隨著機(jī)械越來越發(fā)達(dá)，這一趨勢(shì)在20世紀(jì)的發(fā)展速度加快。自動(dòng)化目前涉及的產(chǎn)業(yè)數(shù)量 前所未有，這要?dú)w功于人工智能和機(jī)器人在其他領(lǐng)域的發(fā)展。倉庫中，越來越多的機(jī)器人被 用來挑選產(chǎn)品并將它們裝進(jìn)箱子里以便運(yùn)輸。服務(wù)業(yè)使用機(jī)器人準(zhǔn)備食物，甚至使用機(jī)器人 為客戶上菜。舊金山的初創(chuàng)企業(yè)動(dòng)力機(jī)械股份有限公司（Momentum Machines, Inc.）推出了 一款做漢堡包的機(jī)器人?，F(xiàn)有的型號(hào)每小時(shí)能夠做360個(gè)漢堡包，此外，還能夠?yàn)闈h堡絞肉 和烘焙小圓面包，并加入新鮮的食材，例如番茄、洋蔥和咸菜。另外一家名為Infinium機(jī)器 人的企業(yè)推出了一款飛行機(jī)器人，名為服務(wù)員蜂鳴器，能夠使用紅外線傳感器在餐館范圍內(nèi) 進(jìn)行導(dǎo)航，此外，它還能夠攜帶兩品脫左右的啤酒、兩三杯紅酒和一個(gè)比薩。人工智能到底有多智能。廣東人工智能零基礎(chǔ)自學(xué)書
如何應(yīng)對(duì)這種壓力，特別是對(duì)于正在入門的同學(xué)，正確的應(yīng)對(duì)方法就是循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)，特別是經(jīng)典模型。人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展都是建立在之前工作的基礎(chǔ)上，掌握了VGG的代碼實(shí)現(xiàn)，改動(dòng)一部分就可以學(xué)會(huì)ResNet，再改動(dòng)一些就是SE-ResNet，ResNeXt等，學(xué)習(xí)的速度會(huì)越來越快，讀一篇新的paper也會(huì)越來越快，因?yàn)槠渲幸话悴粫?huì)超過三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。不打好基礎(chǔ)，每篇論文都是囫圇吞棗，就會(huì)陷入不斷的焦慮之中。07關(guān)于學(xué)習(xí)人工智能是不是需要學(xué)習(xí)C/C++，回答是不需要，或者在入門階段不需要，Python是進(jìn)行人工智能學(xué)習(xí)和研究非常好的編程語言，Python的簡單和強(qiáng)大越用會(huì)越喜愛。除非以后你需要專門做算法在特定條件下的部署和優(yōu)化或者需要編寫深度學(xué)習(xí)框架才需要使用C/C++。下面談一下學(xué)習(xí)CV是不是一定要學(xué)習(xí)和精通OpenCV，回答也是不需要。這篇入門指南反復(fù)強(qiáng)調(diào)的就是直奔深度學(xué)習(xí)的主題，盡可能縮短入門時(shí)間，減少不必要的學(xué)習(xí)內(nèi)容。祝大家都能夠用盡可能短的時(shí)間順利入門人工智能，實(shí)現(xiàn)自己的預(yù)期目標(biāo)，也希望本文能夠?yàn)橹袊斯ぶ悄苋瞬排囵B(yǎng)貢獻(xiàn)一份力量，祝中國人工智能越來越強(qiáng)大，也希望在有生之年看到人類建造成功人工智能這一"通天塔"。廣東小白人工智能零基礎(chǔ)怎么學(xué)怎么才能讓自己更有競爭力？
真正令人吃驚的是人工智能涉及領(lǐng)域的廣闊性。人工智能已經(jīng)能夠完成許多信息化任 務(wù)，這些任務(wù)曾經(jīng)都是醫(yī)生或律師等高認(rèn)知專業(yè)技術(shù)人員擅長的。舉例來說，法律在線服務(wù) 網(wǎng)站LegalZoom和Wevorce等工具的問世搶走了律師的許多工作，這些工具使用算法指導(dǎo)客 戶，從起草合同到申請(qǐng)離婚均包括在內(nèi)。這類自動(dòng)化對(duì)年輕工作者工作的影響比較明顯，例 如年輕律師之前通過完成“發(fā)現(xiàn)”之類的日常工作來學(xué)習(xí)——“發(fā)現(xiàn)”就是搜集庭審上用作證據(jù) 的文件。有了電子取證公司以后，這一工作就由機(jī)器來完成，其成本遠(yuǎn)低于支付給年輕律師 的工資。因此，許多律師事務(wù)所都有可能不再同時(shí)招聘年輕律師和實(shí)習(xí)律師。
零基礎(chǔ)真的就沒有機(jī)會(huì)從事人工智能行業(yè)了嗎？非也，像AI售前工程師，AI產(chǎn)品經(jīng)理，只要在原來的工作內(nèi)容上加上對(duì)人工智能行業(yè)的知識(shí)和項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)就可以了，而人工智能算法工程師的要求實(shí)際也就兩點(diǎn)，編程能力，第數(shù)學(xué)思維。編程能力和數(shù)學(xué)能力對(duì)AI算法工程師的影響到底有多大。首先來看看編程能力，如果完全是零基礎(chǔ)，那肯定是不行的，算法的實(shí)現(xiàn)就是靠編程來完成的。所以比較好先花一個(gè)月的時(shí)間把編程技術(shù)練好，語言就選擇人工智能語言python，由于python易學(xué)難精，你很快就會(huì)趕上那些不太厲害的人的。人工智能的發(fā)展要如何控制和規(guī)范。失控的人工智能。
盡管我們可以根據(jù)現(xiàn)有的情況進(jìn)行推測，但是很難預(yù)測人工智能還將顛覆多少個(gè)行業(yè)。 2013年，牛津大學(xué)馬丁學(xué)院的一項(xiàng)研究表明，在未來20年里，美國有47%的工作將受到自動(dòng) 化的影響。作者預(yù)測，人工智能的發(fā)展將經(jīng)歷兩個(gè)大的“浪潮”。作者們寫道：“在一次浪 潮中，運(yùn)輸和物流業(yè)的大部分工人、大量的行政工作人員和生產(chǎn)領(lǐng)域的勞動(dòng)者可能會(huì)被計(jì)算 機(jī)取代。”在第二次浪潮中，所有涉及手指靈巧度、反饋、觀察和有限空間內(nèi)工作的任務(wù)都 將受到人工智能的影響。人工智能發(fā)展的簡史和當(dāng)下所處的階段是怎樣的？江西人工智能零基礎(chǔ)數(shù)學(xué)
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2011年，富士康首席執(zhí)行官郭臺(tái)銘宣布用生產(chǎn)機(jī)器人取代100萬名在富士康 工廠工作的工人，這就是“富士康機(jī)器人”。正如我們總是過高地估計(jì)實(shí)現(xiàn)這類突破的速度， 郭臺(tái)銘開始的計(jì)劃也沒能完成。富士康曾計(jì)劃在2014年年底完成上述機(jī)器人更換計(jì)劃，然而 到2014年年底，公司仍然雇用了大量工人，而富士康機(jī)器人的生產(chǎn)準(zhǔn)確性也不斷出現(xiàn)問題。 郭臺(tái)銘將時(shí)間改成了2016年，到那時(shí)富士康機(jī)器人大軍會(huì)準(zhǔn)備好生產(chǎn)蘋果手機(jī)等設(shè)備。盡管 富士康開發(fā)機(jī)器人更多是出于經(jīng)濟(jì)原因而非道德原因，但后面卻產(chǎn)生了良好的道德效應(yīng)，減 少了令人不快的工作，雖然這也帶來了新的問題，那就是這些新失業(yè)的工人怎么辦。廣東人工智能零基礎(chǔ)自學(xué)書
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