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    2022-08-08 10:34:42

    人工智能上市公司龙头股票有哪些

    一、科大讯飞(002230),属于人工智能稀缺标的,多领域布局苦尽甘来,业绩拐点临近。二、浪潮信息(000977),人工智能基础设施提供商,目前具备业界最全CPU服务器产品线。

    三、中科曙光(603019),含着金钥匙出生的先天云端人工智能厂商,成长为国内高性能计算领域绝对龙头。

    中科创达(300496):嵌入式AI技术的领军企业,其嵌入式人工智能平台提供了从芯片层、驱动层、操作系统层到算法层的一整套解决方案。

    四、科大智能(300222),工业生产智能化全产业链布局,机器人产业市场规模庞大。公司是智能自动化行业龙头。五、长安汽车(000625),人工智能龙头股。

    1月27日长安汽车(000625)开盘报13.2元,截至15时收盘,该股报12.82元跌2.88%,成交7.21亿元,换手率0.95%。到2025年,车载功能实现100%语音控制。

    六、中科信息(300678),人工智能龙头股。1月27日盘后消息,中科信息今年来涨幅下跌-3.93%,最新报21.64元,成交额4.92亿元。智能分析是人工智能(AI)的重要分支。

    七、高乐股份(002348),人工智能龙头股。1月27日,高乐股份收盘跌6.87%,报于2.17。当日最高价为2.3元,最低达2.15元,成交量59.26万手,总市值为20.55亿元。

    【拓展资料】什么是人工智能?

    人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    我们公司在此方面也在进行积极且有意义的探索,实现人工智能在医疗健康领域的应用。

    国内最好的人工智能上市公司

    国内最好的人工智能上市公司:首当其冲科大讯飞:作为中国智能语音与人工智能产业领导者,专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成AI爱发猫

    在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。

    6月27日,《麻省理工科技评论》(MITTechnologyReview)全球50大最聪明企业榜单发布,科大讯飞首次上榜名列全球第六,在同期上榜的中国公司中位居第一,科大讯飞作为中国人工智能产业领导品牌获得广泛共识,成为国际人工智能竞争格局中的代表性中国力量。

    拓展资料1.人工智能(英文:人工智能,简称AI)又称智能机械和机器智能,是指人类制造的机器所表现出来的智能。一般来说,人工智能是指通过普通的计算机程序表现人类智能的技术。

    该词还指出了这种智能系统是否可以实现以及如何实现。一般教材领域对人工智能的定义是“智能体的研究与设计”。智能体是指能够观察周围环境并采取行动实现目标的系统。

    约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。

    AndreasKaplan和MichaelHeinlein(Michaelhaenlein)将人工智能定义为“系统正确解读外部数据,从这些数据中学习,并通过灵活的适应使用这些知识来实现特定目标和任务的能力”。

    人工智能的研究具有高度的技术性和专业性,每个分支领域都具有深度和差异性,因此涉及范围广泛。

    2.人工智能的核心问题包括构建推理、知识、规划、学习、沟通、感知、移动物体、使用工具和操纵与人类相似甚至优于人类的机器的能力。目前,大量的工具已经应用了人工智能,包括搜索、数学优化和逻辑演绎。

    基于仿生学、认知心理学、概率论和经济学的算法也在逐步探索中。思考来自大脑,思考控制着行为。行为需要将意志实现,而思想则是对收集到的所有数据进行排序,这就相当于一个数据库。

    因此,人工智能最终会进化成一台机器来取代人类。人工智能的定义可以分为“人工”和“智能”两部分。“人为”很容易理解,也没有争议。

    有时我们必须考虑人类可以创造什么,或者人类自身的智能是否高到足以创造人工智能,等等。但一般来说,“人工系统”是一般意义上的人工系统。3.人工智能机器人关于什么是“智力”有很多问题。

    这包括意识、自我和心理(包括无意识思维)等等。人们普遍认为,人们理解的唯一智力是他们自己的智力。

    然而,我们对自己的智能的理解是非常有限的,我们对人类智能的必要元素的理解也是有限的,所以很难定义什么是“人工”智能是的。因此,对人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。

    关于动物或其他人造系统的其他智能也被普遍认为是与人工智能相关的研究课题。人工智能在计算机领域受到越来越多的关注。它已在机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统中得到应用。

    中国十大机器人公司

    中国十大机器人公司:1、华为2012年华为在香港设立诺亚方舟实验室,目的就是要研究新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。

    2、百度在人工智能方面,百度目前拥有语音、图像、NLP等多项人工智能技术,开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态,共享AI领域最新的应用场景和解决方案。

    目前,百度人工智能研究成果已全面应用于百度产品,让数亿网民从中受益,如度秘、语音识别、语音合成、语音唤醒、文字识别、人脸识别、风控与反欺诈、增强现实、交互技术UNIT、知识图谱等。

    3、阿里巴巴阿里的ET城市大脑、ET工业大脑等多个人工智能场景,在各个企业中进行应用,它们重新架构了传统企业,提高生产效率的体现。

    目前已有AI设计师鲁班,智能客服阿里小蜜,机房巡逻员天巡等人工智能产品。

    4、腾讯目前人工智能已经运用在腾讯多个产品中,比如说在的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等,还比如用户购物、看新闻,背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。

    5、深兰科技  深兰科技是快速成长的人工智能领先企业,也是平台型世界级AIMaker,2014年归国博士团队创建,致力于人工智能基础研究和应用开发,人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。

    6、科大讯飞一家专注于从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,以及软件、芯片开发的国家级骨干软件公司。

    该公司成立于1999年,目前已经是中国智能语音与人工智能产业领导者,在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。

    7、商汤科技中国领先的人工智能头部创业公司,专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。

    公司以“坚持原创,让AI引领人类进步”为使命,商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心,并成为中国一流的人工智能算法供应商。

    8、中科创达自2008年成立以来,中科创达一直致力于提供卓越的智能终端操作系统平台技术及解决方案,助力并加速智能手机、智能物联网、智能汽车等领域的产品化与技术创新。

    拥有着国际化专业团队的中科创达将总部设在北京,而研发中心则分布于全球20个地区。  9、图灵机器人隶属北京光年无限科技公司,于2014年11月第一次发布图灵机器人。

    受益于AI的发展,它已经是国内最具创新能力的人工智能创业公司之一,并率先在业界发布了第一款AI机器人操作系统TuringOS,是中文语境下智能度最高的机器人大脑。

    10、大疆创新在无人机行业里,大疆创新取得了非凡的成果,并且还带动了整个无人机产业的发展,目前已经是全球消费级无人机最大的企业,占领了市场70%的份额,客户遍布全球百余个国家和地区,开启了智能飞行时代。

    中国目前人工智能最好上市公司

    科大讯飞:作为中国智能语音与人工智能产业领导者,专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。

    在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。6月27日,《麻省理工科技评论》

    智能科技概念股上市公司有哪些

    一、智能机器人1、工业自动化:智云股份(300097)、科大智能(300222)、蓝英装备(300293)、汇川技术(300124)、宝德股份(300023)、海得控制(002184)、天奇股份(002009)2、焊接(输送)设备:佳士科技(300193)、瑞凌股份(300154)、南京熊猫(600775)、锐奇股份(300126)、、泰尔重工(002347)3、工业机器人:、亚威股份(002559)、华中数控(300161)、三丰智能(300276)、巨轮股份(002031)、软控股份(002073)、新时达(002527)、、机器人(300024)、gqy视讯(300076)、金自天正(600560)、博实股份(002698)、工大高新(600701)、钱江摩托(000913)、秦川发展(000837)、英威腾(002334)、上海机电(600835)、山河智能(002097)、金鹰股份(600232)4、机器人控制器:慈星股份(300307)、科远股份(002380)5、家用机器人:紫光股份(000938)万讯自控(300112):自动化机械概念,智能阀门定位器、CCS压力开关、气动加载电动执行器、散裂中子源法因数控(002270):09年研制开发的国内首台双机器人切割工作站在陕汽顺利通过验收并投产运行海伦哲(300201):消防机器人,公司现有多款机器人产品,主要用于消防领域,如灭火机器人,破拆机器人等日发精机(002520):RFSCD系类直角坐标机器人,数控机床、机械产品雷柏科技(002577):机器人集成业务或成主业之一二、智能穿戴1、谷歌眼镜:环旭电子(601231)、水晶光电(002273)、康耐特(300061)、长江通信(600345)、共达电声(002655)2、体感技术:联创光电(600363)、数码视讯(300079)、高德红外(002414)、汉王科技(002362)、川大智胜(002253)、科大讯飞(002230)、汉威电子(300007)、苏州固锝(002079)、中颖电子(300327)3、柔性电路:超华科技(002288)、中京电子(002579)、丹邦科技(002618)、得润电子(002055)、深圳惠程(002168)、生益科技(600183)、金利科技(002464)、兴森科技(002436)4、智能耳机:漫步者(002351)、奋达科技(002681)、歌尔声学(002241)5、可穿戴芯片:北京君正(300223)6、ihealth:九安医疗其他可穿戴设备:上海新阳(300236)、福日电子(600203)、长电科技(600584)、达华智能(002512)、荣科科技(300290)扩展资料人工智能近一年来在国内的发展势头迅猛,企业的技术、产品、商业化也在发生着日新月异的变化。

    技术层面,人工智能的底层算法不断迭代。在经过快速发展期后,人工智能产业利润也开始逐步释放。在商业化层面,今年将是计算机视觉变现突破的一年,优质的计算机视觉公司有望实现营业收入的高速增长。

    未来,在人工智能各细分领域中,均可能将出现“赢者通吃”、一家独大的局面。在广阔的AI市场中,具备“一技之长”的公司均有望获得自己的市场。

    有行业人士指出,人工智能经过几年的发展,现在已经到了“四要素”阶段,即“数据+算法+运算能力+场景”,单纯算法优秀的公司在一级市场融资的吸引力明显下降,缺少应用场景的人工智能前景堪忧。

    从“四要素”的角度来看,人工智能时代可能胜出的正是拥有丰富应用场景的传统巨头。

    参考资料来源:百度百科:概念股参考资料来源:云财经:人工智能上市公司及概念股、龙头股一览参考资料来源:南方财富网:2017最新智能概念股有哪些?智能概念股龙头一览表。

    阿里巴巴是怎么悄悄成为了中国最大的AI公司的?

    在互联网行业中,多年来一直流行着阿里巴巴靠运营的传说,至于技术,那包括马云在内都不内行。可是,现在人们发现,电商包裹每天10亿的背后竟然不折不扣的浮出水面一家超级AI科技公司。

    如今,业内几乎都已经认可,阿里巴巴作为中国研发投入最高的上市公司,已经在电商、金融科技、物流等肥沃的土壤中培育出来了云计算、物联网、大数据、人工智能等等可以落地的大量成果1.在“2019年云栖大会”上,阿里云智能副总裁马劲称,阿里巴巴AI每天调用1万亿次,服务全球10亿人,日处理图像10亿张,日处理视频120万小时,日处理语音55万小时,在不知不觉中就成为了中国最大的AI公司。

    同时,阿里巴巴首次披露人工智能的完整布局,在AI芯片、AI云服务、AI算法、AI平台、产业AI实现全线领先。

    以智能音箱天猫精灵为中枢,阿里巴巴人工智能实验室正式发布“家庭大脑”,天猫精灵也将成为首款采用平头哥定制芯片的家用产品。

    阿里人工智能实验室和平头哥共同定制开发的智能语音芯片TG6100N,在即将推出的音箱产品中使用。

    同日公布的数据显示,天猫精灵已经接入了超过660家IoT平台,覆盖超过60个品类、900多个品牌、2亿可连接设备。

    2.短短几年,阿里巴巴投资了超过5家芯片公司,分别是寒武纪、BarefootNetworks、深鉴、耐能(Kneron)以及翱捷科技(ASR)。

    2018年4月,阿里收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPUIPCore公司中天微。这都表明,阿里巴巴的芯片硬件战略不是仅仅布局那么简单。

    在毕马威KPMG发布2018年全球科技创新报告中,对科技颠覆式创新者进行分析,阿里巴巴超越Facebook、亚马逊、谷歌等美国科技企业,成为全球最具颠覆能力科技企业。

    3.有梦想就有目标,然后就有了眼光,加上公司这些年的高速发展积累的财力,也并没有把钱用在奖励员工去香港买豪宅,在一些关系整个国家、社会利益的科技研发方面提前布局不及成本的投入,百转千回之后到了收获期。

    在正在开启的5G万物互联时代,软硬结合的发展将成为大多数互联网公司的选择,而包括阿里巴巴、谷歌、亚马逊等公司已经都形成了规模化效应,留给后来者的时间不多了。

    在2019年9月阿里巴巴集团20周年年会上,马云说,「阿里巴巴今天已经变成一家技术公司。我们明明有很好的路可以走,却选择没有人走过的路,但又必须要去走的路。」

    现在比较领先的人工智能公司有哪个?

    在应用层的中国人工智能公司按照领域划分包括:机器人:Geek+、Rokid、图灵机器人、优必选。自动驾驶:百度、天瞳威视、地平线机器人、驭势科技。

    无人机:大疆、亿航、HoverCamera、零度智控。语音助手:百度、出门问问。商业智能:永洪科技、DataKM。

    中国人工智能什么上市公司排前几名

    目前国内应该还没有专门研究人工智能的上市公司,只是有很多大的科技公司入足了人工智能领域,当然也有一些公司很早之前就开始进入这个领域,比如百度,科大讯飞等,随着人工智能技术的飞速发展肯定会有越来越多的人加入其中。

    国内人工智能有哪些代表公司和产品?

    国内值得关注的人工智能公司有:百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗等多家大型企业,他们被视作创新典范的人工智能企业。人工智能会带来社会变革,使得AI技术无处不在,渗透至各行各业。

    下面简要介绍一下上述公司:1、百度人工智能是百度的核心战略,众多技术已达到国际水平。百度成立Apollo基金和DuerOS基金,推动中国AI的发展。

    同时,赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识,因AI将会像水电一样成为基础设施,无处不在。2、腾讯腾讯面对人工智能,加速其创新脚步。

    创建了人工智能实验室AILab,该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队,专注于人工智能的基础研究,所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军,让AILab备受关注。

    3、阿里巴巴阿里所成立的人工智能实验室,主要面向消费级的AI产品研发,包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室,欲抢夺家庭控制入口。

    另外,阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范,将人工智能引入至金融生活,包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市,就是蚂蚁金服所研发的。4、搜狗搜狗在IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器,而是依托人工智能。

    并且向清华大学捐赠1.8亿元,一起成立了’天工智能计算研究院’。

    随着中国科技的崛起,物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑,中国更是处在高速成长阶段,尤其人工智能研究能力在全世界前列,国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿,与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技,使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。

    人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道?

    人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据:全球人工智能发展历程市场规模投融资数量、金额及轮次企业增长情况人才分布情况竞争格局等发展历程:当前全球人工智能处于第三个发展高潮期人工智能至今已经有60多年的发展历史,其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议,从诞生至今经历了三次发展浪潮。

    当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。

    市场规模:中国人工智能市场规模增速超过全球——全球市场规模:2020年疫情影响下全球人工智能市场规模增速放缓基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动,大大提升了生产效率和生活质量,也促进了各个行业的发展和变革。

    全球人工智能产业规模持续增长,2020年受疫情影响增速有所放缓。根据IDC公布的数据显示,2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长12.3%,达到1565亿美元。

    IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响,但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。注:IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。

    ——中国市场规模:中国人工智能市场增速高于全球占比有所提升近年来,中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。

    根据中国信通院数研中心测算,2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币,同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

    2020年,中国人工智能市场规模占全球比例接近30%,且较上一年有所提升,说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。

    注:中国信通院的市场规模根据IDC数据测算,统计口径与IDC一致,即包括软件、硬件与服务市场。汇率按6.7计算。

    行业投融资情况:资本助力行业高速成长中国人工智能投资市场遥遥领先——投融资数量及金额:近两年全球人工智能投资金额高速增长从全球市场来看,人工智能的火热,离不开背后资本的助力。

    2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长,2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起,投资总金额达1598.02亿元。

    2019-2020年人工智能投融资事件有所减少,2020年相关投融资事件仅有791起,但投资金额却逐年增加,2021年仅1-11月份,全球人工智能投融资金额已高达3227.60亿元。

    注:数据截止2021年11月底。——投融资区域竞争情况:中国人工智能投资额远远领先行业成长性较高从投资区域来看,全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。

    其中,中国人工智能投资额远远领先,2021年达到2293.19亿元,接近美国人工智能市场的3倍。注:数据截止2021年11月底。

    企业数量情况:全球人工智能独角兽企业数量高速增长主要分布在中美市场——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%近年来,人工智能成为全球关注的焦点之一。

    各国均大力发展人工智能,人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示,2020年,全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜,相比2019年的40家增长了57.5%。

    ——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者从区域竞争情况来看,以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。

    欧洲在人才储备上多于亚洲地区,但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲,亚洲对创新业务发展友好。其中,中国是全球人工智能发展速度最快的国家,且发展速度领先于全球。

    在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”,美国以34家人工智能独角兽企业排名第一,其次是中国21家和英国3家。

    企业与人才竞争情况:中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才——企业竞争情况:全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国目前,全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。

    根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中,美国企业入榜数量最多,有9家企业上榜;其次是中国,上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。

    从细分领域来看,人工智能涉及范围广阔,除科技巨头全方位深度参与外,其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争,构建了纷繁复杂的竞争格局。

    其中,基础层领域硬件发展日新月异,巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用,细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔,参与企业众多。

    科技巨头是行业内最重要的力量,具备数据、技术、资本等优势,结合自主研发和兼并收购共同发力,将在AI领域进行全方位跨层次布局,引领行业发展。

    其中,具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等,全面布局人工智能行业。

    基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等,将人工智能与自身业务深度结合,不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业,如IBM、微软等,面向企业级用户搭建智能平台系统。

    ——人才竞争情况:美国AI人才数量领先全球中国进步空间巨大从国家角度看AI高层次学者分布,美国A1高层次学者的数量最多,有1244人次,占比62.2%,超过总人数的一半以上,且是第二位国家数量的6倍以上。

    中国排在美国之后,位列第二,有196人次,占比9.8%。德国位列第三,是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

    竞争力预测:2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距,但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。

    据普华永道预计,未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益,2030年人工智能产值将达到GDP比重的26.1%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的14.5%和11.5%。

    由上述分析来看,中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早,在技术与人才储备上更胜一筹。

    但近两年,中国人工智能的市场规模增速超过全球,其在全球的占比也有所提高,加之资本市场火热,逐渐形成大批人工智能龙头企业,不断提升其国际竞争力,未来有望在技术与政策的双重推动下,持续领跑全球市场。

    更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

     

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    一、我们身处人工智能的时代

    人工智能的时代

    时代的发展
    互联网时代的发展

    站在互联网的角度理解人工智能:人工智能AI(artificial intelligence)是互联网时代发展的必然趋势。

    人们从早期做web开发,到移动端的开发;之后随着数据量的增大,人们开始研究高并发的问题;当数据量不断的增大,而人们希望数据不被浪费时,产生了大数据的技术,包括:大数据的如何存储以及大量数据的如何计算分析;由于计算分析和存储需要资源,互联网便发展到通过云计算进行存储与计算,包括虚拟化的计算,如:docker,k8s;再到后来,人们不是仅仅局限于将数据进行存储和简单分析,更多的是想从数据中挖掘出价值,人们便想到了人工智能,因为人工智能中有很多的算法,可以帮助人们从数据中挖掘出价值。

    注意,区分大数据和人工智能的概念:
    ① 大数据:专注于已有的数据的存储和计算,生成分析报表;
    ② 人工智能:专注于利用已有数据挖掘规律,对未来进行预测。

    人工智能领域的技术

    在人工智能领域中,其技术的发展具体有如下内容:
    人工智能领域
    人工智能从早期的使用机器学习的算法来做数据挖掘,到分布式的进行数据挖掘;再到进一步的把算法研究得更加深入,走向了深度学习的领域,于是人们开始发现深度学习可以使更加复杂的问题(如:计算机视觉、自然语言处理)变得更加的准确,于是有了各种各样的应用;在人工智能发展过程中还存在强化学习,比如:利用强化学习的技术,在前几年有AlphaGo这样下围棋的机器人,近几年有各种各样的智能制造中使用到的机器人。这些都是应用人工智能产生的一些产业。

    所以,人工智能是现在互联网中发展的一个大的趋势:如何更好的利用数据去挖掘数据中的价值,把挖掘到的数据的价值(规律)进行更好的应用,并对各行各业加以帮助。

    人工智能的应用

    应用
    人工智能已经逐步渗透到生产生活中的方方面面,无论是医疗、教育、交通、物流,还是传统生产制造、金融、农业设置是军事、游戏,人工智能的身影无处不在,并发挥着越来越重要的作用。
    应用应用

    二、人工智能的流程和基本概念

    人工智能常见流程

    拟人
    人工智能是拟人

    灵魂三连问:

    1. 为什么说 “人工智能是拟人” ?因为人工智能的流程与思考的过程非常相像。
    2. 如何看现在的人工智能做得有多好?其越像人的思考过程,越和人的准确率接近,则该人工智能做得越好。
    3. 怎么理解人工智能是 “拟人” 这两个字?且看下文讲解 ↓↓↓

    首先,需要理解的是何为人工智能?通俗来讲,人工智能就是让机器像人一样具备学习的能力。

    其次,人工智能 AI 包含三大块内容,分别是:机器学习 ML(Machine Learning)、深度学习 DL(Deep Learning)、强化学习 RL(Reinforcement Learning)。

    在早期的人工智能,人们会称为机器学习,是一些经典机器学习算法的统称。关于 “机器学习” ,可以用 “让机器像人一样具备学习的能力” 这句话来解释。但如何让机器像人一样具备学习的能力,做到人工智能呢?这需要先了解人类的思考过程。

    • 人类的思考过程:人的大脑根据生活中的经验,归纳和总结出相对应的规律。这些规律可以使人们未来碰到新的问题时,能够将新的问题代入到脑海中,根据已有的规律来思考——当未来碰到该新问题时,应该给出什么样的预测结果,需进行怎样的决策。
    • 人工智能流程对比人类思考的过程:
      • 对于机器,它的大脑是计算能力(如CPU和内存,这些帮助机器来计算的,实际上就是它的大脑),而历史数据相当于人类的经验;
      • 将数据交给计算机进行训练,训练的过程相当于像人一样归纳和总结相对应的规律;
      • 在人工智能中,这些规律就是模型;
      • 未来出现新的问题,即碰到新的数据,将新的数据代入到模型中去预测未知的属性,得到的结果便是预测值。

    从中可以发现:这种对已有的数据进行训练得出某种模型利用此模型预测结果的这一过程,与人类的思考过程非常类似。

    人工智能的流程与本质
    流程
    人工智能的流程:把数据代入到算法中,生成对应的模型,最终把模型上线,来进行预测。(即:数据预处理 → 算法求解 → 模型评估 → 模型上线)

    人工智能的本质:把X、y代入公式中计算出参数(解方程组算出参数),当未来有新的X时,将其代入公式中得到预测的y(ŷ,叫做y hat)。

    怎么才能猜的更准?“数据为王” 的思想。若拿到的历史数据,其数据质量越高,数据量越大,得到的参数就越可靠,于是通过该参数算出的值会越准确。

    做工人智能的目的是——做预测;目标为——生成模型,而想要生成模型,需要数据和算法。
    因此,对于人工智能来说,为了得到更好的模型结果,要不就是改算法(公式),要不就是找到更多等好的数据。

    算法工程师
    ① 核心任务是生成可以预测准确的模型
    ② 具备相关的代码能力

    人工智能基本概念与区别

    基本概念
    深度学习以前是机器学习的分支,因为深度学习是基于神经网络算法衍生出来的,由于近些年发展的很快,所有往往单独拎出来成为一门学科。

    强化学习以前也只是机器学习的分支,随着现在深度强化学习(深度学习结合强化学习)的流行,也成为了一门学科,强化学习将来有望成为人工智能未来的明星。

    机器学习不同的学习方式

    人工智能中的核心是机器学习(Machine Learning,ML)。其原因是:机器学习研究的是各种各样的算法,算法是核心。
    机器学习的学习方式
    从学习方式上看,机器学习分为:有监督学习、无监督学习、强化学习

    • 有监督学习(Supervised Learning, SL)
      • 指原始数据中既有特征值也有标签值的机器学习
      • 特点:① 目标明确 ② 需要带标签的训练数据 ③ 效果容易评估
    • 无监督学习(Unsupervised Learning, UL)
      • 其中没有需要预测或估计的目标变量(或标签值)
      • 特点:① 目标不明确 ② 不需要带标签的训练数据 ③ 效果很难评估
    • 强化学习(Reinforcement Learning, RL)
      • 含义:让智能体与环境进行互动,不断学习以便调整策略的过程,这使智能体变得越来越聪明。

    人工智能按照学习方式可分为:a. 有监督学习(数据集中有x和y)、b. 无监督学习(有x)、c. 半监督学习(有x和一部分y)、d. 强化学习(智能体与环境互动过程中产生数据,再代入算法中生成模型)。

    深度学习比传统机器学习有优势
    区别
    机器学习:人们更多的是把数据拿过来做特征的抽取(特征处理),这个过程更多的会有人为的参与,如:人为的选择用哪些算法,使用哪些数据做特征抽取。人为更多的参与预处理,将预处理后的数据交给后续的算法去生成算法中的参数。

    机器学习和深度学习的区别
    ① 机器学习属于浅层的算法(算法的公式不是特别复杂,更像分阶段的流程);
    ② 深度学习属于深层的算法(将提取特征的阶段放到整个神经网络中,更像端到端的流程)。

    深度学习相比机器学习的优势
    ① 是更端到端的学习方式;
    ② 由于网络层次更深,其可训练的参数更多(可以学习如何更好提取特征);
    ③ 可以解决更复杂的问题。

    理解 —— 有多少人工就有多少智能(人工智能的本质)

    • 机器学习:在特征工程中做的多好,最后的算法就能预测的有多准;
    • 深度学习:设计的网络有多好,模型预测的就有多准确。

    三、人工智能的常见任务和本质

    常见任务

    有监督机器学习任务与本质

    做人工智能时,首先要明确需求是什么?预测的东西是什么?即:先明确有哪些任务,再选择相对应的算法。

    回归、分类、聚类、降维都是机器学习中具体的任务。其中,① 回归和分类属于有监督机器学习;② 聚类和降维属于无监督机器学习。

    回归 Regression

    • 本质:拟合历史已有的数据,根据拟合出来的函数走势预测未来
    • 目标:预测-inf 到+inf 之间具体的值,连续值
    • 应用:股票预测(如:股票值的预测)、房价预测

    分类 Classification

    • 本质:找到分界,根据分界对新来的数据进行分类
    • 目标:对新的数据预测出是各个类别的概率,正确的类别概率越大越好,最后通过选择概率最大的类别为最终类别,类别号 label 是离散值
    • 应用:图像识别(如:识别该人是否戴安全帽)、情感分析(如:分析是正面情感还是负面情感)、银行风控(如:预测该人可承受怎样的风险,推荐不同的理财产品)

    总结
    ① 回归是做拟合,分类是找分界对应的超平面(通常超平面指:点、线、面)。
    ② 回归(连续型)和分类(离散型):有监督机器学习。具体看预测的值是离散型的还是连续型的,对应不同的分类。
    ③ 注意:股票预测中,若要预测未来某股票是会涨还是跌—— 分类任务,则需找分类所对应的算法去求相对应的分界线/面。

    无监督机器学习任务与本质

    无监督机器学习问题主要有两种:聚类、降维

    聚类 Clustering

    • 本质:根据样本和样本之间的相似度归堆
    • 目标:将一批数据划分到多个组
    • 应用:用户分组、异常检测、前景背景分离

    降维 Dimensionality Reduction

    • 本质:去掉冗余信息量或噪声
    • 目标:将数据的维度减少
    • 应用:数据的预处理、可视化、提高模型计算速度

    总结
    ① 聚类就是分组(归堆);降维类似于换个角度去审视原来的数据。
    ② 由于维度越多,速度越慢。所以,为提高模型运行速度,通常会做降维的任务。

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  • 人工智能算法之python基础

    千次阅读 2022-04-30 19:29:05
    一、numpy函数 别人整理的numpy函数大全 重点 1.ndarray 用各种routines创建各种样式的ndarray 把任何东西,图片、音频、视频等当作矩阵看待,用矩阵运算去处理它

    一、numpy函数

    别人整理的numpy函数大全
    重点
    1.ndarray

    • csv文件读取和操作

    • 用各种routines创建各种样式的ndarray

    • 在这里插入图片描述

    2.ndarray的四种属性

    • ndim:维度
    • shape:形状
    • size:总长度
    • dtype:元素类型

    3.操作
    把任何东西,图片、音频、视频等当作矩阵看待,用矩阵运算去处理它

    • 索引
    • 切片 n[::-1]反转第一个维度反转和第二个维度反转操作不同
    • 变形reshape函数
    • 级联垂直级联/水平级联****concatenate
    • 切分split
    • 聚合操作n.sum(axis=0/1)
      在这里插入图片描述
      nan表示这个函数可以带nan一起玩儿
    • 矩阵操作 矩阵积np.dot()

    4.ndarray广播机制

    二、pandas

    1. series:由ndarray创建的series是引用,由list创建的series是副本
      series中的索引与切片
      -显式索引.loc() 隐式索引.iloc()
      可以套两层中括号
      显式切片/隐式切片

      2…DataFrame
      表格型数据结构,是一个series的字典。可以分块创建,也可以字典创建

    • 列索引column
    • 行索引index
    • 值value

    切片
    在这里插入图片描述
    dataframe和dataframe之间的运算,全部行列索引一致才会相加,不一致补nan

    dataframe和series之间的运算
    add:使用axis参数改变运算的方向(默认是)
    在这里插入图片描述
    3.处理丢失数据
    数据预处理时经常进行的操作
    两种丢失数据:None/np.nan
    判断是否有空数据:
    axis=0行 =1列

    df.isnull.any(axis=0)
    

    过滤空数据:dropna(axis=0,how=‘all/any’)
    填充函数:fillna(value=)
    fillna(axis=/method=/inplace=)

    4.创建层级索引
    series和dataframe都可以创建多层索引
    数组/tuple/product

    多层索引数组的索引和切片:不能跨层索引

    三、matplotlib作图

    别人的博客讲的超好了

    四、文件读取与数据处理操作

    1.文件读取

    with open(file_path) as file_project:
    

    2.按行处理

    for line in file_object:
    ##rstrip是把右边的空字符删掉,类似的操作还有strip和lstrip
    	print(line.rstrip())
    

    3.把读取的行存进一个数据矩阵中

    def filematrix(filename)
    	fr=open(filename)
    	arrayOfLines=fr.readlines()
    	numberOflines=len(arrayOfLines)
    	##知道了数据条目的数量,创建空矩阵来存储
    	returnMat=zeros((numberOfLines,3))
    	##用一个向量存储Labels
    	classLabelVector=[]
    	for line in arrayOfLines:
    		##去掉空字符
    		line=line.strip()
    		##每一行用tab分割成一个元素列表
    		listFromLine=line.split('/t')
    		returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]
    		##-1在python里表示最后
    		classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])
    		index+=1
    	return returnMat,classLabelVector
    

    一些格式方面的处理、字典、元祖、列表、切片等在此不再赘述,可以自行查阅python的字符处理函数

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  • 人工智能算法中的蚁群算法,可应用于多项约束下的最优规划问题。
  • 如何成为一名AI人工智能算法工程师?

    万次阅读 多人点赞 2019-06-30 12:25:21
    经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀? ...正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。...人工智能/机器学习/深度学习 自学如何寻找学习资料 如何选择编...

    https://www.toutiao.com/a6707050434688713227/

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    经常有朋友私信问,如何学python呀,如何敲代码呀,如何进入AI行业呀?

    正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。

    来看看你距离成为一名AI工程师还有多远吧~

    ⭐具体内容:

    我是因为什么开始接触敲代码

    人工智能/机器学习/深度学习

    自学如何寻找学习资料

    如何选择编程语言/框架

    校招/社招/实习/面试经验

    一碗鸡汤

    ⭐声明:

    本篇内容均属于个人观点,建议采纳对自己有用的经验,如有疏漏,欢迎指正,共同进步!

    2017年5月开始第一份实习 / 2017年7月开始学敲代码 / 2017年11月硕士毕业

    擅长的编程语言:R / Python

    不花钱报班,全靠自学,最初是因为穷,后来发现“开源”的世界真是太美好了!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我是因为什么开始接触敲代码?

    我的第一个模型是什么

    由于本科是数学,研究生是量化分析,第一份实习是一家金融科技公司,开始接触所谓的“Fintech”

    第一个任务就是做客户的信用评分卡模型,目的给每个用户打一个信用分数,类似支付宝的芝麻信用分。这是银行标配的一个模型,最常见最传统的算法用的就是逻辑回归

    在课堂上使用的工具是SAS,SPSS,属于有操作界面的,菜单非常齐全,只需要鼠标点一点就能建模,很好上手。但是SAS这些要付钱的,年费还是相当的贵,所以深圳大部分公司进行数据分析和建模工作都选择开源免费的R语言或者Python。这就体现了掌握一门编程语言的重要性。

    虽然说是建模任务,但是前三个月跟建模基本都扯不上边。都在做数据清洗,表格整理(摊手),都在library各种包,用的最多的可能是data.table和dplyr。没办法,很多模型都有包可以直接调用,是最简单的环节了。其实一开始,我一直在犯很低级的错误,各种报错,没有library啦,标点符号没打对啦,各种很low的错误犯了一次又一次,而且连报错的内容都不会看,不知道怎么去改正。如果你也像我一样,真的请不要灰心,我就是这样走过来的。对着错误一个个去解决就好了~

    当时什么都不知道的时候,觉得真难呀,每个环节都有那么多细节要照顾,要学的那么多,做完一个还有一个,还要理解业务含义。但是当完整的做一遍之后再回头,就会觉得,其实,也没那么难嘛~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    敲代码容易吗?

    因为我不是计算机专业的,所以基本上属于没怎么敲过代码的那种。

    后来发现程序员也有好多种类的,前端后端等,因此敲的代码种类也很多,才会有几十种的编程语言,下图是一些这几年的主流语言。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    实习时我一直被队友嫌弃很蠢,而且一开始敲的东西怎么也运行不通,运行出来的都是鬼结果。有n次想放弃的念头,“我干嘛一定要敲这玩意儿?”,但也有n+1次想坚持的理由,因为我真的喜欢我正在做的事。为什么用“坚持”,因为真的不容易。不难,但真的需要有耐心。

    一开始我的状态就是一行行代码的运行,一个个命令的熟悉,反复看,反复运行。

    • 从敲出第一行代码到敲出第一个完整的模型花了3个月
    • 学习XGBoost,光是理论学了3个月,因为前期铺垫要学的还有adaboost/gbdt和各种机器学习的知识模块
    • 从R切换到python花了1个月
    • 从机器学习(Machine Learning)切换到自动机器学习(Auto Machine Learning)花了2个月
    • 从NLP零基础到搭建一个智能问答机器人花了1个月

    从一年前的“什么是过拟合,什么是交叉检验,损失函数有哪些”到后来参加全球人工智能峰会时都能听懂的七七八八,会觉得,努力没有白费呀!

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    可以看出,经过前面的积累,后面会学的越来越快。

    慢慢的就从一开始的那种“唉,怎么又报错啊,好挫败”的心态变成现在的“啊?没error?感觉不对啊,再查验一遍吧”这种抖M倾向的人。代码虐我千百遍,我已经被磨的没有了脾气。

    已经有几个朋友说想转行了,我何曾没想过,只是不知不觉中坚持了下来而已。因为热爱,越虐越停不下来

    小结

    设定一个非常清晰的目标

    为什么第一个写:“我是因为什么开始敲代码的”,因为动机真的非常重要!

    所以,很多人在问我“如何学python?”这种问题时,我的第一回答都是“你学python用来干嘛?”

    在学校也敲打过python,做个爬虫demo什么的,因为目的性不强没多久就放一边了。清晰的目标就比如说你要做NLP,你要知道NLP的应用有智能问答,机器翻译,搜索引擎等等。然后如果你要做智能问答你要知道现在最发达的技术是深度学习,使用的算法有RNN/LSTM/Seq2Seq/等等一系列。而我的清晰目标是在实习的时候给我的任务。当任务很明确的时候,所需要的语言就明确了,所要学习的算法也就明确了,很多东西就顺理成章了不用一头乱撞了。

    从金融到科技

    AI的应用范围很广,每一个研究方向都是无穷尽的。由于金融公司很少与图像处理,NLP等技术会有交集,而我强大的好奇心让我决定去纯粹的科技公司一探究竟。目前已投身于智能家居,目标是Javis

    人工智能/机器学习/深度学习

    我经常在公交的广告牌上看见这些词,好像哪家公司没有这个技术就落后了似的。更多的还有强化学习,迁移学习,增量学习等各种学习。

    这些词儿之间到底什么关系

    机器学习是人工智能的一种,深度学习是机器学习的一种。学AI先学机器学习

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    计算机的“算法” 与 数学的“算法” 的区别

    理论知识对于AI算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的“算法”和计算机CS的“算法”还不太一样,AI算法是偏数学推导的,所以数学底子还是需要点的,学的越深,要求越高。面试的时候,很少让手写代码,90%都是在问模型抠算法细节。

    在学校我是一个不爱记笔记的人,甚至是一个不爱上课的人。但是自从入了机器学习的坑后,笔记写的飞起~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的框架

    按照数据集有没有Y值可以将机器学习分为监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是分类算法,无监督学习是聚类算法。

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    机器学习的通用流程和相关技术如下图:

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    ML这棵树还可以有更多的分支。先有个整体感受,再一个一个的解决掉。这里的知识点也是面试最爱问的几个,是重点呀!面试过的同学应该都不陌生了。

    机器学习如何入门

    机器学习之大,初学者都无从下手。说白了,机器学习就是各种模型做预测,那么就需要有数据,要想有好的效果,就要把原始的脏数据洗干净了才能用。数据内隐藏的信息有时候是肉眼不可见的,那么就需要一些相关技巧来把有用信息挖出来。所有绞尽脑汁使用的技巧,都是为了能预测的更准确。但是谁也没办法做到百分百的命中。

    这里简单介绍下机器学习的三大块:传统的机器学习ML、图像处理CV、自然语言处理NLP

    再推荐一个入门神器:

    Kaggle(www.kaggle.com)

    这是一个世界级的最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。上面的赛题不仅很有代表性,还有很多免费的优秀的数据集供你使用,要知道收集数据是机器学习的第一大难题,它就帮你解决了。入门不用立马参加比赛,把数据下载下来,尽情折腾就好了,要是没有思路,去网上搜别人的解题笔记和代码借鉴一下也很美好~因为这是大家都争相打榜的比赛,所以你并不孤单。

    ML入门该参加的赛题(Titanic)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    图像入门该参加的赛题(数字识别)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    NLP入门该参加的赛题(情感分析、quora问句语义匹配)

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    等做完第一个titanic的比赛应该就有点感觉了。上面4个比赛我都做过,觉得很经典,很适合入门。

    深度学习的入门算法有哪些

    如今的样本输入可以是文字,可以是图像,可以是数字。

    深度学习是跟着图像处理火起来的。甚至现在这个概念都火过了“机器学习”。

    深度学习的算法主要都是神经网络系列。入门推荐CNN(卷积神经网络)的一系列:

    LeNet5

    AlexNet

    VGG

    GoogleNet

    ResNet

    自学如何寻找学习资料?

    开源的世界,美好的世界❤

    “开源”,我的爱!代码届里开源的中心思想就是,share and free

    对于机器学习,网上的社区氛围特别好,分享的很多很全面,而且MLer都非常乐于助人。

    介绍几个我经常逛的社区,论坛,和网页:

    kaggle (www.kaggle.com)

    全球最权威的机器学习比赛,已被谷歌收购。赛题覆盖传统机器学习、nlp、图像处理等,而且都是很实际的问题,来自各行各业。kaggle是数一数二完善的ML社区了,赛题开放的数据集就很有用,非常适合新手练手。对优秀的kaggler也提供工作机会。

    github(www.github.com)

    全球最大同性交友网站,适合搜项目,开源大社区,大家一起看星星,看issue~

    StackOverFlow(www.stackoverflow.com)

    代码报错找它,代码不会敲找它!所有与代码相关的坑,基本都有人踩过啦

    csdn(www.csdn.net)

    最接地气的博客聚集地,最常看的网页之一,一般用来搜索细节知识点或者代码报错时

    sklearn(scikit-learn.org/stable)

    专业做机器学习100年!各算法各技巧的例子code应有尽有

    medium(medium.com)

    创办人是Twitter的创始人,推崇优质内容,国内很多AI公众大号的搬运都来自于这里,medium里每个作者都有自己独特的见解,值得学习和开拓眼界,需要科学上网

    towards data science(towardsdatascience.com)

    与medium很像,需要科学上网

    google AI blog(ai.googleblog.com)

    谷歌的AI团队维护的博客,每天至少更新一篇技术博客。刚在上海开的谷歌开发者大会宣布将会免费开放机器学习课程,值得关注一下,毕竟是AI巨头

    各种大神的技术博客/个人网站

    有很多的网站,会不定期的更新在我的个人博客里

    有口碑的AI公开课平台

    首先说明我没有上课,也没有报班,属于个人学习习惯问题。但考虑到学习差异性,所以还是总结了口碑排名靠前的课程系列。前提,需要有一定数学基础,没有的可以顺便补一补。

    coursera(www.coursera.org/browse)

    吴恩达(Andrew Ng)机器学习

    deeplearning.ai(www.deeplearning.ai)

    fast.ai(www.fast.ai)

    专注于深度学习。Fast.ai的创始人就蛮有意思的,是横扫kaggle图像处理的高手,不摆架子,也不故弄玄虚。中心思想就是深度学习很简单,不要怕。fast.ai有博客和社区。Jeremy和Rachel鼓励撰写博客,构建项目,在会议中进行讨论等活动,以实力来代替传统证书的证明作用。

    udacity(in.udacity.com)

    有中文版,课程覆盖编程基础,机器学习,深度学习等。

    网易云课堂

    碎片时间

    科技圈也是有潮流要赶的,等你入坑就知道。

    追最新的论文,最新的算法,最新的比赛,以及AI圈的网红是哪些~有条件的开个twitter,平时娱乐看看机器学习板块还是蛮有意思的,有很多自嘲的漫画~

    推荐几个我超爱看的AI主题美剧

    硅谷(强推!简直是我日常生活,太有共鸣了~下饭剧)

    西部世界(看的时候不要学我一直在思考如何实现这个那个技术)

    实用的小技巧

    浏览器首推 chrome

    当阅读英文网页呼吸困难时,右击选择“翻成中文(简体)”

    考过雅思和GMAT,曾经我也是一个热爱英文的孩子,如今跪倒在海量技术文档和文献里苟活

    搜索问题一定用google,如果没解决是你的问题不是google的锅

    baidu???ummm......别为难我......很少用

    学会提问很重要,搜索格式推荐

    语言+问题,例如:python how to convert a list to a dataframe

    直接复制错误信息,例如:ValueError: No variables to save...

    请把所有的问题往上抛,网上查比问人快!总是问别人会引起关系破裂的~

    学会顺藤摸瓜

    当你读到一个非常不错的技术文档时,看完别急着关掉。这可能是一个个人网站,去观察菜单栏里有没有【About】选项。或者这也可能是一个优秀的社区,看看有没有【Home】选项,去看看po的其它的文章。

    很多优秀网站都是英文,科学上网必不可少

    学习费用不来自课程,可能来自于硬件要求,学生党要利用好学校资源

    小结

    虽然说了那么多,但还是要说请放弃海量资料!用多少,找多少就好了!(别把这句话当耳旁风

    资料不在量多而在于内容是有质量保证的。很多课程或者公众号只管塞知识,你有疑问它也解答不了的时候,这样出来的效果不好,就像一个模型只管训练,却不验证,就是耍流氓

    如何选择编程语言/框架

    首选英语!!!(咳咳,我认真的)

    说到底,语言只是工具,不去盲目的追求任何一种技术。根据任务来选择语言,不一样的程序员选择不一样的编程语言。很多人最后不是把重点放在能力而是炫工具,那就有点走偏了。

    据观察,在机器学习组里R和Python是使用率最高的两门语言,一般你哪个用的顺就用哪个,只要能达到效果就行,除非强制规定。

    我使用之后的感受是,人生苦短,我用python

    用python建个模型到底多难?

    算法任务大致分为两种,一种是普通算法工程师做的“调包、调参”,另一种是高级算法工程师做的,可以自己创建一个算法或者能灵活修改别人的算法。

    先说说建个模到底有多简单吧。

    有优秀的算法封装框架

    tensorflow / caffe / keras /...

    Auto ML 是不可阻挡的一个方向

    Auto ML(auto machine learning),自动机器学习。就是你只管丢进去数据,坐等跑出结果来就行了。前一阵子谷歌的CloudML炒的很火,愿景是让每个人都能建模,但毕竟这种服务是要钱的。所以我研究了下开源的auto sklearn框架的代码,发现了什么呢?建模到底有多简单呢?就,简单到4行代码就可能打败10年工作经验的建模师。

    再说回来,如果你自己根本不知道自己在做什么,只能跑出来一个你不能负责的结果,就是很糟糕的,那还不是一个合格的算法工程师。你的模型必须像你亲生的那样。但是,只要你想,绝对能做到的!

    学习python电脑上要装哪些东西

    Anaconda

    对,就是这么简单粗暴,装这个就ok了

    学python的应该都会面临到底是python2还是python3的抉择吧。语言版本和环境真的很让人头疼,但是Anaconda惊艳到我了,就是可以自定义python环境,你可以左手py2右手py3

    推荐几个python的IDE

    Spyder

    Anaconda自带的ide。界面排版与Rstudio和Matlab很相似。输入什么就输出什么结果,适合分析工作,我写小功能的时候很喜欢用。

    Jupyter Notebook

    Anaconda自带的ide,属于web界面的。当你程序跑在虚拟机,想调代码的时候适合用。

    PyCharm

    对于写项目的,或者代码走读的比较友好。当你需要写好多python文件互相import时,特别好用。

    我的笔记本配置

    (不考虑经济约束的请忽略这条)

    牌子+型号:ThinkPad X1 Carbon

    推荐配置:i7+16G内存+256G(或更多)硬盘

    系统推荐:Linux,因为开源,有空可以玩玩

    校招/社招/实习/面试经验

    如何安排校招

    大厂的开放时间会比较早,密切关注网申时间节点:

    2019届的秋招:2019年7月 - 2019年11月

    2020届的春招:2020年2月 - 2020年4月

    2020届的暑期实习:2020年3月 - 2020年5月

    2020届的秋招:2020年7月 - 2020年11月

    (以此类推)

    手撕代码能力

    建议提早半年开始准备。我的代码也是从实习开始敲起,敲了半年才觉得下手如有神哈哈。不要做没实际意义的课后题,也不要照着书本例题敲,敲完你就忘了,书本这些都是已经排除万难的东西,得不到什么成长。

    入门修炼:全国大学生数学建模竞赛、全美大学生数学建模竞赛、kaggle、天池…

    项目经历/实习经历

    如果明确自己的职业方向为人工智能/数据挖掘类的,请不要浪费时间去申请其他与技术无关的实习。端茶送水,外卖跑腿,打印纸并不能帮你。当时由于身边同学都断断续续出去实习,面前有一份大厂行政的实习,我…竟然犹豫了一下,好在也还是拒绝了。

    尽量选择大厂的技术实习,毕竟以后想进去会更难。但是不要因为一个月拿3000块就只干3000块的活。把整个项目跟下来,了解框架的架构,优化的方向,多去尝试,就算加班(加班在深圳很正常)也是你赚到,思考如何简化重复性工作,去尝试了解自己部门和其他部门的工作内容与方向,了解的越多你对自己想做的事情了解的也越多。我实习做的评分卡模型,除了传统逻辑回归,也尝试新的XGB等等,而且虽然别人也在做,但是私下自己会把整个模型写一遍,包含数据清洗和模型调优等,这样对业务的了解也更透彻,面试起来所有的细节都是亲手做过的,也就比较顺了。

    如果没有实习在手,世界给我们数据挖掘选手的大门还是敞开着的。kaggle上有专门给数据挖掘入门者的练习场。相关的比赛还有很多,包括腾讯、阿里等大厂也时不时会发布算法大赛,目测这样的算法大赛只会越来越多,你坚持做完一个项目,你在平台上还可以得到相关名次,名次越靠前越有利哈哈哈这是废话。

    BAT常见的面试题(不分先后)

    自我介绍/项目介绍

    类别不均衡如何处理

    数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理

    为什么XGB比GBDT好

    数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤

    缺失值填充方式有哪些

    变量筛选有哪些方法

    信息增益的计算公式

    样本量很少情况下如何建模

    交叉检验的实现

    决策树如何剪枝

    WOE/IV值计算公式

    分箱有哪些方法/分箱原理是什么

    手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平面与非平面

    核函数有哪些

    XGB原理介绍/参数介绍/决策树原理介绍/决策树的优点

    Linux/C/Java熟悉程度

    过拟合如何解决

    平时通过什么渠道学习机器学习(好问题值得好好准备)

    决策树先剪枝还是后剪枝好

    损失函数有哪些

    偏向做数据挖掘还是算法研究(好问题)

    bagging与boosting的区别

    模型评估指标有哪些

    解释模型复杂度/模型复杂度与什么有关

    说出一个聚类算法

    ROC计算逻辑

    如何判断一个模型中的变量太多

    决策树与其他模型的损失函数、复杂度的比较

    决策树能否有非数值型变量

    决策树与神经网络的区别与优缺点对比

    数据结构有哪些

    model ensembling的方法有哪些

    小结

    问题是散的,知识是有关联的,学习的时候要从大框架学到小细节。

    没事多逛逛招聘网站看看招聘需求,了解市场的需求到底是什么样的。时代变化很快,捕捉信息的能力要锻炼出来。你可以关注的点有:职业名/职业方向/需要会什么编程语言/需要会什么算法/薪资/...

    每个面试的结尾,面试官会问你有没有什么想问的,请注意这个问题也很关键。

    比如:这个小组目前在做什么项目/实现项目主要用什么语言和算法/…

    尽量不要问加不加班,有没有加班费之类的,别问我为什么这么说(摊手)

    在面试中遇到不理解的,比如C++语法不懂,可以问这个C++具体在项目中实现什么功能。如果你提出好问题,能再次引起面试官对你的兴趣,那就能增加面试成功率。

    应届生就好好准备校招,别懒,别怕输,别怕被拒,从哪里跌倒从哪里起来。社招不是你能招呼的,会更挫败,因为你什么也没做过。

    虽然是做技术的,但是日常social一下还是收益很大的。实习的时候,也要与周围同事和平相处,尤其是老大哥们,也许哪天他就帮你内推大厂去了。内推你能知道意想不到的信息,面试官,岗位需求,最近在做什么项目之类的。

    挑选给你机会的公司,不要浪费自己的时间。不要每家都去,去之前了解这家公司与你的匹配度

    尤其社招,你一改动简历就很多人给你打电话,你要有策略的去进行面试,把握总结每个机会。像我就是东一榔头西一榔头的,好多都是止步于第一面,就没回信儿了,因为每次面完没有好好反思总结,等下次再遇到这问题还是抓瞎,十分消耗自己的时间和信心。

    一碗鸡汤

    一切才刚刚开始,别着急

    AI才刚刚起步,为什么呢?因为上数学课的时候,课本上都是柯西,牛顿,高斯等等,感觉他们活在遥远的时代,很有陌生感。但是现在,我每天用的模型是比我没大几岁的陈天奇创造出来的,我甚至follow他的社交账号,他就鲜活在我的世界里,这种感觉,很奇妙。每次查论文查文献的时候,看2017年出来的都觉得晚了,懊悔自己怎么学的这么慢,看2018年2月出来的才心里有点安慰。这个证明,你在时代发展的浪潮上,也是一切刚刚起步的证明。机遇与挑战并肩出现的时候,是你离创造历史最近的时候。而所谓的风口所谓的浪尖都不重要,重要的是,因为你喜欢

    找一件可以坚持的事,不要停止去寻找的脚步

    当人做喜欢的事情时,会发光呀!

    当你因为真的热爱某件事,而不断接近它的时候,你的灵魂像是被上帝指点了迷津,受到了指示,受到了召唤。你会很自然的知道该做什么,你想做什么,好像生而为了这件事而来。你有时候自己都想不明白为什么做这件事。看过月亮与六便士的应该懂这种使命感~

    如何成为一名AI人工智能算法工程师?

     

    我不是属于聪明的那类人,我是属于比较倔的那种。就是只要我认定的,我认定到底。天知道我有多少次怀疑过自己,有多少次想放弃,但我还是选择咬牙向前,选择相信自己。坚持的意义就在这里。

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空空如也

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