想自學(xué)人工智能編程,怎么入門(mén)？首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)，無(wú)論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程因此，沒(méi)有明確的方向。在編程世界中，有一種古老的語(yǔ)言叫做C

想自學(xué)人工智能編程,怎么入門(mén)？

首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)，無(wú)論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒(méi)有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語(yǔ)言叫做C語(yǔ)言，它是C和Java的祖先。所有語(yǔ)言的基礎(chǔ)都來(lái)自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學(xué)習(xí)python，很多人說(shuō)它的語(yǔ)法簡(jiǎn)單易學(xué)。這是正確的。也有人說(shuō)它是初學(xué)者學(xué)習(xí)的最好的語(yǔ)言。事實(shí)上，如果沒(méi)有嚴(yán)格的語(yǔ)法，它可以說(shuō)是“為所欲為”。Java寫(xiě)100行代碼，可能只需要寫(xiě)20行。

不過(guò)，我還是想談?wù)勚鹘?！它是C語(yǔ)言，為什么呢，因?yàn)槟阒粚W(xué)它，再學(xué)C和Java就容易多了，可以說(shuō)它很快就會(huì)帶領(lǐng)你成為一名程序員。當(dāng)然，不是絕對(duì)的。

學(xué)習(xí)python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)，回首C，我覺(jué)得它不是一個(gè)世界。

現(xiàn)在大學(xué)是基于C語(yǔ)言的，你不妨從它開(kāi)始。

我希望這個(gè)答案能對(duì)您有所幫助。

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類(lèi)問(wèn)題，那SVM、決策樹(shù)這些算法還有什么意義呢？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶(hù)數(shù)據(jù)是數(shù)以?xún)|計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹(shù)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說(shuō)明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對(duì)你有幫助，你可以多表?yè)P(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)概念有哪些？

通過(guò)人體系統(tǒng)建模，實(shí)現(xiàn)了人工智能技術(shù)的重大突破。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（anns）只是與人類(lèi)神經(jīng)元實(shí)際功能松散耦合的數(shù)學(xué)模型，但其在解決復(fù)雜模糊的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用卻意義深遠(yuǎn)。此外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中建立大腦結(jié)構(gòu)深度的模型為學(xué)習(xí)更有意義的數(shù)據(jù)表示開(kāi)辟了廣泛的可能性。在圖像識(shí)別和處理方面，CNN視覺(jué)系統(tǒng)復(fù)雜的、空間不變的細(xì)胞的啟發(fā)也極大地改善了我們的技術(shù)。

只要人類(lèi)的感知能力超過(guò)機(jī)器，我們就能從理解人類(lèi)系統(tǒng)的原理中獲益。人類(lèi)對(duì)感知任務(wù)非常精通，人類(lèi)理解與人工智能現(xiàn)狀的反差在機(jī)器聽(tīng)覺(jué)領(lǐng)域尤為明顯?？紤]到人類(lèi)系統(tǒng)在視覺(jué)處理上的優(yōu)勢(shì)，我們借鑒了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器聽(tīng)覺(jué)的相似過(guò)程。也許最抽象的聲場(chǎng)是我們?nèi)绾慰创祟?lèi)。盡管信號(hào)處理問(wèn)題的解決方案必須在強(qiáng)度、頻譜和時(shí)間屬性等參數(shù)的較低水平上進(jìn)行操作，但最終目標(biāo)往往是認(rèn)知問(wèn)題：以我們感知聲音的方式轉(zhuǎn)換信號(hào)，包括改變。例如，如果您想以編程方式更改錄制的語(yǔ)音的性別，在定義其較低級(jí)別的特征之前，有必要使用更有意義的術(shù)語(yǔ)來(lái)描述問(wèn)題。說(shuō)話(huà)人的性別可以看作是一種認(rèn)知屬性，它由許多因素組成：聲音的一般音調(diào)和音色、發(fā)音的差異、詞語(yǔ)和語(yǔ)言選擇的差異以及對(duì)這些屬性與性別關(guān)系的共同理解。

各路大神，能給推薦幾本適合初學(xué)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書(shū)嗎？

你好，我很高興回答你的問(wèn)題。！在有了Python基金會(huì)之后開(kāi)始開(kāi)發(fā)定位是件好事

！深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我建議你大致了解一下內(nèi)容，然后在網(wǎng)上搜索各種文章和視頻，分章節(jié)學(xué)習(xí)。

幾年前，我還在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)學(xué)的要求比較高，各種高階公式和矩陣算法，學(xué)習(xí)起來(lái)比較困難

！我建議你去BiliBili網(wǎng)站搜索一些關(guān)于深度學(xué)習(xí)的視頻。

有一個(gè)中國(guó)人教英語(yǔ)，但是說(shuō)英語(yǔ)的人更好。我忘記了具體的名字，因?yàn)槲乙呀?jīng)學(xué)習(xí)了很長(zhǎng)時(shí)間。他的課程很容易理解，而且都是免費(fèi)的。我遵循他的路線(xiàn)。如果我什么都不懂，我會(huì)停下來(lái)去百度搜索其他文章或視頻。

堅(jiān)持下去很重要。來(lái)吧。