學人工智能需要哪些基礎？人工智能是一門非常流行的科學，縮寫為AI。它被認為是21世紀的三大尖端技術之一。另外兩項技術是基因工程和納米科學。研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)

學人工智能需要哪些基礎？

人工智能是一門非常流行的科學，縮寫為AI。它被認為是21世紀的三大尖端技術之一。另外兩項技術是基因工程和納米科學。研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)是一門新興的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支。它的目的是理解智能的本質，制造出一種能以類似人類智能的方式做出反應的新型智能機器。該領域的研究內容包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能是一門使計算機模擬人類某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、計劃等）的學科，主要包括用計算機實現(xiàn)智能的原理，使計算機與人腦智能相似，使計算機實現(xiàn)更高層次的智能應用程序。人工智能將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學?？梢哉f，幾乎所有的自然科學和社會科學學科都已經(jīng)遠遠超出了計算機科學的范疇。如今，熱騰騰的大數(shù)據(jù)和阿爾法圍棋大戰(zhàn)對李世石的背后，有著人工智能的影子。

學習人工智能主要包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、圖論、隨機過程、最優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯理論、支持向量機、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認知心理學，以及微積分、線性代數(shù)等編程工具，如MATLAB、SPSS、C或Java。

想自學人工智能編程,怎么入門？

首先，編程領域比較大。為什么它很大？學習軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎都來自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學習python，很多人說它的語法簡單易學。這是正確的。也有人說它是初學者學習的最好的語言。事實上，如果沒有嚴格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。

不過，我還是想談談主角！它是C語言，為什么呢，因為你只學它，再學C和Java就容易多了，可以說它很快就會帶領你成為一名程序員。當然，不是絕對的。

學習python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學習，回首C，我覺得它不是一個世界。

現(xiàn)在大學是基于C語言的，你不妨從它開始。

我希望這個答案能對您有所幫助。

如何自己從零實現(xiàn)一個神經(jīng)網(wǎng)絡？

通常，構建神經(jīng)網(wǎng)絡需要以下步驟：[1。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元。一個神經(jīng)元在若干輸入的特定操作之后產(chǎn)生一個輸出。

2、構建神經(jīng)網(wǎng)絡]將一堆神經(jīng)元連接在一起就是一個神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡一般包括輸入層、多隱層和輸出層。

3、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡是一種分類器，為了正確分類，必須通過學習優(yōu)化分類過程。在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡之前，我們需要定義一個標準，以便對其進行改進，這就是損失。損失通常由均方誤差來定義。

4、采用隨機梯度下降法對網(wǎng)絡進行訓練

I3 4150 CPU可以充分發(fā)揮rx460圖形卡的全部性能。該CPU最多可支持rx470級獨立顯卡。建議使用4G或更多RAM和SSD。它可以運行大多數(shù)在線游戲和大多數(shù)單機游戲順利在1080分辨率。

神經(jīng)網(wǎng)絡加載到MT4教程？

你好，我很高興回答你的問題。！在有了Python基金會之后開始開發(fā)定位是件好事

！深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。我建議你大致了解一下內容，然后在網(wǎng)上搜索各種文章和視頻，分章節(jié)學習。

幾年前，我還在學習神經(jīng)網(wǎng)絡。發(fā)現(xiàn)對數(shù)學的要求比較高，各種高階公式和矩陣算法，學習起來比較困難

！我建議你去BiliBili網(wǎng)站搜索一些關于深度學習的視頻。

有一個中國人教英語，但是說英語的人更好。我忘記了具體的名字，因為我已經(jīng)學習了很長時間。他的課程很容易理解，而且都是免費的。我遵循他的路線。如果我什么都不懂，我會停下來去百度搜索其他文章或視頻。

堅持下去很重要。來吧。

各路大神，能給推薦幾本適合初學深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的書嗎？

1、要完成離線推薦系統(tǒng)，離線推薦系統(tǒng)需要的技能相對較少。根據(jù)貴公司的業(yè)務場景，如信息流推薦、產(chǎn)品推薦等，需要收集用戶的瀏覽行為，獲取用戶偏好的原始數(shù)據(jù)。

實現(xiàn)推薦功能的算法，可以使用mahout或spark，現(xiàn)在主流使用spark，spark提供了推薦算法ALS，了解原理。把數(shù)據(jù)處理成算法的輸入格式，就可以訓練了。

2、盡量在離線的基礎上完成實時推薦。所涉及的知識包括spark streaming，可以完成部分用戶實時瀏覽行為的處理；storm plus redis，可以完成用戶請求結果的實時組裝；HBase可以用于存儲選擇。在結果排序中，可以選擇logistic回歸進行CTR預測，也可以選擇更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡。

3、有必要進行完善的AB檢驗來評價算法變化的效果。

稍后，我將組織一篇關于從0構建推薦系統(tǒng)的詳細文章，歡迎關注。