前言：
????關(guān)于這個教程，嚴(yán)格來說裕循，我未來要寫的內(nèi)容并不是非常標(biāo)準(zhǔn)的教程，而是學(xué)習(xí)手記净刮。我大學(xué)所學(xué)的專業(yè)并不是人工智能剥哑，所有的AI知識都是通過自學(xué)來的。因而雖然有了一些基礎(chǔ)淹父，但是知識體系不夠全面株婴。于是準(zhǔn)備從頭開始學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，本教程是作為學(xué)習(xí)筆記來寫的暑认，大家僅做參考困介，有任何要指正或者補(bǔ)充的內(nèi)容，可以在評論或者QQ上給我留言蘸际，我一定會改正座哩。另外，該教程是面向軟件工程師的粮彤，默認(rèn)一個能夠閱讀本教程的讀者擁有最基本的編程知識根穷，并掌握Python編程基礎(chǔ)姜骡。
章節(jié)概覽
????在本章節(jié)中，我打算講一些和人工智能有關(guān)的前綴知識屿良，并且把整個教程的體系給概括一下圈澈。
人工智能概覽
????關(guān)于人工智能是什么，我們?yōu)槭裁葱枰斯ぶ悄艹揪澹揖筒蛔鲞^多的贅述了康栈，但是我還是想強(qiáng)調(diào)，目前市面上主流的深度學(xué)習(xí)技術(shù)仍然是一種比較低級的人工智能手段褥伴。從本質(zhì)上來說谅将，它是一種可以挖掘數(shù)據(jù)潛在規(guī)律的系統(tǒng)漾狼。其核心仍然是數(shù)據(jù)重慢，離開了數(shù)據(jù)，這個系統(tǒng)就失效了逊躁。拿我們自己來舉例子似踱，人類并不需要通過看一萬張貓的圖片才能學(xué)會貓是什么，或者從一堆動物中找到一只貓稽煤。也許一張圖片就夠了核芽，這就是人類的學(xué)習(xí)能力〗臀酰【紀(jì)錄片：人工智能真的來了Ｔ颉（楊瀾）】
? ? 盡管人工智能的發(fā)展極其迅速，但是大多數(shù)還是針對一些不同的領(lǐng)域的專家系統(tǒng)的構(gòu)建匾二，理論的發(fā)展還是沉重而緩慢的哮独。目前最主流的模型都基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，嚴(yán)格來說察藐，是Deep Convolution Neural Network皮璧，即深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一個不是那么新的名詞分飞，它也有很多的挑戰(zhàn)者悴务，比如南京大學(xué)的周華志教授和他的gcForest，比如Hinton本人和他的膠囊網(wǎng)絡(luò)譬猫，但是暫時還沒有人讯檐，還沒有算法，能夠撼動它在目前的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域當(dāng)中的地位染服。
? ? 雖然我們還創(chuàng)造不出有靈魂的機(jī)器别洪，但是利用人工智能來為我們做事，簡化我們的工作肌索，減輕我們的負(fù)擔(dān)蕉拢。所帶來的經(jīng)濟(jì)效益是非常巨大的特碳，如此，我們就要知道晕换，人工智能在當(dāng)代的應(yīng)用領(lǐng)域的大體的知識圖譜午乓。
? ? 以上的知識圖譜是我根據(jù)個人的一些見聞所列舉的，里面只略微談到了一些應(yīng)用領(lǐng)域闸准，沒有列舉相關(guān)技術(shù)益愈，人工智能不止這四個方面，智能手段也不僅僅只有深度學(xué)習(xí)夷家。但是為什么要列這個思維導(dǎo)圖呢蒸其？
? ? 因為目前大部分的我們可以利用來找工作或者做一些盈利性質(zhì)的編程活動里面，以上四個領(lǐng)域是絕對的熱門库快。況且摸袁，雖然沒有太全，但是這四個領(lǐng)域义屏，每一個都深似海靠汁，我們且選擇自己喜歡的領(lǐng)域入門。
人工智能闽铐，機(jī)器學(xué)習(xí)蝶怔，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
? ? 這個問題，就類似于你知不知道A是什么兄墅，知道就知道踢星，不知道就不知道。一個定性的問題隙咸，而非通過推理得到沐悦。人工智能是一個非常廣泛的概念，即使我寫一個簡單的狀態(tài)機(jī)扎瓶，嚴(yán)格來說所踊，它也算是人工智能。2018屆的人工智能星際爭霸大賽結(jié)果出來后概荷，第二名是FacebookAI實驗室開發(fā)的CherryPi秕岛，第三名是我國中科院自動化研究所開發(fā)的CSE，而第一名误证，卻是聯(lián)合了韓國的著名的星際職業(yè)玩家開發(fā)的不基于任何深度學(xué)習(xí)手段的继薛，純粹規(guī)則式的狀態(tài)機(jī)，塞達(dá)愈捅。
????由此可見遏考，人工智能的范圍很廣，現(xiàn)在一共有五大智能算法蓝谨，而機(jī)器學(xué)習(xí)灌具，是其中一支青团。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個比較龐大的算法簇，里面包含的算法見下圖
????由此可見咖楣，機(jī)器學(xué)習(xí)中督笆，最為強(qiáng)悍或者最有潛力的算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中則又有諸多分支诱贿，而深度學(xué)習(xí)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的概念娃肿。所以，總得來說珠十，深度學(xué)習(xí)包含于機(jī)器學(xué)習(xí)料扰，機(jī)器學(xué)習(xí)又包含于人工智能。
本教程涉及到的范圍
? ? 其實這個問題我也思考了良久，我自己到底要深入到哪個領(lǐng)域去鉆研壳嚎。但是仿佛很多復(fù)雜的工程都需要不同的領(lǐng)域的算法相互結(jié)合桐智，于是本教程的范圍是一個未知數(shù)，也許寫了一些內(nèi)容之后反響特別差烟馅，可能就不會再公開了。也許寫的非常好然磷，就會寫很長很全的教程出來郑趁。
從什么地方開始？
? ? 這個問題我也思考了良久姿搜，其實很多人都可以學(xué)習(xí)AI技術(shù)寡润，但是最大的問題可能就是數(shù)學(xué)不好。其實我自己數(shù)學(xué)也不好舅柜，很夸張的說梭纹，我的本科里面并不教數(shù)學(xué)這門課。我的數(shù)學(xué)水平仍然停留在高中數(shù)學(xué)里面致份，對高數(shù)变抽，線代等知識尤為匱乏。但是AI原理幾乎就是數(shù)學(xué)的一個實際應(yīng)用氮块。如果說我們的世界绍载，有一項可以被稱為魔法的東西，那就是數(shù)學(xué)啦滔蝉。所以击儡，該教程的起點，就是數(shù)學(xué)蝠引⊙舻或者說蛀柴，是學(xué)習(xí)AI所需要的數(shù)學(xué)。
小結(jié)
? ? 其實本章并不用小結(jié)矫夯，只不過后面的博客都會寫小結(jié)名扛，于是這邊也遵循一下規(guī)范了〖胙鳎總得來說肮韧，就是我要重頭開始學(xué)一門新的技術(shù)，叫深度學(xué)習(xí)旺订。然后呢弄企？如果有小白希望一起學(xué)習(xí)的話，可以跟著這個教程看一看区拳。
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