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Python学习线路及人工智能发展方向

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世界很大,想清楚了再走。

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选择远比努力重要
First

 

不知道你有没有发现,那些成功的人往往是对自己高度自律,内心非常坚定清楚自己想要什么。

 

有个跟我同岁的表哥,让我对他印象发生改变的是近两年,工作之后决定重新考研,一战败北。问他,接下来什么打算?他说:再战。今年二战,边工作边准备。成绩出来了,和去年分数一样,但跟他的目标学校还有很大的距离。又去问他:什么打算,不行考虑调剂试试?他又告诉我:不考虑,考不上再战。

 

试想我自己,你敢吗?我的答好像是我真的不太行。我很清楚步入社会工作后人的精力真的会分散,尽管我还在通过各种身体调节,但我似乎跟大多数人一样,没有那个心劲了,很难捧起书本像上学时候一样安安静静的去看了。

 

但我知道他会成功,太清楚自己想要什么了,内心趋使下的自制力和执行力一定会让他成功。

 

我们这一生,会有无数选择,但同样面临无数诱惑,它会让你改变初心,选择很重要,想清楚了再去努力。

 

从0到1,流程细化

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人工智能与Python
其实人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到,某种意义上来讲C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
而Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。人工智能带火了Python,它的优势浑然天成。

 

 

人工智能发展方向

 

 

回归人工智能,会有以下发展方向的细分:

a.深度学习

•构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重;
•将大量的数据情况输出到这个网络中;
•网络处理这些动作并且进行学习;
•如果这个动作符合指定的动作,将会增强权重,如果不符合,将会降低权重;
•系统通过如上过程调整权重;
•在成千上万次的学习之后,超过人类的表现;
b.计算机视觉

•计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
c.语音识别

•对声音进行处理,使用移动函数对声音进行分帧;
•声音被分帧后,变为很多波形,需要将波形做声学体征提取;
•声音特征提取之后,声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词;

 

d.自然语言处理

•汉字编码词法分析;
•句法分析;
•语义分析;
•文本生成;
•语音识别;
e.智能机器人

•人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上,使得机器人拥有判断、决策的能力,能在各种不同的环境中处理不同的任务。
f.引擎推荐

•推荐引擎是基于用户的行为、属性(用户浏览行为产生的数据),通过算法分析和处理,主动发现用户当前或潜在需求,并主动推送信息给用户的浏览页面。

 

学习线路

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有了语言和方向,接下来就是制定合理的路线进行深入学习。对于人工智能而言,它需要挖掘大量的数据进行分析优化训练,来更好的让机器模型感知学习。对于数据的获取,网络爬虫可以算一条延伸的方向。

 

获得数据进行一系列的操作变幻,进而提高数据准确率以保证误差减小,减少模型训练因为数据导致的问题。数据分析这一环也显得尤为重要,单把数据分析作为一个发展方向也是不错的选择。

 

最后就是机器学习、深度学习算法的深入理解,针对不同的场景进行不同的选择以及可能出现的模型调优,对算法研究通透的也大可以进行更深入的优化训练,让“机器”通过训练学习数据中的规律来达到我们预想的效果。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算,而随着越来越多深度神经网络结构被提出,它在图像识别、自然语言处理等方面取得了越来越大的突破。
人工智能的发展也会更广泛迅速地被应用于各个场景,在这个全新的时代,你做好准备了吗?

 

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