学人工需要学些什么内容，好学吗？ 学人工智能需要学些什么内容，好学吗？
全部答案（共3个回答）
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教学质量好的人工智能培训要学多久？
时间： 17:25
发布：达内-鲍玉菲
来源：达内新闻
据统计，在不久的将来，人工智能人才缺口将达到500万，人工智能和大数据作为两大热门方向，吸引了很多人，现在有很多人想要转入人工智能行业发展，但是不知道要学多久，毕竟对于很多人来说，平时并没有太多的空闲时间来学习。
今天就专门整理了一份人工智能培训需要多久的内容，分享给大家。
一般来说，决定人工智能培训时间长短的主要有课程内容、班型这两大部分。
首先课程这边，目前人工智能的课程制定没有统一的标准，因此不同机构的课程内容是由差别的，有的课程内容多，有的课程内容少，有的课程内容复杂，有的简单，自然学习起来所需要的时间也是不一样的。一般来说，课程比较齐，对于一个零基础的学员来学习的话，要学习5个月左右的时间才能够真正的掌握。
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而针对学习者的基础不同，分为脱产班和周末班两种，脱产班就是针对零基础的学员，从，一直学习将近5个月左右的时间，而周末班主要针对的是已经有相关的开发经验的人群，他们主要是利用周末的时间进行学习，虽然他们实际用于学习的时间并不长，因为只是利用空闲时间学习，所以学完的时间还是挺长的。
上面就是对于人工智能要培训多久的回答。下面我们一起来看看人工智能培训哪家好？
判断一家人工智能培训好不好，主要从品牌、课程、就业以及免费考察试听这四个部分。
一般来说，比较好的人工智能培训，一般都有一定的名气，基本都是一些比较大的品牌，因为品牌的积累是需要时间的，从品牌有没有一定的知名度可以间接的了解这家培训机构的实力。如果是小机构，刚成立不久的，一般来说实力肯定是没有老品牌的好。
我们在寻找一个比较好的人工智能培训机构的时候，要先了解下它的课程内容是否齐，课程内容是否是比较新的，一般人工智能课程内容包含python基础，网络爬虫，数据库，pandas、深度学习算法，机器学习算法等，其中还要完成多个人工智能的项目，这样的是比较齐的，通过查看使用的开发工具的版本，可以间接判断课程内容是否比较新，只有课程内容比较齐，课程比较新的人工智能培训才算是比较好的。
人工智能培训好不好，看就业就够了，跟你签订就业协议的，能够保障就业的，这样的肯定是比较靠谱的。所以如果在选择的时候，多关注下就业是有必要的。
想要寻找一家靠谱的人工智能培训机构，提供免费试听是一个重要的因素。一般来说只有教学水平比较高的人工智能人工智能培训机构，才能够提供免费试听，反过来说，如果一个机构对所有人都提供免费试听的服务，那么这家必然是不错的。
今天我们给大家解答了关于人工智能培训要学多久，人工智能培训哪家好这两个问题，想要了解更多的人工智能培训相关的信息，可以去广州达内官做进一步的了解
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大家好，我是一个大一的学材料学生，对AR/VR很感兴趣，预感到这是未来的一个趋势，但是不知怎么投入，没有方面，希望大家给点建议
在虚拟现实大热的今天，开发者界也出现了“甜豆花”与“咸豆花”之争。在游戏开发者制作游戏时，面对都是免费、都支持各大平台的UE4和Unity
了解Unity3D与VR虚拟现实之间的区别和联系之前，我们首先要弄明白，什么是Unity3D?什么是VR虚拟现实?搞清楚这两个名词的含义，有助于帮助我们接下来对这两者之间的区别和联系的理解。
许多新人都不知道怎么学习Unity3d，学习过程中接触很多知识，却不知道是干嘛的，没有一个系统的结构体系。
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随笔 - 2306, 文章 - 3, 评论 - 102, 引用 - 0
人工智能的关键是机器学习，机器学习的突破是深度学习，人工神经网络。
　　1956年，在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上，计算机科学家首次提出了&AI&术语，AI由此诞生，在随后的日子里，AI成为实验室的&幻想对象&。几十年过去了，人们对AI的看法不断改变，有时会认为AI是预兆，是未来人类文明的关键，有时认为它只是技术垃圾，只是一个轻率的概念，野心过大，注定要失败。坦白来讲，直到2012年AI仍然同时具有这两种特点。
　　在过去几年里，AI大爆发，2015年至今更是发展迅猛。之所以飞速发展主要归功于GPU的广泛普及，它让并行处理更快、更便宜、更强大。还有一个原因就是实际存储容量无限拓展，数据大规模生成，比如图片、文本、交易、地图数据信息。
　　AI：让机器展现出人类智力
　　回到1956年夏天，在当时的会议上，AI先驱的梦想是建造一台复杂的机器（让当时刚出现的计算机驱动），然后让机器呈现出人类智力的特征。
　　这一概念就是我们所说的&强人工智能（General AI）&，也就是打造一台超棒的机器，让它拥有人类的所有感知，甚至还可以超越人类感知，它可以像人一样思考。在电影中我们经常会看到这种机器，比如 C-3PO、终结者。
　　还有一个概念是&弱人工智能（Narrow AI）&。简单来讲，&弱人工智能&可以像人类一样完成某些具体任务，有可能比人类做得更好，例如，Pinterest服务用AI给图片分类，Facebook用AI识别脸部，这就是&弱人工智能&。
　　上述例子是&弱人工智能&实际使用的案例，这些应用已经体现了一些人类智力的特点。怎样实现的？这些智力来自何处？带着问题我们深入理解，就来到下一个圆圈，它就是机器学习。
　　机器学习：抵达AI目标的一条路径
　　大体来讲，机器学习就是用算法真正解析数据，不断学习，然后对世界中发生的事做出判断和预测。此时，研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务，相反，研究人员会用大量数据和算法&训练&机器，让机器学会如何执行任务。
　　机器学习这个概念是早期的AI研究者提出的，在过去几年里，机器学习出现了许多算法方法，包括决策树学习、归纳逻辑程序设计、聚类分析(Clustering)、强化学习、贝叶斯网络等。正如大家所知的，没有人真正达到&强人工智能&的终极目标，采用早期机器学习方法，我们连&弱人工智能&的目标也远没有达到。
　　在过去许多年里，机器学习的最佳应用案例是&计算机视觉&，要实现计算机视觉，研究人员仍然需要手动编写大量代码才能完成任务。研究人员手动编写分级器，比如边缘检测滤波器，只有这样程序才能确定对象从哪里开始，到哪里结束；形状侦测可以确定对象是否有8条边；分类器可以识别字符&S-T-O-P&。通过手动编写的分组器，研究人员可以开发出算法识别有意义的形象，然后学会下判断，确定它不是一个停止标志。
　　这种办法可以用，但并不是很好。如果是在雾天，当标志的能见度比较低，或者一棵树挡住了标志的一部分，它的识别能力就会下降。直到不久之前，计算机视觉和图像侦测技术还与人类的能力相去甚远，因为它太容易出错了。
　　深度学习：实现机器学习的技术
　　&人工神经网络（Artificial Neural Networks）&是另一种算法方法，它也是早期机器学习专家提出的，存在已经几十年了。神经网络（Neural Networks）的构想源自于我们对人类大脑的理解&&神经元的彼此联系。二者也有不同之处，人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的，人工神经网络有独立的层、连接，还有数据传播方向。
　　例如，你可能会抽取一张图片，将它剪成许多块，然后植入到神经网络的第一层。第一层独立神经元会将数据传输到第二层，第二层神经元也有自己的使命，一直持续下去，直到最后一层，并生成最终结果。
　　每一个神经元会对输入的信息进行权衡，确定权重，搞清它与所执行任务的关系，比如有多正确或者多么不正确。最终的结果由所有权重来决定。以停止标志为例，我们会将停止标志图片切割，让神经元检测，比如它的八角形形状、红色、与众不同的字符、交通标志尺寸、手势等。
　　神经网络的任务就是给出结论：它到底是不是停止标志。神经网络会给出一个&概率向量&，它依赖于有根据的推测和权重。在该案例中，系统有86%的信心确定图片是停止标志，7%的信心确定它是限速标志，有5%的信心确定它是一支风筝卡在树上，等等。然后网络架构会告诉神经网络它的判断是否正确。
　　即使只是这么简单的一件事也是很超前的，不久前，AI研究社区还在回避神经网络。在AI发展初期就已经存在神经网络，但是它并没有形成多少&智力&。问题在于即使只是基本的神经网络，它对计算量的要求也很高，因此无法成为一种实际的方法。尽管如此，还是有少数研究团队勇往直前，比如多伦多大学Geoffrey Hinton所领导的团队，他们将算法平行放进超级电脑，验证自己的概念，直到GPU开始广泛采用我们才真正看到希望。
　　回到识别停止标志的例子，如果我们对网络进行训练，用大量的错误答案训练网络，调整网络，结果就会更好。研究人员需要做的就是训练，他们要收集几万张、甚至几百万张图片，直到人工神经元输入的权重高度精准，让每一次判断都正确为止&&不管是有雾还是没雾，是阳光明媚还是下雨都不受影响。这时神经网络就可以自己&教&自己，搞清停止标志的到底是怎样的；它还可以识别Facebook的人脸图像，可以识别猫&&吴恩达（Andrew Ng）2012年在谷歌做的事情就是让神经网络识别猫。
　　吴恩达的突破之处在于：让神经网络变得无比巨大，不断增加层数和神经元数量，让系统运行大量数据，训练它。吴恩达的项目从1000万段YouTube视频调用图片，他真正让深度学习有了&深度&。
　　到了今天，在某些场景中，经过深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好，比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。谷歌AlphaGo学习围棋，它自己与自己不断下围棋并从中学习。
　　有了深度学习AI的未来一片光明
　　有了深度学习，机器学习才有了许多实际的应用，它还拓展了AI的整体范围。 深度学习将任务分拆，使得各种类型的机器辅助变成可能。无人驾驶汽车、更好的预防性治疗、更好的电影推荐要么已经出现，要么即使出现。AI既是现在，也是未来。有了深度学习的帮助，也许到了某一天AI会达到科幻小说描述的水平，这正是我们期待已久的。
http://newseed.pedaily.cn/.shtml课时1：如何学习AI？
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