人工智能助手將變得越來越智能。Siri和Google Now已經比幾年前的測試版先進很多， 這要歸功于它們在使用期間收到的數百萬個語音請求，而語音請求已經成為改善系統的訓練 數據。Siri的創(chuàng)始團隊在離開蘋果公司后紛紛成立新的公司，Viv實驗室就是其中一家。Viv實 驗室目前正在研究一款能夠回答“下周三維珍航空351上有哪些空位”等問題的人工智能助 手。當被問到這個問題時，人工智能助手將訪問全球性旅行公司Travelport的航空服務分銷 商，找出空位，并將其與選座軟件SeatGuru上的信息進行對比，然后與你的個人偏好進行對 照。如果Viv知道你喜歡靠近過道并且有額外的放腳空間的座位，它將為你找適合的座 位。有了它，誰還需要人類助手呢？深度智谷科技帶你從零基礎入門到進階，幫你收獲人工智能的基本應用知識。四川人工智能零基礎如何自學入門

在科技高速發(fā)展的時代，人工智能是一個很酷很潮的字眼，幾乎每天都出現在科技媒體中，人工智能應用案例應接不暇：人工智能寫稿取代編輯、人工智能醫(yī)療診斷取代醫(yī)生、人工智能定投取代基金經理人、人工智能機器人取代銀行大堂經理、人工智能自學習策略取代產品經理……各大科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛搶位。就中國科技業(yè)四大巨頭：阿里、騰訊、百度、華為而言，前面三家談AI很多，華為則比較低調。通過研究，華為人工智能發(fā)展路線與BAT大不相同：BAT更多聚焦消費互聯網AI應用，而隨著Cloud2.0時代到來，華為AI（華為云EI企業(yè)智能）更多聚焦產業(yè)互聯網領域的應用，以AI技術使能企業(yè)發(fā)展（企業(yè)+AI），讓企業(yè)更智能。四川人工智能零基礎如何自學入門在現實生活中人工智能產生很大影響的是哪些行業(yè)？

這樣的改變對我們如何與人工智能助手溝通并對其做出響應有著重要的影響，既涉及我 們的舒適度，也影響我們使用它的效率。人們經常會被與自己相似的人吸引。為了證明這一 發(fā)現的有用性，芝加哥的Mattersight公司創(chuàng)造了一項能夠分析給呼叫中心打電話的人的言語 模式的技術。該技術將根據分析得出的結果，將打電話的人轉接給擅長與這類人打交道的員 工。按照Mattersight公司的說法，如果將一個人的電話轉給與他性格相似的人，平均通話時 長是5分鐘，92%的問題都能得到解決。然而，如果將電話轉給與他性格相反的員工，平均通 話時長則為10分鐘，而且只有47%的問題能夠得到解決。

如果以正確的方 式實施，這不僅能幫助個人，而且能夠幫助企業(yè)。在21世紀，企業(yè)的實際價值是其持有的可 分析數據。如果用戶因提供數據而獲得經濟回報，那么他們使用產品時就更有動力。如果我 們生成的所有數據都使用杰倫·拉尼爾提出的通用小額支付系統，可以想象，土耳其機器人每 小時賺的薪水將從1英鎊上漲到英國比較低工資標準6.7英鎊，甚至更高。這對創(chuàng)建一個數字框 架來說是至關重要的一步，在這個框架中，人工智能系統將變得更加智能，但人類也可以共 享創(chuàng)造的財富。人工智能是否將在未來完全取代人類智慧？

    并且快速向CV、NLP等各個領域發(fā)展，取代或正在取代之前流行的方法，特別是傳統機器學習的方法。深度學習是機器學習的方法之一，學習深度學習也要掌握機器學習的基本原理，但是如果你的目標是深度學習，例如CV或NLP工程師，那么深度學習已經在以上領域占據了統治地位，你沒有必要在機器學習上花費太多的時間，學習每一種機器學習算法，這一點我會在下面選擇合適的參考書再進一步說明。05選擇學習資料對于快速順利入門人工智能非常重要，網上已經有非常多的質量的入門資料，其中很多來自有名專家和前列大學。其實上面我的講解已經可以作為選擇合適教材的方法，這里要特別注意非常有名的教材不一定適合作為入門教材，典型的例子有"DeepLearning"(花書)等，這些教材的一個大的問題是理論太多，缺乏實戰(zhàn)，以這些教材作為入門不僅會嚴重延遲入門時間，而且很難找到工作。我個人反復推薦的入門資料是李沐的"動手學深度學習"，可以直接訪問英文版官網，因為官網的內容比紙質版書籍要豐富很多，而且已經解決了之前本書大的問題：使用MXNet框架?，F在官網已經有Pytorch和Tensorflow的實現。這本書的特點就是豐富的實戰(zhàn)，每個知識點都有相應的代碼。成都深度智谷科技公司教你學會使用模型框架落地實戰(zhàn)。四川人工智能零基礎如何自學入門

很多人認為學習人工智能知識門檻較高、學習難度較大，便只好望而卻步。四川人工智能零基礎如何自學入門

    而且不僅包括深度學習通用內容，還包括CV、NLP和推薦系統的相關內容。如果只能選擇一本入門參考書，那非"動手學深度學習"莫屬。如果能把書中的內容都掌握，達到入門標準毫無問題。除此之外，吳恩達在coursera的"deeplearning"專項課程，斯坦福大學的"CS231n"，Pytorch官網上的入門課程都是入門非常好資料。入門學習中的一個常見問題是別人的代碼看著都會了，但自己動手寫不出來，這種情況歸根結底是不熟練，我經常給初學者推薦一種"笨辦法"：背！特別是一些常用的經典代碼，例如ResNet的Pytorch官方實現，數據預處理，損失函數的實現等，多敲N遍，直至爛熟于心，正所謂"熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟"。06人工智能和深度學習匯聚了世界上質量的人才，每天都有新的論文和方法出來，讓人目不暇接，我們在為人工智能快速發(fā)展欣喜的同時，也會給很多同學帶來很大壓力。以計算機視覺中的目標檢測為例：你還正在學YOLOv3，YOLOv4出來了，YOLOv3剛看完，YOLOv5出來了，更不要提PP-YOLO、Tiny-YOLO等等，這才是只是計算機視覺之中目標檢測的單目標檢測算法之一，還有Anchor-Free分支又是一大堆模型，新的方法NLP中的Transformer又開始應用在目標檢測了。四川人工智能零基礎如何自學入門

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