# 人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个分支，致力于开发能够模拟人类智能行为的计算机系统和算法。人工智能的目标是使计算机具备学习、推理、解决问题、感知环境和理解自然语言等智能能力，以便能够执行各种任务，甚至超越人类的智能水平。 以下是人工智能的一些关键概念和应用领域： 1. **机器学习：** 机器学习是人工智能的一个子领域，它涉及构建能够从数据中学习和改进的算法。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，用于各种任务，如图像识别、自然语言处理、预测和决策制定。 2. **深度学习：** 深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的神经结构。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。 3. **自然语言处理（NLP）：** NLP是AI的一个领域，致力于使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。NLP用于机器翻译、文本分析、情感分析等应用。 4. **计算机视觉：** 计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。它在图像识别、人脸识别、物体检测等方面有广

人工智能入门教学课程，涵盖机器学习、深度学习等，适合初学者入门

人工智能入门指南：人工智能关键知识.docx

人工智能入门级开发者认证 HCCDA – AI 人工智能概览 56 了解人工智能基本定义、发展历史、技术架构、落地挑战、发展趋势、华为全栈全场景AI解决方案 人工智能应用集成需求分析 31 了解人工智能应用开发需求分析过程 华为云EI-API服务介绍 124 掌握华为云EI-API服务的适用场景及API调用方法 华为云ModelArts服务介绍 29 熟悉华为云ModelArts服务的功能和使用方法 华为云HiLens服务介绍 31 熟悉华为云HiLens服务的功能和使用方法 人工智能应用集成产品测试 22 熟悉人工智能应用产品测试的理论及方法 发票验真综合应用开发 23 熟悉发票验真综合应用开发方法 考试大纲及考试样题 60 了解认证考试的考点和比例分布

berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习

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机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术家只会耍套路，外行人觉得很厉害，但实战起来一定是鼻青脸肿。 如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便于用凸优化或其他框架来求解，这些都需要一定的数学基础。 可以说，数学基础是机器学习从业人员的天花板。博士的代码能力，不一定比硕士强，但数学基础，往往要比硕士扎实很多。为什么机器学习从业人员学历越高，往往工资越高，通常和掌握的基础知识正相关。

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