很多朋友对于人工智能影片拍摄技巧和人工智能影片拍摄技巧有哪些不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别：
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步：
第一步：数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
就像这样：
总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，
计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。
矩阵：
x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。
y就是一个数字，0~9。
有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。
第二步：抽取特征。
卷积（特征提取）的具体计算方法：
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filterW0、filterW1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b=output。这里的W是我们最终要训练出来的。
计算方法：
w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：
f1第1层=0×1+0×1+0×1+0×-1+1×-1+1×0+0×-1+1×1+1×0=0
f1第2层=0×-1+0×-1+0×1+0×-1+0×1+1×0+0×-1+2×1+2×0=2
f1第3层=0×1+0×0+0×-1+0×0+2×0+2×0+0×1+0×-1+0×-1+=0
那么根据神经网络得分函数：f（x，w）=wx+b
这里的b=1
那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b=0+2+0+1=3
最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3
将卷积核在输入矩阵滑动，
同理可以计算
这里的输出叫做特征图。
这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。
这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。
比如VGG-16，就有16个卷积层。
进一步浓缩叫做池化层。
同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。
浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。
就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。
以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。
第三步：参数更新
那么还有问题，W是多少谁知道？
没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，
先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步：利用参数
既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：
只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。
输出结果：
ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代，测试集准确率是0.7688
第1次迭代，测试集准确率是0.7831
第2次迭代，测试集准确率是0.8829
第3次迭代，测试集准确率是0.8883
第4次迭代，测试集准确率是0.889
第5次迭代，测试集准确率是0.8919
第6次迭代，测试集准确率是0.8908
第7次迭代，测试集准确率是0.893
第8次迭代，测试集准确率是0.894
第9次迭代，测试集准确率是0.8949
第10次迭代，测试集准确率是0.8927
第11次迭代，测试集准确率是0.8935
第12次迭代，测试集准确率是0.8948
第13次迭代，测试集准确率是0.9873
第14次迭代，测试集准确率是0.9881
第15次迭代，测试集准确率是0.9864
第16次迭代，测试集准确率是0.9885
第17次迭代，测试集准确率是0.9906
第18次迭代，测试集准确率是0.9876
第19次迭代，测试集准确率是0.9884
第20次迭代，测试集准确率是0.9902
零基础如何入门人工智能？
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：
1.书本学习买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；
给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：
2.网络学习这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；
如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；
人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
想学人工智能需要哪些基础呢？
姑且把题目理解为“应用/学习人工智能需要哪些基础知识/技能”来回答。换个角度，从目前整个行业的不同岗位角色分工讨论（仅罗列学科、课程或知识要点，不展开）
1.技术岗位角色
共性基础知识：概率论与数理统计、随机过程、组合数学、高等数值分析、应用随机过程、数值计算、泛函分析、近世代数、矩阵分析、现代优化方法、不确定规划、计算几何、算法复杂性理论、机器学习、模式识别、智能系统、深度学习、神经科学导论、数据结构与算法分析、最优化理论、人工智能导论、非线性系统与控制、数据采集、数据清洗与标注等语音算法方向：声学导论、工程声学、语言学概论、自然语义理解、语言哲学、语义最小论与语用多元论、语法化与语义图、现代数字信号处理、语音识别、语言模型、语音合成、语音信号处理等视觉算法方向：数字图像处理、计算机视觉、视频编码与合成、视频处理与应用、图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等数据科学算法方向：机器学习与数据挖掘、可信计算理论、移动计算理论、信息系统建模、图论及应用等工程部署方向（云端）：数据结构、数据库原理、MySQL、并行计算理论、LINUX操作系统、SpringMVC/Struts2、Mybatis、JSP&SERVLET、HTML5、JAVA、SpringMVC、源代码分析与实践、大型分布式网站架构设计与实践、Docker容器与容器云、PythonCookbook、Go语言、MongoDB大数据处理、NoSQL数据库技术实战、大型网站技术架构、Devops等工程部署方向（终端/边缘）：ARM体系与架构、Rtos系统、Android系统（HAL驱动、系统定制、应用开发）、Linux系统（uboot移植、kernel移植、rootfs制作）、C/C++、汇编、Shell脚本、硬件常用知识（处理器技术、存储设别与技术、接口技术、显示、摄像头、扬声器、麦克风等各种外设、传感器技术等）、通信协议（有线通信如USB，以太网；无线协议如蜂窝移动通信、WIFI、蓝牙、Zigbee、NFC等）、物联网协议与技术、数字信号处理信号、自动控制原理与技术、信号检测与估计等工程部署方向（硬件）：模拟与数字电子技术、射频电路、微波与天线、通信原理、传感器融合理论、电子设计EDA、集成电路理论、半导体器件与工艺、音视频技术、材料工程、机械工程等测试技术方向：声学测量、视觉测量、软件测试理论、硬件测试技术、自动测试技术等2.产品岗
产品经理认证NPDP知识体系（7大模块）、产品的规划与设计、产品运营、交互体验、需求分析、原型与功能设计、文案与营销等
3.管理岗
MBA系列课程（管理经济学、营销管理、战略管理、组织行为学、会计学、公司财务管理、人力资源管理与开发、管理与沟通、经济法、国际贸易）、资产评估、领导力、市场营销、电子商务、物流管理、项目管理、合同法、公司法等
4.商务岗
市场营销、电子商务、市场调查与预测、消费者心理与行为、财务管理、商品学、商务谈判、经济学、会计学、物流管理、营销策划、品牌管理、社会心理学、零售学、品牌管理、商务礼仪、经济法、网络营销、渠道管理、销售管理、大客户营销等
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越来越多的无人领域出现了，你如何应对人工智能对你岗位的威胁？
人工智能的发展确实给就业带来了很大冲击，面对这样的冲击，我的原则是：突出自己的优势深耕下去。人工智能总体来说还是代替不了全部工作，比如写作，它再智能也无法拥有完全的人的情感和智慧。
有些简单的体力劳动是最容易被取代的。正如去年曾经讨论过的一样，网上给出了很多即将被人工智能取代的行业，比如：快递员、电话客服、停车管理员、饭店服务员，甚至还有翻译、银行柜员、保安等等。受到的冲击可以说涉及到很多领域。
这种时候应该找到自己的突出优势，然后持续深耕下去，做到精益求精，才能让自己不至于在领域内落后。至于短板，暂时不用去管，现在应该以优势为主。只有在一定的领域内不懈努力，让自己成为更优秀的人，才能够减少人工智能的冲击。
结语：人工智能的发展也许是一件好事儿，以后的世界可能不用再担心失业和就业的困扰。因为人工智能可能会取代大部分人类进行的工作，到时候只有一少部分高智商、高技能的人，在为大家设计生活需要的各种场景，大多数人只需要满足身体生存的需要，然后沉浸在生活的享受中就可以了。未来可期！
人工智能影片拍摄技巧的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能影片拍摄技巧有哪些、人工智能影片拍摄技巧的信息别忘了在本站进行查找哦。
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