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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能多久可以普遍的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能多久可以普遍的解答,让我们一起看看吧。
你好, 如果是没有编程基础想要自学Python的话,一般需要半年到一年左右的时间,所需要的时间长短因人而异。学习Python可以按照以下三个步骤。
一、基础学习
可以先买一本Python基础的书籍, 或者在网上下载电子版的书籍也可以, 学一门语言首先是要打好基础一步一步来, 不要图快和越级学习。
首先根据书籍的目录可以大致了解Python语言基础有哪些内容, 然后从第一章开始, 学习每个知识点的概念, 然后每个知识点后面都会有一个小练习题, 学完每小节内容后一定要做一做练习题巩固加深一下印象。
二、进阶学习
学习完Python基础那只是第一步, 只要一步一步把内容都认真的过一遍, 基本没有什么太大的问题, 那么学完基础之后, 就需要选择一个进阶的方向, 这个方向当然是根据你想做什么岗位的工作来选的。
目前Python的岗位大致有五种, 自动化运维、web后端开发、自动化测试、数据分析、人工智能, 每一个方向都有各自不同的模块和框架需要学习, 其实Python的模块框架非常多, 想要全部学完有点不太现实, 而且也没有必要, 只需要学习你想要从事岗位方向的模块框架就可以了。
三、项目实战练习
在进阶学习了相关的模块和框架知识之后, 第三步就要找项目进行实战练习了, 可以到开源网站上先找一些简单点的项目练习, 我的主页也有一些python的实战练习项目, 做项目练习是为了巩固和综合运用前面所学的知识, 然后慢慢加大难度, 一步一步循序渐进。
以上就是我的个人观点, 希望可以帮助到你, 谢谢!
零基础的可以在慕课上看视频学习,视频对于入门者比较友好。如果能每天花两个小时刷题(看完视频之后,但光看视频是没用的),可以先做一些考试的选择、改错、补程序和写结果的一些题,然后做程序题,半个月下来就也算入门了。
再高的水平就很难说了,毕竟每个人的需要和发展方向都不一样。额外提一点,后期学习经常会出现找不到视频学习的情况,这时候大多需要自己找资料了(再高深点博客也不一定能找到了,只能查书或自己研究)
希望对你有帮助。
如果是自学,从零基础开端学习python的话,按照每个人理解能力的不同,大致上需求半年到一年半左右的时刻,当然,如果有其它编程言语的经历,入门还是比较快的,大概需求2~3个月可以用Python言语编写一些简单的使用,只要进行体系的学习,才能更好的掌握Python技能。
初学者有什么不懂的可以私信我——我刚整理了一套2018最新的0基础入门教程,无私分享,获取方法:加下我自己创建的Python学习交流群935711829,这是Python学习交流的地方,不管你是小白还是大牛,小编都欢迎,不定期分享干货,包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程。
事实上想学好一门言语或许是其他任何的技术,都不可能短时间内学成,除非能够像电视剧那样把手放在背面传功,或许拿到屠龙刀里的九阴真经。
要把Python学好,在我看来,只要相同东西能够帮你做到,那就是,爱好-爱好-爱好!重要的事情说三遍!在Python这个魔法世界里,找到你自己感爱好的点进行切入,并时刻找到爱好点进行自我驱动是最好的学习方式!
还有一个问题是,看你学python要干嘛?这个决议了你的需求学习的深度。
假如你只是想了解下python,那看看一些根本的网上视频python初级教程就能够了;
假如你是想拿出做数据的加工,处理,那仍是先把一些正则,循环,数组,分词这些方法学好,再结合一些实际的事例。比如怎么将爬取的页面数据解析成结构化的格局;
假如你是想拿python做数据算法建模,像咱们自己开发了一套结合了常用的LR/GBDT/DT/RF/ARPIORI/K-MEANS的一个东西,把常用的数据表导入,数据过滤加工处理离散分箱等;
假如你是拿python做一些页面开发,那就要把Django什么的都学习了。
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这段时间我也开始自学Python,虽然大学时候学过C语言,不过那已经是几年前的事情了,当时也是为了学分而且也学的不好,工作以后也从来没有用到过,所以也算是从0开始。开始学习Python以后也是四处在网上找资料,但是纯粹看书的话也有点看不下去的感觉,
虽然自学的欲望很强烈,但是也没什么效果。最后咨询了一些学习过的人,根据他们的推荐选择了百战程序员的Python课程,一边看一边跟着,但是刚开始学习总感觉程序写起来不是很流畅,很多东西还是需要自己找思路的,幸好百战尚学堂的老师很耐心,遇到任何不懂的问题都给我细心讲解,
主要是看你的学习能力以及对理工科的兴趣,这块很重要,个人建议可以先学一门编程语言入门,然后有个大概的编程思路在学这个,人工智能对数学和算法要求特别高,如果想学,可以先了解一下这方面的书籍。
不是不可以,首先需要根据自身条件,进行选择。
人工智能是一个比较典型的交叉学科,而且具有较高的难度,所以人工智能的人才培养一直以研究生教育为主,目前一部分教育资源比较丰富的高校在本科阶段也陆续开设了人工智能专业,这也是为了顺应产业发展的人才需求。
读研是进入人工智能领域比较现实的选择,原因在于人工智能的技术体系尚不完善,通过自学的方式进入人工智能的研发领域还是具有较大难度的,在没有人指导的情况下,也很难有一个系统的学习过程。如果计划考研,应该在本科阶段根据自己的学习能力选择一个目标学校,同时按照考试要求积极准备,这个准备的过程也会逐渐丰富一些专业基础知识。由于目前人工智能方向是考研的热门之一,所以应该尽早准备。
如果想通过自学的方式进入人工智能领域,一个比较可行的路线是从大数据技术开始学起,然后再转入人工智能领域。一方面原因是大数据技术是人工智能的重要基础,二者之间关系密切,另一个原因是大数据技术体系已经趋于成熟,学习路线比较清晰,更适合自学。
至于要学多久,本科4年+研究生3年,哈哈。
希望对你有所帮助。
建议你先去了解下强人工智能和弱人工智能的区别,从研究方向及方法上看,这两个几乎是两码事。
先简单说下强的,其实人们对人工智能的研究是从强人工智能领域开始的,说白了就是直接想把人的意识模拟出来。历史的车轮倒回到1900年,世纪之交的数学家大会在巴黎如期召开,德高望重的老数学家大卫•希尔伯特(David Hilbert)庄严地向全世界数学家们宣布了23个未解决的难题。这23道难题道道经典,而其中的第二问题和第十问题则与人工智能密切相关,并最终促成了计算机的发明。希尔伯特的第二问题来源于一个大胆的想法——运用公理化的方法统一整个数学,并运用严格的数学推理证明数学自身的正确性。这个野心被后人称为希尔伯特纲领,虽然他自己没能证明,但却把这个任务交给了后来的年轻人,这就是希尔伯特第二问题:证明数学系统中应同时具备一致性(数学真理不存在矛盾)和完备性(任意真理都可以被描述为数学定理)。如果说希大爷的这个假设成立,那么有可能靠逻辑编程就逐步走向强人工啦,哈哈。但可惜,这条路被哥德尔同学否定了,哥德尔不完备性定理证明任何足够强大的数学公理系统都存在着瑕疵:一致性和完备性不能同时具备。沿着这条路,图灵提出了图灵测试,冯诺伊曼搞出了计算机。但强人工na难以突破,只能退而求其次的在狭义范围内搞点应用,于是专家系统诞生。随着计算机运算能力的指数增长,机器学习的方法开始得到重视,其中涌现论方法尤为突出。个人认为,涌现的方法和脑神经科学相结合将是走向强人工智能的有效路线。感兴趣的话可以看下美国圣塔菲研究所,中国集智俱乐部。建议可以从neglog和mathematica学习入手。
再说弱人工,这其实就是用各种算法实现某些应用,让你觉得挺“智能”,并不是真的追求人工智能。最典型的莫过于机器翻译,一个贝叶斯算法胜过无数语言学家的形式系统。如果对这块感兴趣那就python,java,贝叶斯网络,神经网络,增强学习。。。
至于学多久,这个都无止境。。。
我作为一个工作多年的程序员,我的观点是不建议直接学。
从提问可以分析出提问者可能是刚入门软件开发行业,专业的选择问题。
我的建议是先学一门后台的语言。比如python,java。然后再转人工智能。原理如下:
1、先来说说人工智能它是一个非常大的学科,涉及到的知识面也是非常的广阔。比如高等数学,算法,大数据分析,后台语言(目前比较火的就是python)等。学习的曲线很曲折。
2、难度相对其它编程语言来说比较大,可能会打击我们的学习的积极性。甚至可能导致厌学,那就得不偿失了。
3、建议先学后台语言,比如python。先把基础打好,后面直接为进军人工智能做好铺垫。学习起来也比较得心应手了。
4、高等数学中的概率、极限这些也是常用的。
一步步的来。希望我的回答能帮助到你。
人类从远古流传至今,生生不息就叫永生,生老病死是新旧交替的自然现象。什么永生?有些人死了还活着,倒在长征路上的红軍战士,雷锋,刘胡兰等。他们的灵魂不灭,还在人间奋斗,难道不就是永生吗?有些人,活着已经死了,灵魂失控。不就是无为的行尸走肉吗?怎么衡量永生的标准界定呢?还要等一百年,这是个多么糊涂的概念啊!人生的活着是活的灵魂,躯壳是灵魂的载体。头脑的脑梗,萎缩等症,是灵魂运化失调。躯壳就是废品失去作用。灵魂的表现就是精神!
谢谢邀请。我需要从两个角度回答这个问题,绝对和相对:
从绝对角度说,生与死是一对互相矛盾的概念。没有生就没有死,没有死也不会有生,这是一个大家都知道的道理。这个世界上谁也没有见过长生不死的植物、动物或者人类。
人类活在世界上,生生死死,死死生生,繁衍后代,那是自然规律支配的结果。万事皆变,没有永恒的事物,将来某一天,也许太阳系也会不存在。老子说过,天地尚不能久,而况于人乎?从这一点来说,人类是不会永生的。
从相对角度说,世界上任何事情都不是绝对的。人生在世,短命和长寿都是相对的。
庄子说朝菌不知晦朔,蟪蛄不知春秋。 春天生秋天死的惠姑根本不理解什么是春秋;早上生晚上死的朝菌也根本不理解什么是白天和黑夜。对于朝菌来说,惠姑就是永生;惠姑不知道春秋,它们认为人类就是永生。
人类的科学发展一日千里,人类科学家正在考虑使用各种手段提高人类健康水平、延长人类的生命。我们可以这样认为,科学使人类寿命延长,从现在平均寿命八十岁延长到了两百岁,一千岁,甚至再长一些,是不是就是永生呢?我看可以算是永生。如果这不算永生,那人活多久才算是呢?没有答案。
如果人们找到一种方法,把人的意识移植到计算机中,人的生命在计算机中唤醒,这种新生的电脑人无限期的生存,那么人类实现相对永生的日子也许会更快到来,根本不需要100年。
所以,我认为人类做不到绝对的永生,但是可以做到相对的永生,不需要100年。
不同的理论依据,不同的论证。个人理解供大家参考。
因为科学家论断物质不灭论,应永生,人肉体是由多种物质元素构成,存在有永生原因,如果人类能完全彻底了解自已生理构造,〈肉体灵魂)懂得养生之道,防病方法。治病医术后。
所以人类如果能克服解决前面条件。人类永生有希望,是否有理?供参考。
很明确的回答:100年内人类不可能实现永生!只能做到寿命的延长!
道法自然:中国的老祖宗很早就告诫我们,万物都必须遵循大自然的规律。生、老、病、死就是自然规律,所以死亡不会因为人类的努力而消失和终结。
延长寿命主要靠医疗技术的进步,从现有人类的技术手段来看能够实现生命的延长已经很了不起了,更遑论永生!
通过医疗手段的进步让人体保持活力,这是延缓衰老、延长生命的主要做法:目前的主流方式有两种,一是生物法,让细胞突破衰老的宿命;二是机械法,通过外骨骼、外器官的支撑实现生命的延续。但从可预见的100年的未来,这些技术手段离永生还差的太远。
有人肯定说:瞎讲,技术的进步哪能让你预测到,100年技术可能爆发式的进步。这就是美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔一直宣扬的,知识的进步会越来越快,后世知识的增长会超越当代人的想象,一直到奇点来临。
这个道理是对的!知识正在爆发式的增长,技术在爆发式的进步,但我们不要忘记,无论知识和技术如何增长和进步,几万年来,自然规律却未曾改变分毫!
我们还是要靠双手或者大脑劳动养活自己!我们还是要吃饭、睡觉来维持生命!我们还是会生病死亡!
秦始皇通过炼丹和到海外寻找仙人的方法,希望获得永生!几千年后,我们觉得很可笑!那再过100年后,后人看我们的永生痴念是否也很可笑?
1、智能化不是工业化
工业化的三要素:生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。
智能化的三要素:消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。
智能化成果按照工业化分配制度分配,是全球所有矛盾的根源。
更直接说:消费者是创造智能化价值的主体,但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。
因为智能化是未来,是希望!当未来和希望被独享和独占,焦虑会自然覆盖到社会的每个角落。
2、智能化1.0是免费共享,智能化2.0应该是什么?
站在1.0领导者的视角,自然是工业化4.0。依然按照传统分配方式,将未来独享进行到底。
但如果站在消费者的视角,显然是智能化2.0,承认每个消费者对智能化的贡献。
承认方式:股权共享。
人工智能(AI)对人类社会的影响将远远超过我们现有的认知。从某种程度上,AI是人类对社会生活中的各种工具,各种流程的赋能,也就是给予它们智慧和自学习能力,就像人类社会组织形式的演进。
所以,你完全可以打开你的想象,你的衣食住行都会因为AI而改变。
到此,以上就是小编对于人工智能多久可以普遍的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能多久可以普遍的4点解答对大家有用。