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吴恩达表示AI的下一个发展方向,从大数据转向小数据,你认可他的观点吗...
扯远了,回归正题,总的来说,我是认可吴恩达教授的观点的,因为他的观点和我的研究方向有异曲同工之妙。
个人理解:基于小数据开发AI模型是趋势,更是目前工业AI的现状。从目前已经落地应用的AI软件来看,主要存在以下几个方面的问题:对于应用场景的依赖性较强。
但是,虽然在大模型和大数据方面存在进展,但吴恩达表示,他认为如今AI的发展重点应该转向小数据和以数据为中心的AI。
五十年代,人工智能曾一度被极为看好。之后,人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习,然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。
程序员为什么要学深度学习
1、我们可以得出一个结论:深度学习可以为我们提供强大的能力,如果程序员拥有了这个技术的话,无异于会让每个程序员如虎添翼。
2、因为我的目的很简单,那就是用。在学习第一年,我给自己定的目标不是要理解「机器学习」的原理,而是要把「深度学习」用到自己产品的方方面面。先学「深度学习」还有一个好处,那就是不用太多「机器学习」的基础。
3、首先,我们谈谈为什么要学习深度学习。在这个市场当中,最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。深度学习有什么不一样的地方?我非常喜欢Andrew Ng(吴恩达)曾经用过的一个比喻。他把深度学习比喻成一个火箭。
4、为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识,我们将课程浓缩到5周、30课时,时间虽短,但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段,不论是课程的系统性还是实用性,《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。
5、确实薪资待遇比普通程序员要高,而且高不少;这是就业择业的新风向标。不仅IT、互联网企业,传统企业也需要AI,人才缺口还比较大。总而言之,深度学习是值得程序员们投入精力、时间去学习,至少一下的。
6、随着信息时代的到来,计算机技术日新月异,各种新兴技术层出不穷。在这个快速变化的时代,不断学习适应新技术是一个程序员必须具备的素质。
学习人工智能要懂什么?Python就行还是深度学习或机器学习都要掌握...
机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系。
除了Python,学习人工智能还需要掌握其他多个学科领域的知识,包括但不限于数学、机器学习、深度学习、自然语言处理等。数学是人工智能的基础,包括概率论、统计学、线性代数等方面的知识。
编程能力:人工智能的实现需要编程,因此学习者需要具备编程能力。Python是最常用的语言,但R、Java和C++也是常用的选择。除了编程语言本身,还需要熟悉数据结构、算法和软件工程等概念。
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