代艺术审美特点，对作品进行过度包装，夸张加工，抽象思维过盛构成。艺术主张个性形式和表现性强。
古代艺术：审美情趣主张尊重现实，形象真实生动，色彩造型上严谨明晰，接近现实。“古典艺术反映的是物质的真实”。
现代节奏快，古代车马慢。科技发达的现代，对比质朴纯真的古代，谁能保证心不变。
关于当代艺术和人工智能到此分享完毕，希望能帮助到您。
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