老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能学习策略进展和人工智能教学的策略的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能学习策略进展以及人工智能教学的策略的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
- 如何学习人工智能？
- 人工智能aietf哪个最好
- 计算机博士刚刚进组（人工智能），导师说“深度学习研究5、6年了，出不了成果了”，我该怎么办？
- AI赌神Libratus称霸德州扑克赛场，人工智能是如何打德州扑克的？
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
人工智能aietf哪个最好
都好。AIETF是人工智能ETF的简写，目前市场上有多只人工智能ETF产品。哪一个更好需要具体分析，包括基金规模、成分股、费率、业绩表现等因素。投资者应该根据自身的风险偏好和投资目标进行综合比较，再做出选择。
计算机博士刚刚进组（人工智能），导师说“深度学习研究5、6年了，出不了成果了”，我该怎么办？
深度学习很多人研究了这么多年，是没什么好研究的了。但是机器学习机制应该还是有很多需要研究的。比如你自己上学十几年了，是怎么学习的？难道是有个深度学习法吗？机器如何像你一样地学习才能问出你问的这种问题，并且写出能获得“机器博士学位”的博士论文？
学习是智能的基本特征，自然界进化出来的学习机制存在多样性。动物可以学习，因而可以根据经验来改变行为，所有哺乳动物的脑都是学习机器，人类则通过学习来选择和完善几乎所有自主行为的。动物学习有所谓经典条件反射、操作条件反射、二阶条件反射、潜在学习（前置条件反射）、强化学习（基于模型、无模型）等。人工智能的学习机制目前还很单一，跟自然界相比仍然处于很低的水平。
对习得知识的记忆，有所谓程序性记忆（习惯，无法用语言描述的被整体性记忆的知识，比如游泳、骑车、乐器演奏等）和陈述性记忆（可以用语言描述的，可以逐条提取的记忆）。陈述性记忆又分为情景记忆（比如犯罪现场描述、故事等）和语义记忆（比如学习了某个抽象的理论等）。人工智能中的知识存储也是没有自然界这么复杂的。
学习机制需要效用函数，比如多巴胺等几种神经递质。强化学习的效用函数会根据经验进行调整，由所谓奖赏预测误差来驱动。基于模型的强化学习是通过所谓的心理模拟和先前获得的知识来调整决策策略的过程。通过心理模拟，动物可以基于对环境的了解来预测各种行为的假想结果，并将假想结果与先前预期结果进行比较，从而调整相应行为的效用价值。心理模拟与实际结果的差异可以让动物产生“遗憾”、“宽慰”、“失望”、“欢欣”、“后悔”等情绪，这些情绪记忆可以改变未来行为和决策。人工智能目前还没有情绪的概念，更不要说产生意识了。
AI赌神Libratus称霸德州扑克赛场，人工智能是如何打德州扑克的？
1月30日，宾夕法尼亚州匹兹堡Rivers赌场，耗时20天的德州扑克人机大战尘埃落定。卡耐基梅隆大学（CMU）开发的AI程序Libratus击败人类顶级职业玩家，赢取了20万美元的奖金。（关注钮问，关注创业）
众所周知，人工智能已经在围棋中击败了人类中的顶级人物，相比而言扑克更加复杂。扑克不确定因素很多，比如对手可能会欺骗，在现实世界中到处都是欺骗，AI还不懂得怎样欺骗。扑克玩家看不到对手的牌，但在西洋棋、国际象棋和围棋中，大家可以看清对方的棋子。
那么人工智能是如何打德州扑克的呢？
一、AI赌神Libratus的策略Libratus运用了三种策略：增强（自我）学习、残局解算器、避免人类识别模式。程序用“逼近法”打败了人类对手，“逼近法”与直觉有点相似。
德州扑克有运气成分，但比赛总共进行12万手牌，牌运的影响几乎微乎其微。打100-1000手牌，运气还是影响很大的；但打了12万手牌赢到17.66万个盲注，比赛结果的可信度高达99.77%。也就是说，每场比赛打12万手牌，人类与AI进行1000场比赛，AI将赢下998场，人类只能赢下2场。因此，人工智能Libratus有着完全不可逆转的优势。
二、人类学习扑克的模式人类学习扑克的一种模式是试错模式，每次输了一手大牌后，想如果我当时不去加注，不去跟注或者扣牌就不会输了。每次对过去的行为感到后悔，然后总结经验调整打法，看是否赢得更多的钱或少输钱。
人类更多是从互联网学习别人已经总结好的正确打法。然后再加以练习，比如每天打上4-5个小时，再花1-2个小时总结今天打扑克的错误和进步，一般6个月里在互联网上打300—500万手牌，通常能成为优秀的扑克玩家。
三、人工智能Libratus学习扑克的模式扑克人工智能是通过CounterfactualRegretMinimization进行100万亿手牌的训练来形成一套完美的打法。
Libratus主要依靠自己的近乎无限的计算量，通过无数盘德州扑克对决，把自己培养成能够面对各种复杂牌局都能提供最优解，换言之，Libratus本身就变成了德州扑克对决的最优算法集。再根据不同的对手，在不同时间段，进行调整。人工智能必须根据近期相关性的牌局，来调整自己的打牌的范围，进而适应不同对手，不同的打法。
卡内基梅隆大学团队（其ComputerScience专业堪称全球最好）每晚用超级电脑来分析白天的比赛，提高系统性能。系统检测自身在每轮比赛中的弱点，每天补救三个最明显的失误，而不是试图学习对手的制胜战术。
相对其它玩扑克的程序，Libratus最主要的提高在于电脑在接近游戏最后时的玩法。先前的系统从头至尾使用单一战术，但是Libratus使用额外的反馈回路来实时回应对桌的人类。
百度首席科学家的吴恩达说：“扑克曾经是AI最难攻克的游戏之一，因为关于游戏状态你只能看到部分信息。扑克并没有单一的最优下法。相反，AI玩家必须让自己的行动随机化，这样它诈唬时才能让对方无法确定真假。”
如果你也想创业！如果你正在创业！右上角关注：“钮问”的头条号关于人工智能学习策略进展的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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