ai是什么？人工智能的簡(jiǎn)稱(chēng)嗎？人工智能領(lǐng)域需要具備哪些知識(shí)呢？我們可以從以下幾個(gè)方面學(xué)習(xí)：1。學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展歷史，了解當(dāng)前的發(fā)展階段，如：從算法驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，計(jì)算數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)。2. 了解人工智

ai是什么？人工智能的簡(jiǎn)稱(chēng)嗎？

人工智能領(lǐng)域需要具備哪些知識(shí)呢？

我們可以從以下幾個(gè)方面學(xué)習(xí)：1。學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展歷史，了解當(dāng)前的發(fā)展階段，如：從算法驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，計(jì)算數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)。

2. 了解人工智能產(chǎn)業(yè)布局、上下游生態(tài)鏈，如底層的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、中層的通用算法、上層應(yīng)用領(lǐng)域的人工智能和人工智能。

3. 了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法，熟悉深度學(xué)習(xí)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，知道誰(shuí)是三劍客：樂(lè)坤本吉奧辛頓。

4. 熟悉AI芯片，從GPU到FPGA再到TPU。

5. 熟悉深度學(xué)習(xí)框架，如tensorflow、Caffe、cntk等，能進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，能為社區(qū)做出貢獻(xiàn)。

6. 熟悉一般人工智能技術(shù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人機(jī)交互等

7。熟悉上層應(yīng)用領(lǐng)域，如汽車(chē)、安全、教育、信貸、農(nóng)業(yè)、媒體、芯片等

8。當(dāng)然，你可以學(xué)習(xí)一些大數(shù)據(jù)技術(shù)，這是現(xiàn)階段人工智能的基礎(chǔ)。它還可以學(xué)習(xí)云計(jì)算的支持，并且可以將人工智能與云結(jié)合起來(lái)。

作為一名程序員，需要精通高深的算法嗎？為什么？

太深的算法可以適當(dāng)學(xué)習(xí)一些，但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法，開(kāi)發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法，這樣才能在開(kāi)發(fā)過(guò)程中編寫(xiě)出高性能的代碼。我舉個(gè)例子。以前，我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段，我需要根據(jù)某個(gè)值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調(diào)用quick sort。最壞的時(shí)間復(fù)雜度是O（n^2）。當(dāng)數(shù)據(jù)很大時(shí)，你不能用完。如果能夠維護(hù)大頂堆或bfprt算法，時(shí)間復(fù)雜度會(huì)大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學(xué)習(xí)哪些算法？我將列出以下方向

常見(jiàn)的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡(luò)流、拓?fù)渑判虻?/p>

例如常見(jiàn)的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問(wèn)、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類(lèi)比較大，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、密碼學(xué)等領(lǐng)域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解，大素?cái)?shù)的判定，擴(kuò)展歐幾里德算法，中國(guó)剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數(shù)學(xué)中的博弈問(wèn)題，卡特蘭數(shù)公式，包含排除原理，波利亞計(jì)數(shù)等等，計(jì)算幾何中的極性排序、凸包問(wèn)題、旋轉(zhuǎn)卡盤(pán)問(wèn)題、多邊形核問(wèn)題、平面最近點(diǎn)對(duì)問(wèn)題等。此外，還有一些快速計(jì)算冪矩陣的方法。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應(yīng)用算法外，主要是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。