大家好，今天给各位分享直播答题遭人工智能的一些知识，其中也会对直播答题遭人工智能取代进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
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现在适合学习人工智能吗？普通本科学历好找工作吗？
很高兴回答你的问题。
首先针对人工智能这个专业来讲，目前人工智能的发展已经到了可以设立学科的阶段，可见万物互联与智能化的时代正在到来，随着学科的建立与完善，整个社会与人工智能将会互相推动着进步，在下一波产业互联网到来之前，人工智能的学习势必是一个正确的选择。
如今，国内资源丰富的高校们已经设立了人工智能本科专业，这意味着研究生在人工智能方面的课程设置做的比较完善，那么关于这方面的学习完整性是不需要学生们担心的。其次人工智能未来的发展方向非常的广，随着信息交叉专业逐渐向人工智能靠近，许多产业应用有望在信息提速（5G到来时）后得到广泛的落地。
关于人工智能就业的问题，现在绝大多数产业落地面临最多的问题是场景化不精细，技术落地成本高，在整体智能化推动过程中决策尤其不容易，那么在产业规划与发展上面需要本专业的学生拥有很强的行业知识和场景剖析能力。因此现在多数的人工智能职位要求你的工作经验十分的丰富，学历要求虽然放宽至本科，但对于本专业的学生来说，仅仅掌握一定的技术能力并不能很好的去胜任这个职位。因此企业会更看重学历与经历，当然不排除你是dev大佬！
如今，新兴的学科如交互设计，服务设计，物联网等等与人工智能相辅相成，任何产业的发展从来不是单一兴起的，那么在未来如何将人工智能更好的配合其他产业与服务落地是学生们需要长期去关注和学习的！
关注我~让我们一起去探索未来的世界！
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。
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
产值稳步增长
根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。
从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。
从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。
“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长
随着我国“一带一路”计划的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，阿拉伯语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。
机器翻译与人工智能业务集中在广东地区
2021年，具有机器翻译与人工智能业务的企业达252家;从地域分布来看，具有机器翻译与人工智能业务的企业在广东分布最多，占到了总数的27.4%。从企业性质来看，具有机器翻译与人工智能业务的企业以民营企业为主，占比为92.3%，外资企业与合资企业占比均为3.7%，而国营企业占比仅为0.3%。
翻译与语言服务行业向多元化发展
2015年以来，中国语言服务企业翻译业务涉及的主要领域由化工、机械等制造型产业逐渐过渡到科技和教育类产业。2015年排名前三的翻译领域为法律合同(80.6%)、化工能源(77.8%)和机械制造(75.9%)，而2021年排名前三的翻译领域为教育培训(41.1%)、信息技术(40.8%)和知识产权(38.8%)。翻译覆盖领域更加分散、多元，反映了我国语言服务行业的快速发展。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国语言服务行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！
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