¿Cuáles son los métodos de aprendizaje actuales de la inteligencia artificial?

1: Fundamento matemático. Para aprender las matemáticas avanzadas más básicas, la generación de líneas y la teoría de probabilidad de la inteligencia artificial, debe dominarlas. Al menos debe poder comprender las funciones gaussianas y la derivación de matrices, y comprender qué es el descenso de gradiente. los principios básicos del modelo. Por favor, participar en el ajuste del modelo está fuera de discusión.

Dos: Conceptos básicos de programación. Por supuesto, si usted es un investigador de algoritmos puro, los requisitos para las capacidades de ingeniería no son demasiado altos, pero también debe poder escribir código fuente para los ingenieros que desarrollan motores de algoritmos o desarrollo de aplicaciones, las capacidades de implementación del código determinan directamente el resultado del trabajo; .calidad y eficiencia. Por lo tanto, si quieres ser ingeniero de IA, necesitas dominar al menos un lenguaje de programación, así como herramientas de soporte, bibliotecas comunes, etc. (Recomendación relacionada: "Tutorial de Python")

Tres: Conceptos básicos del aprendizaje automático. Dado que esta ronda de auge de la inteligencia artificial se debe al desempeño sobresaliente de las tecnologías y aplicaciones relacionadas con el aprendizaje profundo, el puesto de contratación más popular es, sin duda, el de ingeniero de algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, los algoritmos clásicos de aprendizaje automático/aprendizaje profundo, los modelos de redes neuronales de uso común, el ajuste de modelos y las técnicas de entrenamiento deben dominarse tanto y tan profundamente como sea posible.

4. Base de conocimiento del dominio profesional: Base de conocimiento del dominio profesional. Las principales áreas de aplicación de la inteligencia artificial se pueden dividir a grandes rasgos en imágenes, voz y PNL (procesamiento del lenguaje natural). No importa en qué campo se encuentre, hay muchos conocimientos profesionales que deben dominarse. Por ejemplo, si desea trabajar en visión artificial en la industria de la conducción inteligente, debe dominar los conocimientos relacionados con la imagen; Para desarrollar algoritmos para altavoces inteligentes, es necesario dominar el habla y los conocimientos relacionados con la PNL.

Cinco: Profundidad de conocimiento en una industria específica. Cualquier escenario de aplicación tiene su propia estructura de datos única. Una aplicación de inteligencia artificial que se puede implementar de forma natural no puede separarse de una comprensión profunda del negocio en sí. Los ingenieros de algoritmos deben comprender claramente de qué módulos consta el sistema de inteligencia artificial, cuáles son sus interrelaciones, qué tecnologías se utilizan y qué problemas se resuelven, para poder realizar investigaciones experimentales sobre problemas específicos y luego optimizarlos1. .[endif]Si la calidad de la enseñanza es excelente, si existe un equipo profesional de investigación y desarrollo de inteligencia artificial de IA y si puede desarrollar cursos de enseñanza de forma independiente;

2.[endif]Si existe una base científica y un sistema curricular completo, y si la tecnología sigue el ritmo de Frontier;

3. [endif] Si existe un sistema de gestión estricto, un sistema de enseñanza riguroso y si se exploran constantemente métodos y métodos para promover el aprendizaje. .

4. [endif] Si el curso es el último curso de inteligencia artificial.

Además, me gustaría recordarles a todos que:

La inteligencia artificial implica muchos problemas matemáticos. La razón por la que muchos problemas matemáticos causan dolores de cabeza a la gente no es porque sean difíciles, sino porque el sistema de símbolos es complejo, las operaciones son engorrosas o las operaciones expresan múltiples significados físicos.