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比Python優(yōu)秀的語言有那些？ go語言比Ruby高級嗎？ 人工智能行業(yè)…誰更強大？誰最有前
你的問題就是能挑起戰(zhàn)爭的問題。沒有那種語言更優(yōu)秀，大部分你聽說過的語言都是Turning Complete，就是能完成你想要的所有功能。沒有更好的只有跟適合的。
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人工智能行業(yè)最流行的語言還是Python。比如Google開源的tensorflow就是Python的庫。
Go是一個通用的語言，跟Ruby比起來沒有什么高級不高級，按照設(shè)計目標(biāo)的話更低級（因為go需要編譯，靜態(tài)類型等等）。
如果你是初學(xué)者，不要看什么更火，而是要踏實的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，你列舉的語言你會了一種，其他的都不難學(xué)，就是遇到不同的情況用不同的語言。
學(xué)人工智能要學(xué)些什么？
、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。
2、機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實際的應(yīng)用問題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類等。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
4、深度學(xué)習(xí)。簡而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計算力飆升推動了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。
5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識圖譜等。
7、應(yīng)用場景。除了代替人類執(zhí)行重復(fù)性的勞動，在諸多實際問題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類實際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計算機視覺、語音處理、對話系統(tǒng)等。
人工智能培訓(xùn)一般要多久，人工智能要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？
基礎(chǔ)不同，學(xué)習(xí)人工智能的時間也是不同的，零基礎(chǔ)學(xué)員人工智能培訓(xùn)周期一般在五個月左右。零基礎(chǔ)學(xué)員沒有計算機編程能力也沒有相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗，所以要從最基本的 python 編程語言開始學(xué)習(xí)，python因為其功能強大，應(yīng)用廣泛，同時有很多的現(xiàn)成的人工智能，機器學(xué)習(xí)相關(guān)的資源，因此選擇 python作為人工智能學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)起來并不是很困難，一個月左右就可以勝任。零基礎(chǔ)學(xué)員學(xué)習(xí)了編程之后，具備一定的人工智能基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力之后就可以開始學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)課程了。如果你有對應(yīng)的計算機編程或者有過相關(guān)的開發(fā)經(jīng)驗，然后來學(xué)習(xí)人工智能，那么難度上會小很多，而且根據(jù)個人的情況，可以考慮直接跳過基礎(chǔ)部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)，直接開始學(xué)習(xí)后面中級和高級部分的課程，這樣一來，你的學(xué)習(xí)所需要的時間就會縮短。
人工智能一般要學(xué)以下幾個方面的內(nèi)容：
課程階段一：Python 基礎(chǔ)
課程階段二：Python 進(jìn)階
課程階段三：數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)開發(fā)
課程階段四：web 前端開發(fā)
課程階段五：Python 爬蟲開發(fā)
課程階段六：Django 框架
課程階段七：云計算平臺
課程階段八：數(shù)據(jù)分析
課程階段九：人工智能
向人工智能學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)
1．學(xué)習(xí)或者回憶一些數(shù)學(xué)知識
因為計算機能做的就只是計算，所以人工智能更多地來說還是數(shù)學(xué)問題[1]。我們的目標(biāo)是訓(xùn)練出一個模型，用這個模型去進(jìn)行一系列的預(yù)測。于是，我們將訓(xùn)練過程涉及的過程抽象成數(shù)學(xué)函數(shù)：首先，需要定義一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于定義一種線性非線性函數(shù)；接著，設(shè)定一個優(yōu)化目標(biāo)，也就是定義一種損失函數(shù)（loss function）。
而訓(xùn)練的過程，就是求解最優(yōu)解及次優(yōu)解的過程。在這個過程中，我們需要掌握基本的概率統(tǒng)計、高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)等知識，如果學(xué)過就最好，沒學(xué)過也沒關(guān)系，僅僅知道原理和過程即可，有興趣的讀者可以涉獵一些推導(dǎo)證明。
2．掌握經(jīng)典機器學(xué)習(xí)理論與基本算法
這些基本算法包括支持向量機、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯分類器、隨機森林、聚類算法、協(xié)同過濾、關(guān)聯(lián)性分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法、PCA、過擬合與正則化等。[2]
在本書“實戰(zhàn)篇”的第8章到第13章的例子中也有貫穿這些算法知識，保證讀者可以用它寫出一個小的TensorFlow程序。
3．掌握一種編程工具（語言）
Python語言是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。Python是很多新入門的程序員的入門編程語言，也是很多老程序員后來必須掌握的編程語言。我們需要重點掌握使用線性代數(shù)庫和矩陣的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方庫，也要多試試機器學(xué)習(xí)的庫，如sklearn，做一些SVM及邏輯回歸的練習(xí)。這對直接上手寫TensorFlow程序大有裨益。
有些工業(yè)及學(xué)術(shù)領(lǐng)域的讀者還可能擅長MATLAB或R，其實現(xiàn)算法的思想和Python也很類似。
同時考慮到許多讀者是使用C++、Java、Go語言的，TensorFlow還提供了和Python“平行語料庫”的接口。雖然本書是主要是基于Python講解的，對于其他語言的原理和應(yīng)用API也都非常類似，讀者把基礎(chǔ)掌握后，只需要花很短的時間就能使用自己擅長的語言開發(fā)。另外對于Java語言的同學(xué)，本書第18章會講解TensorFlowOnSpark，第19章會講到TensorFlow的移動端開發(fā)。
等等
網(wǎng)站題目：go語言學(xué)習(xí)人工智能,go語言開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)
文章鏈接：http://www.ef60e0e.cn/article/hejoeh.html
