人工智能统计入门?人工智能 统计

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大家好,如果您还对人工智能统计入门不太了解,没有关系,今天就由本站为大家分享人工智能统计入门的知识,包括人工智能 统计的问题都会给大家分析到,还望可以解决大家的问题,下面我们就开始吧!

本文目录

  1. 统计学会被AI替代吗
  2. 本科数学与统计学,研究生IT。如何入门AI?
  3. 学人工智能需要学些什么内容
  4. 学ai人工智能怎么开始

统计学会被AI替代吗

不会取代统计学岗位。

人工智能不会淘汰统计学家。

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

人工智能技术大都是建立在统计学基础上,在系统中输入大量的数据,对数据经过一系列筛选处理分析,做出合理的推断。人工智能通过在其上使用的数据规模来生存和改进,这意味着我们不但能够随着时间的推移看到更好的人工智能,而且它们的发展将会围绕着可以挖掘巨大数据的组织。

本科数学与统计学,研究生IT。如何入门AI?

谢谢邀请!

作为一名计算机专业的研究生导师(大数据和机器学习方向),我来回答一下这个问题。

对于本科是数学与统计学相关专业的学生来说,在研究生阶段主攻AI方向是不错的选择,因为AI领域的相关研究方向通常需要具有扎实的数学基础,数学基础好更容易做出成果。但是,相对于计算机专业的学生来说,数学专业的学生在动手实践能力方面会有所欠缺,所以应该加强编程方面能力的培养。

目前AI领域的研究多集中在机器学习(含深度学习)、计算机视觉、自然语言处理和机器人学等领域,其中机器学习的热度比较高,相关的研究也比较系统,所以从机器学习入门AI是不错的选择。

对于非计算机相关专业,同时还没有进入课题组的研一学生来说,在学习机器学习的过程中,一方面要了解机器学习的概念,另一方面也要尽快锻炼自己的编程能力,为研二期间进入课题组做好准备。

目前Python语言在机器学习领域有广泛的应用,我在早期从事机器学习实现时使用的是Java语言,后来改用Python语言之后,明显感觉Python还是比较简单便捷的。另外,Python语言语法简单易学,即使没有任何编程基础也能够掌握。

在掌握Python的基础语法之后就可以开始进行一些简单的机器学习实验了,可以从一些比较常见的算法实现开始,比如knn、决策树、朴素贝叶斯等等,在实验的过程中最好结合实际的场景进行,这样会增强自己的落地实践能力,对于非计算机专业的学生来说,这个环节还是比较重要的。

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。

如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!

学人工智能需要学些什么内容

学习人工智能需要涉及以下几个方面的内容:

1.数学和统计学:人工智能需要使用数学和统计学的基础知识,如线性代数、微积分、概率论、统计学等,对于机器学习、深度学习等算法的理解和应用至关重要。

2.编程语言:掌握编程语言是进行人工智能开发的必要条件,如Python、Java、R等,其中Python是目前应用最广泛的编程语言之一,很多人工智能开发工具和框架都是基于Python实现的。

3.机器学习和深度学习:机器学习和深度学习是人工智能的核心内容,需要学习相关的算法和模型,如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等,同时需要了解各种算法的优缺点和适用范围,以便在实际应用中进行选择。

4.自然语言处理:自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一,需要学习如何对自然语言进行分词、词性标注、语法分析、情感分析、机器翻译等处理,掌握相关的算法和技术。

5.数据库和大数据技术:人工智能需要处理大量的数据,需要学习如何存储、管理、处理和分析数据,掌握数据库和大数据技术的基本原理和应用方法。

6.计算机视觉:计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域,需要学习如何对图像进行处理、识别、分类、分割等操作,掌握相关的算法和技术。

综上所述,学习人工智能需要掌握数学和统计学、编程语言、机器学习和深度学习、自然语言处理、数据库和大数据技术、计算机视觉等多个方面的知识和技能。

学ai人工智能怎么开始

学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤:

1.确定学习目标:了解AI的基本概念和应用领域,确定自己想要学习的具体方向,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2.学习基础知识:学习数学、统计学、计算机科学等基础知识,如线性代数、概率论、算法等。

3.学习编程语言:学习编程语言,如Python、Java等,掌握基本的编程技能。

4.学习AI算法:学习AI算法,如决策树、神经网络、卷积神经网络等,掌握各种算法的原理和应用。

5.实践项目:参与实践项目,如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等,将所学知识应用到实际项目中。

6.持续学习:AI技术发展迅速,需要不断学习新知识和技能,跟上最新的技术发展趋势。

以上是学习AI人工智能的一些基本步骤,可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。

好了,本文到此结束,如果可以帮助到大家,还望关注本站哦!

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