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。了解人工智能的發(fā)展歷史，了解其目前所處的發(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)

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。了解人工智能的發(fā)展歷史，了解其目前所處的發(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、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)。

人工智能人才分布在哪些領(lǐng)域？

國(guó)際人工智能人才分布相對(duì)集中，主要集中在算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

全球人工智能領(lǐng)域人才需求排名如下圖所示：

從中美人工智能領(lǐng)域人才分布對(duì)比來(lái)看，我國(guó)人工智能人才在算法和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個(gè)基本領(lǐng)域所占的比例而美國(guó)是比較大的，美國(guó)占56.5%，占人工智能人才總數(shù)的一半以上，略高于中國(guó)的45.6%，排名第二的領(lǐng)域是機(jī)器人，屬于應(yīng)用層，排名第三的領(lǐng)域是硬件、GPU、智能芯片，屬于基本層。然而，中美兩國(guó)分布在圖像識(shí)別/計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)層領(lǐng)域的人工智能人才數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于基礎(chǔ)層。一般來(lái)說(shuō)，人工智能的基本層次是人工智能技術(shù)的一個(gè)比較高的需求領(lǐng)域，也是人工智能發(fā)展的核心基礎(chǔ)?；A(chǔ)層吸引主要人才，有利于人工智能產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，也可以為以后技術(shù)層和應(yīng)用層的爆發(fā)做好技術(shù)積累。與基礎(chǔ)層和技術(shù)層的高科技門(mén)檻相比，應(yīng)用層更傾向于商業(yè)化的解決方案，風(fēng)口的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)θ瞬诺男枨笠埠艽蟆?/p>

未來(lái)人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中有什么應(yīng)用？

未來(lái)人工智能高度發(fā)達(dá)，我們還需要自己處理一些生活瑣事嗎？可以說(shuō)，沒(méi)有必要問(wèn)這個(gè)問(wèn)題。不僅是生活瑣事，還有很多我們不需要處理的高層次的事情，比如投資。

所謂人工智能，就是機(jī)器人有人腦，可以長(zhǎng)時(shí)間使用，大量的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和測(cè)試，并能判斷將來(lái)遇到的問(wèn)題，做出相應(yīng)的決策。它有點(diǎn)類似于生物學(xué)中的條件反射，也就是說(shuō)，一種后天形成的反射。

但與條件反射不同，人工智能不需要刺激。他只使用一些算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理（如平滑擬合），獲得一些數(shù)據(jù)特征，從而實(shí)現(xiàn)判斷。當(dāng)下次遇到特征時(shí)，就可以對(duì)其進(jìn)行判斷，這就是所謂的“人工智能”。

最近，alpha go和alpha zero玩go。這兩個(gè)機(jī)器人的明顯區(qū)別在于，alpha go將go中的一些規(guī)則、技能和固定的玩法路徑（例如，走完這一步后，下一步更容易獲勝）放入alpha go的內(nèi)置芯片中，而alpha go將go中的一些規(guī)則、技能和固定的玩法路徑放入go Zero是為了自己學(xué)習(xí)。他只需要告訴他規(guī)則，然后他自己試。他試了很多次，這樣他就可以得到每一種棋的獎(jiǎng)勵(lì)，然后他知道怎么走，就有了更大的勝算。

我想這個(gè)問(wèn)題可能還是想象保姆像機(jī)器人一樣，可以按照設(shè)定的程序完成一些功能。但未來(lái)，在人工智能時(shí)代，人工智能機(jī)器人在學(xué)會(huì)為人服務(wù)后，可能更能適應(yīng)調(diào)整自身功能和狀態(tài)，因此完全有可能進(jìn)行護(hù)理。

然而，很難說(shuō)未來(lái)的人工智能機(jī)器人是否能像人類一樣有這么多復(fù)雜的感情。因此，很難說(shuō)機(jī)器人當(dāng)保姆的感覺(jué)和人當(dāng)保姆的感覺(jué)是否有區(qū)別。也許有一天，我們分不清站在我們身邊的是真人還是人工智能機(jī)器人。