您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？(人工智能与大数据专业怎么样？)

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您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？

作为一名的IT开发人员，我根据自己的经历做了一个简单的总结，分为两部分：

一.自然语言处理

(1)、基础

1.文本清洗(正则化、分词和标准化)；

2.中文分词(嗯，Trie树，工具有街霸)

3.语法分析

4.单词袋模型(Ngram)

5.关键词提取(tfidf、TextTrank)

6.(语义相似度(术语、得分、距离函数)

7.文本的向量表示(单词2vec(跳跃、克氏、手套)、埃尔莫、伯特)

8.机器学习(LR、Svm、贝叶斯、快速文本等)

9.深度学习(TextCNN，TextRNN，seq2seq，暹罗LSTM，DSSM，注意)

(2)在实际工程中的应用

1.实体识别(应用:医疗智能，对话机器人)，(技术：CRF，BILSTM-CRF，PCNN)，(扩展:知识图谱，图形数据库)

2.查询相似性转换(应用：Sug，纠错和重写)，(技术：ElasticSearch数据库索引)

3.(文本分类(应用:情感识别、文章类型、意图识别(样本抓取)、语言检测)

4.(序列标记(机器翻译、词性标记)

5.(文字生成(应用:诗词楹联、摘要生成)，(技术：、甘)

6.聊天机器人(案例:百度AnyQ)

(二、图像视觉处理(计算机视觉)

(1)主要应用

1.主要应用:无人驾驶、医学图像诊断、安全、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测和目标跟踪.

2个、OpenCV

3.图像分类(cnn，alexnet，lenet，vgg，resnet，fast-rcnn)

4.图像检索(距离测量和检索、图像特征提取、lsh最近邻检索算法)

以上两个内容要学的内容分为三个阶段.

第一阶段:人工智能的基础.包括编程基础:机器学习深度学习框架如张量流/Py Torch；；基础数学:高等数学、线性代数、概率论、统计知识；机器学习基础:决策树、逻辑回归、聚类算法、支持向量机、集成学习；深度学习基础:反向传播、链推导、卷积神经网络、循环神经网络等。

第二阶段:算法在自然语言处理领域的实际应用.基本的nlp任务:词法分析，包括分词、词性标注等.句法依存分析；语义表示和语言模型；命名实体标识；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等.

第三阶段:算法在CV领域。的实际应用.Cv图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv应用最广泛的任务:图像分类；语义切分；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

人工智能与大数据专业怎么样？

回答刘老师楼上的回答.这真是一个好问题.随着近年来人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的应用越来越多，对人才的需求也越来越大.这两个词逐渐被大众所熟知.作为大数据和人工智能领域的从业者，我来分享一下我对这两个专业的看法.

人工智能和大数据分别是什么专业？1.人工智能专业：

人工智能专业:以培养掌握人工智能理论和工程技术的专业人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具和实践平台、自然语言处理技术、语音处理和识别技术、视觉智能处理技术，以及国际人工智能领域最前沿的理论方法，培养人工智能的专业技能和素养，构建解决科学研究和实际工程问题的专业思维、方法和专业嗅觉.

这里引用百度百科里的解释，个人感觉还是比较全面的.其中，几个关键词是机器学习、深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能.这些关键词大概涵盖了目前人工智能的核心理论和核心应用.其实现阶段人工智能的核心是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言(小冰机器人)、语音(讯飞翻译)、视觉(不值钱，人脸识别)三大方向的智能应用.

2.大数据专业

一些学校开设的大数据专业可以称为数据科学与大数据技术专业，其培养目标是：

旨在培养社会急需的具有大数据处理和分析能力的高层次复合型人才.具体包括:掌握计算机科学、大数据科学和信息技术的基本理论、方法和技能，接受过系统的科研训练，具有一定的大数据科学研究能力和基础数据工程实施能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理和决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和管理能力的复合型、应用型优秀人才；AMPD和执行能力。

目前大数据专业可能有三大方向：

大数据发展方向；涉及的专业岗位有:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发；ampd工程师、大数据架构师等。数据挖掘、数据分析和机器学习；涉及的专业岗位有:大数据分析师、高级大数据工程师、大数据分析专家、大数据挖掘师、大数据计算器等.大数据运营和云计算方向；对应职位:大数据运维工程师；大数据开发可能涉及各种云平台(阿里云、腾讯云、华为云)和大数据系统(大数据中间平台)的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向主要分析大数据，比如广告推荐，视频推荐等.大数据运维主要是保证大数据平台的稳定性和可靠性.

这两个专业前景如何？作为近几年的热门专业，两个专业肯定是有原因的.国家推广和商业应用的前景可能是这两个专业受欢迎的原因之一.

1.“新的基础设施和波

今日头条是如何应用人工智能的？

感谢邀请他回答问题.

个人认为越是有意思的话题，越是有个人优势的话题，头条会按照分类推送.比如我写了一篇关于做老式糕点的文章，头条会在美食里推送给我.看的人越多，推送的文章就越多.

自己写自信的文章，让大家都喜欢看.如果你对相关知识感兴趣，系统会越来越多的推送你.

欢迎关注我的头条，：江南美食，谢谢.

回声3-@。的智能写作主要归功于自然语言处理(纳斯达克)技术。知道了其中的，自然会对你的问题得出结论~希望对你有帮助！

全文4280字，预计学习时间11分钟。纳斯达克(自然语言处理)技术将在2018年年大有作为。算法领域新的预训练自然语言处理模型，在情感分析、回答问题等一系列任务上取得了重大突破.

2018年年，“红楼梦”能想到一个人工智能续集。

如何理解一个有15亿参数的模型？或者视觉化会有帮助.

可视化gpt-2由于担心恶意使用、OpenAI没有没有发布完整的gpt-2模型，但他们仍然发布了一个与原始gpt相当的缩小版(有1.17亿个参数)。发布的新模型接受了更新更大的数据集训练.

缩减版虽然没有完整版模型强大，但还是保留了一些语言生成的痕迹.让让我们看看可视化是否能帮助我们更好地理解这个模型.您可以通过Colab不是“戴帽子的猫”：

“我们看了”母亲与情人“；；it‘挂在风筝线上的新外套！那条裙子有粉色、白色和......点”！(她的礼服上有粉色、白色和……)(的圆点)

看看GPT 2号是如何完成这句话的：

那条粉色、白色和蓝色圆点的裙子！(她的礼服上有粉色、白色和蓝色的圆点.)

虽然原文是“红色”，这个颜色搭配也很好.所以我们可以看到GPT-2不仅仅是一个简单的记忆.

GPT-2怎么知道应该在这里填充一种颜色？也许它这是因为下面的注意力模式识别了由逗号分隔的两个单词的类别.

为了判断在“和”，gpt-2注意到了这个类别的前两个词，--粉红和白色，然后它知道应该选择一个和前两个词同类型的词。这是颜色.

关于GPT-2这个名字你能写些什么？

GPT-2似乎特别擅长根据一个名字写短篇传记。

让GPT-2按照提示“谁是...(你的名字)？”(你叫什么名字？来世剧本是个很有意思的训练.这个提示通常会启发GPT-2写一篇简短的传记，这可能是因为网页上一篇文章的开头通常是作者的简要介绍.

这里有一些Gpt-2和；s根据提示“杰西·维格是谁？”(杰西·维格是谁？)生成自传.

《杰西·维格(杰西·维格)是社交媒体营销专家，曾任社交媒体营销经理.他是VigMedia.com的联合创始人兼首席执行官，最近担任VigMedia.com的创始人兼首席执行官.“(杰西·维格是社交媒体营销专家，曾任社交媒体营销经理.他是VigMedia.com的联合创始人兼首席执行官，最近是of VigMedia.com的创始人兼首席执行官)

写得好！虽然内容有些重复，但故事很有个人特色，让人惊喜.这是另一个创作：

“杰西·维格是传教士詹姆斯·维格的儿子.他于1964年移居美国，成为密歇根大学的传教士，在那里教了18年书，于2007年10月去世.”

(杰西·维格是一位名叫詹姆斯·维格的新教传教士的儿子.)他于1964年移居美国，成为密歇根大学的一名牧师，在那里他教了18年书，直到2007年10月去世。)

在这个例子中、GpT-2非常聪明，知道父亲和儿子有相同的姓氏。让让我们看看GPT-2在选择姓氏时关注的焦点：

11楼/10中心

在判断詹姆斯·之后的单词时，这个模型关注的是“我”前面提到过。(注意，在这个模型中，vig的英文单词vig分解成“v”和“ig”因为这个词不常见.)这种注意模式似乎是专门用来识别姓氏关系的.为了验证这一点，让让我们稍微改变一下.以下文字：

“杰西·维格是福音传道者詹姆斯的同事.”(杰西·维格是一位名叫詹姆斯的福音传教士的同事……)

11楼/10中心

现在詹姆斯只是一个同事，姓“我”在这个注意力模型中几乎被忽略了.

GPT-2似乎是基于从名字中感知到的种族和性别信息来生成传记。我们需要进一步的研究来发现这个模型中是否存在任何偏差.

未来是生成性的.就在去年，语言模型和.；的生成各种内容的能力已经大大提高，包括图像、视频、音频和文本，这样我们就可以don‘不要相信我们的感觉来判断它是否正确.；这只是一个开始；这些技术将继续发展并相互融合.很快，当我们盯着这个人不存在.com上生成的面孔时，他们会看着我们，告诉我们他们是如何生成的，并展示他们奇怪的“人造”个性。

大概最直接的危险就是把真实的东西和生成的东西混为一谈.我们已经看到了人工智能生成的视频，如奥巴马和史蒂夫·布西密以及詹妮弗·劳伦斯的组合.很快，这些对技术将进入我们的个人生活进行了深度伪造。

所以，当妈打给你，说需要汇500美金到开曼群岛，你要问自己:这真的是我妈妈吗？还是仅仅是一个语言生成人工智能程序借助我母亲五年前在脸书上发布的视频生成的虚拟声音？

未来已经来临.

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网页题目：您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？(人工智能与大数据专业怎么样？)
文章出自：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news19/264719.html

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