大家好，今天来为大家解答分享的知识 人工智能这个问题的一些问题点，包括人工智能知识获取也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
本文目录
人工智能的心理学基础
心理学实际上人工智能的基础理论之一。您的问题，我理解为：人工智能与心理学之间的关系，包括：心理学对人工智能的影响，以及人工智能对心理学的发展。
1、心理学对人工智能的影响。
人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。实际上符号主义和行为主义实际上都代表了种最基本的心理学理论：逻辑推理心智研究与行为主义心理学。行为主义侧重从试验来验证理论猜想，而符号主义则侧重于建立完整的公理系统。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算，这可以认为于心理学关系最小。因此心理学，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一，比如：目前人工智能领域的很多强化学习理论都直接来源于心理学。
2、人工智能对心理学发展的影响。
实际上，人工智能目前还是计算机科学下面的一个分支，尽管国内外很多专家都呼吁把人工智能从计算机科学中独立出来，但是还必须意识到，人工智能实际上强调的是一种对人类智能行为的模拟，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习、形象思维、语言理解、记忆、推理、常识推理、非单调推理等一系列智能行为，目前人工智能概念本身也有范化的趋势，即：大自然所体现出来的智能性，如：蚂蚁算法、SWARM算法等都是受到大自然智能现象的启发，有些学者也把这一类归纳为AI领域。
人工智能导论中的知识有哪几种分类方法
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括1、机器2、语言识别3、图像识别4、自语言处理专家系统等
人工智能需要哪些高级的数学知识？
人工智能和数学领域有着非常密切的联系，让我们来进行论述和探讨。
一、数学与人工智能
人工智能是一个交叉学科，应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。
线性代数是描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习方法，将待处理的非结构化数据都转换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式，声音数据可以表示为向量形式，神经网络就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。大家都知道，概率论与统计学可以用来研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测，预测源于不确定性，而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。另外，微积分是数学分析的基础。
二、AI在数学界的作用
人工智能最大的优势，在于可以帮助人们寻找出人类思维不易发现的联系，也就是帮助人类寻找“直觉”。现在的AI，已经可以通过一定的算法，分析大量数据间存在的关系以及规律，从而帮助发现一些新的猜想。一旦在AI的帮助下找到新的猜想，接下来数学家们就要对这些新猜想，进行深层次地推演和证明。那些被证明为“真”的猜想，最终将会作为定理为人类直接应用。目前，AI已经可以提供一个强大的框架，在有大量数据或难以利用经典方法研究的数学领域中，发现了不少有趣且可以获得论证的猜想。
数学在人工智能领域中发挥着重要的作用。如神经网络中的所有参数都被存储在矩阵中；线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便，尤其是在GPU上训练模型时，因为GPU可以并行地以向量和矩阵运算。图像在计算中被表示为按序排列的像素数组。视频游戏使用庞大的矩阵来产生令人炫目的游戏体验。在机器翻译中，如何检测你输入的语言种类会用到概率论的相关知识。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解，计算各语言模型的概率，然后概率最高的是最后确定的语言模型。另外，用神经网络进行图像分类，网络的输出是衡量分类结果可信程度的概率值，即分类的置信度，我们选择置信度最高的作为图像分类结果。而混合高斯模型、隐马尔科夫模型等传统语音处理模型都是以概率论为基础的。
三、AI未来对数学界产生的颠覆性影响
就像计算机对于数学的发展造成了一系列影响，不同程度的“人工智能”在当下已经与数学有所交融，在未来也可能以各种方式起到颠覆性的作用。如能够将简单重复的计算工作交给计算机，使得“数值解”成为“解析解”的一大补充，也使一部分解析表达式（例如级数）在理论分析之外有了更多的应用。
由于强大算力的介入，以迭代、大规模计算等等为基础的算法不再仅存在于理论之中，而是在优化、求解等方面有了更大的实用价值。这从思维方式上改变了数学的研究，不仅提供了更多的工具来解决问题，也丰富了计算数学等领域的研究内容。
人工智能的介入使得“将简单重复的推理和验证工作交给计算机”成为可能。即使是这些非常弱意义下的“人工智能”也能够进一步改变数学研究的方式。例如通过人工推导限制讨论的情况数目，再通过机器逐一验证来完成证明。
一方面，人工智能为我们提供了便利。另一方面，人工智能也可以通过数据来学习和了解人类。人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法为驱动的互联网公司。我们身处一个巨变的时代，毋庸置疑，人工智能已经成为科技前沿之一，将给许多行业带来颠覆性的影响。基于数据的人工智能和基于模型的数学方法，两者有机结合，既能推动人工智能的进步，也促进了数学研究的创新。随着“人工智能”的能力提升和应用推广，其他领域的数学研究也会获得一定的帮助，甚至在新工具的帮助下取得前所未有的成果。例如一些将讨论情况数目限制到小范围或者积累成果已经足够丰富的猜想，其证明可以通过机器来打通最后一步。
综上所述，AI在数学界有着举足轻重的地位，很多人工智能应用都需要数学的相关知识来支撑。同时，AI也会在未来会对数学界产生深远和颠覆性的影响。
本文分享自华为云社区《【云驻共创】AI在数学界有哪些作用？未来对数学界会有哪些颠覆性影响？》，作者：龙腾九州。
学习人工智能需要学习那些知识？
机器学习入门指南（2021版）
向大家分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
pdf版思维导图，后台回复：指南
Python——书
之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。
《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。《从入门到实践（第2版）》非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。《利用Python进行数据分析·第2版》数据分析入门必读书，主要介绍了python3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下：https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version
Python——教程
学习Python最好的入门线上教程，首推Python官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。
直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
机器学习最常用的库少不了NumpyPandasMatplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。
Numpy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html中文教程：https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.htmlPandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html中文教程：https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.htmlMatplotlib官方文档：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html中文教程：https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/
Python——视频
实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。
《零基础入门学习Python》：https://www.bilibili.com/video/av27789609
机器学习——书
市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book
偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》，入门可以先看前9章。
市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。
《机器学习：软件工程方法与实现》
现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
机器学习——教程
教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。
Sklearn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/
机器学习——视频
与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。
视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx
作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。
https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi
时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy
机器学习——数学基础
系统地学习机器学习所必须的数学知识
数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。
也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。
我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/
或者3blue1brown：线性代数的本质https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ
其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。
一些经验和建议
1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。
2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。
4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。这是我所知最好的，最有价值的学习方法。
6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长。
OK，以上就是所有内容。欢迎与我交流
分享的知识 人工智能和人工智能知识获取的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
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