本篇文章给大家谈谈吴恩达 人工智能噱头，以及吴恩达人工智能课程对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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你怎么看待人工智能的未来？
我觉得吧，除非量子计算机理论突破，开始迅猛发展，不然媒体搞的噱头，把人工智能前景说得再美好也没啥用啊，你作为根基的硬件性能，都遇到瓶颈，计算能力不能再增长飞快，能指望人工智能达到怎样的高度？
目前的摩尔定律走到7nm就难以玩下去了，而现在也已经14nm了，说明目前计算能力快到极限了，这时你跟我说人工智能革命来啦，技术要爆炸啦，技术奇点要来啦，我真没看见。
手机电脑N年前就能下象棋，现在AlphaGo下赢围棋也没啥稀奇的啊，这也没什么根本性的变化，只是更深入而已最近也没出现什么新的基础理论突破啊，怎么媒体又开始鼓吹人工智能了呢？
至于AR、VR，很多人想着感觉很激动，脑后插管的时代虚拟现实的时代，要来临了吗？
可是AR、VR说白了，不就是加了一系列传感器捕捉你动作的，另一种特殊的、能交互的实时特效？跟你电视上看到的那些电脑特效有啥本质分别？能比电影中的电脑特效要真实多少？只不过是戴着眼镜、戴着头盔能跟随你动作变化的电脑特效。而且作为以"虚拟现实"为噱头的技术，和现实一样够真实，肯定要是卖点吧？
而我们看到的那些电脑特效，三四十年前就像在搞了，比如终结者，现在烧钱动辄十几亿，而被我们嘲讽的五毛特效还比比皆是，即使技术突飞猛进，我们平民在几十年之内，能享用到多好的电脑特效呢？戴着AR眼镜、VR头盔看五毛特效吗？这有意思？
当然，说它仅是电脑特效那肯定是偏颇，但渲染建模出的虚拟现实，能比电影中的电脑特效真实几分？
至于媒体常说的比如什么机器人替代人，所有人要失业啦，以后大家在家什么也不用干，靠机器养着就行，机器人以后会超越人类，人类会被淘汰啥的。
我想说的是，现在的确很多工厂开始用机器人来替代工人工作，但吹嘘得那么过分真好么？
我们拿扫地机器人来说，十几二十年前就出来了，我小学就看到它的广告了，现在它出来快二十年了。一个类似吸尘器功能，只不过加了一个到处乱窜的马达的小玩意，愣是二十年都没大规模普及，你要知道吸尘器可是1901年就出来了的。
现在的便宜的扫地机器人，说白了，不就是加了个自己乱撞的轮子不认路的吸尘器吗？所谓贵的扫地机器人也不过是多了个路径识别，也就是认路避障的功能而已，而这么简单的"机器人"，愣是一二十年都没普及，你跟我说未来几十年机器人会极大规模替代人类，抱歉，我真没看见，现在顶级机器人的功能当然很牛逼啦，可是成本那么贵，能替代多少呢？要知道连扫地机器人这种简单吸尘器功能的"机器人"都没普及，我真不觉得未来机器人能普及到什么层次。
肯定又有人反驳说，技术是加速发展的，比如你小时候能预测到淘宝、智能手机啥的吗？
我想说的是，蒸汽机时代，那时候人们要预测未来，也会是蒸汽机的天下，而绝不会预测到出现内燃机和电力。电力和内燃机的时代预测未来，也会是电力和内燃机的未来，而不会想到互联网和集成电路。
同样，现在企业啊，媒体啊都预测说未来是人工智能、VR、AR啥的。这些都是现在技术的衍生和深入，和在蒸汽机时代预测未来是蒸汽朋克时代有啥分别呢？我们知道，现在毕竟不是蒸汽朋克的时代，所以，以现在技术发展的眼光来看未来，是行不通的。我不相信人工智能、AR、VR啥的这里面没有泡沫。
指不定过个几年，超导技术突破了，迎来超导技术革命，或者纳米理论突破了，迎来纳米时代，反正不太可能会像媒体预测的那样，是人工智能的未来，毕竟核心硬件你都快到瓶颈期了，你跟我谈未来人工智能？就像上个世纪，汽车飞机发展迅猛，那时，人们预测几十年后的未来也是飞行汽车遍地、星际航行很普遍，可是然后呢，现在呢？现在是这样的吗？
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“亲缘”关系！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！
不得不说的人工智能背后的基石：大数据
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话”脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！没有人工智能的物联网：没大戏
而物流网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！人工智能背后强大的助推器：云计算
云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
关于本次吴恩达 人工智能噱头和吴恩达人工智能课程的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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