SSA優(yōu)化DBN回歸算法（優(yōu)化回歸模型的基本思想）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于SSA優(yōu)化DBN回歸算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能是學習什么？

• 2、spark mllib機器學習什么語言

• 3、人工智能怎么去學習，南寧達內(nèi)有學習人工智能過的說下嗎？

• 4、人工智能學什么？

一、人工智能是學習什么？

1、學習并掌握一些數(shù)學知識

高等數(shù)學是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎(chǔ)。

線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)。

概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應(yīng)用再補充相關(guān)的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的鉆研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項技術(shù)。

二、spark mllib機器學習什么語言

1、機器學習概念

1.1 機器學習的定義

在維基百科上對機器學習提出以下幾種定義：

l“機器學習是一門人工智能的科學，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能”。

l“機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究”。

l“機器學習是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。” 一種經(jīng)常引用的英文定義是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E。

可以看出機器學習強調(diào)三個關(guān)鍵詞：算法、經(jīng)驗、性能，其處理過程如下圖所示。

上圖表明機器學習是數(shù)據(jù)通過算法構(gòu)建出模型并對模型進行評估，評估的性能如果達到要求就拿這個模型來測試其他的數(shù)據(jù)，如果達不到要求就要調(diào)整算法來重新建立模型，再次進行評估，如此循環(huán)往復，最終獲得滿意的經(jīng)驗來處理其他的數(shù)據(jù)。

1.2 機器學習的分類

1.2.1 監(jiān)督學習

監(jiān)督是從給定的訓練數(shù)據(jù)集中學習一個函數(shù)（模型），當新的數(shù)據(jù)到來時，可以根據(jù)這個函數(shù)（模型）預測結(jié)果。監(jiān)督學習的訓練集要求包括輸入和輸出，也可以說是特征和目標。訓練集中的目標是由人標注（標量）的。在監(jiān)督式學習下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓練數(shù)據(jù)”，每組訓練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結(jié)果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”、“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1”、“2”、“3”等。在建立預測模型時，監(jiān)督式學習建立一個學習過程，將預測結(jié)果與“訓練數(shù)據(jù)”的實際結(jié)果進行比較，不斷調(diào)整預測模型，直到模型的預測結(jié)果達到一個預期的準確率。常見的監(jiān)督學習算法包括回歸分析和統(tǒng)計分類：

l  二元分類是機器學習要解決的基本問題，將測試數(shù)據(jù)分成兩個類，如垃圾郵件的判別、房貸是否允許等問題的判斷。

l  多元分類是二元分類的邏輯延伸。例如，在因特網(wǎng)的流分類的情況下，根據(jù)問題的分類，網(wǎng)頁可以被歸類為體育、新聞、技術(shù)等，依此類推。

監(jiān)督學習常常用于分類，因為目標往往是讓計算機去學習我們已經(jīng)創(chuàng)建好的分類系統(tǒng)。數(shù)字識別再一次成為分類學習的常見樣本。一般來說，對于那些有用的分類系統(tǒng)和容易判斷的分類系統(tǒng)，分類學習都適用。

監(jiān)督學習是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的最常見技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹技術(shù)高度依賴于事先確定的分類系統(tǒng)給出的信息。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，分類系統(tǒng)用于判斷網(wǎng)絡(luò)的錯誤，然后調(diào)整網(wǎng)絡(luò)去適應(yīng)它；對于決策樹，分類系統(tǒng)用來判斷哪些屬性提供了最多的信息，如此一來可以用它解決分類系統(tǒng)的問題。

1.2.2 無監(jiān)督學習

與監(jiān)督學習相比，無監(jiān)督學習的訓練集沒有人為標注的結(jié)果。在非監(jiān)督式學習中，數(shù)據(jù)并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學習以及聚類等。常見算法包括Apriori算法和k-Means算法。這類學習類型的目標不是讓效用函數(shù)最大化，而是找到訓練數(shù)據(jù)中的近似點。聚類常常能發(fā)現(xiàn)那些與假設(shè)匹配的相當好的直觀分類，例如基于人口統(tǒng)計的聚合個體可能會在一個群體中形成一個富有的聚合，以及其他的貧窮的聚合。

非監(jiān)督學習看起來非常困難：目標是我們不告訴計算機怎么做，而是讓它（計算機）自己去學習怎樣做一些事情。非監(jiān)督學習一般有兩種思路：第一種思路是在指導Agent時不為其指定明確的分類，而是在成功時采用某種形式的激勵制度。需要注意的是，這類訓練通常會置于決策問題的框架里，因為它的目標不是產(chǎn)生一個分類系統(tǒng)，而是做出最大回報的決定。這種思路很好地概括了現(xiàn)實世界，Agent可以對那些正確的行為做出激勵，并對其他的行為進行處罰。

因為無監(jiān)督學習假定沒有事先分類的樣本，這在一些情況下會非常強大，例如，我們的分類方法可能并非最佳選擇。在這方面一個突出的例子是Backgammon（西洋雙陸棋）游戲，有一系列計算機程序（例如neuro-gammon和TD-gammon）通過非監(jiān)督學習自己一遍又一遍地玩這個游戲，變得比最強的人類棋手還要出色。這些程序發(fā)現(xiàn)的一些原則甚至令雙陸棋專家都感到驚訝，并且它們比那些使用預分類樣本訓練的雙陸棋程序工作得更出色。

1.2.3 半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習（Semi-supervised Learning）是介于監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之間一種機器學習方式，是模式識別和機器學習領(lǐng)域研究的重點問題。它主要考慮如何利用少量的標注樣本和大量的未標注樣本進行訓練和分類的問題。半監(jiān)督學習對于減少標注代價，提高學習機器性能具有非常重大的實際意義。主要算法有五類：基于概率的算法；在現(xiàn)有監(jiān)督算法基礎(chǔ)上進行修改的方法；直接依賴于聚類假設(shè)的方法等，在此學習方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理地組織數(shù)據(jù)來進行預測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎(chǔ)上再對標識的數(shù)據(jù)進行預測，如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM）等。

半監(jiān)督學習分類算法提出的時間比較短，還有許多方面沒有更深入的研究。半監(jiān)督學習從誕生以來，主要用于處理人工合成數(shù)據(jù)，無噪聲干擾的樣本數(shù)據(jù)是當前大部分半監(jiān)督學習方法使用的數(shù)據(jù)，而在實際生活中用到的數(shù)據(jù)卻大部分不是無干擾的，通常都比較難以得到純樣本數(shù)據(jù)。

1.2.4 強化學習

強化學習通過觀察來學習動作的完成，每個動作都會對環(huán)境有所影響，學習對象根據(jù)觀察到的周圍環(huán)境的反饋來做出判斷。在這種學習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻做出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning 以及時間差學習（Temporal difference learning）。

在企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景下，人們最常用的可能就是監(jiān)督式學習和非監(jiān)督式學習的模型。在圖像識別等領(lǐng)域，由于存在大量的非標識的數(shù)據(jù)和少量的可標識數(shù)據(jù)，目前半監(jiān)督式學習是一個很熱的話題。而強化學習更多地應(yīng)用在機器人控制及其他需要進行系統(tǒng)控制的領(lǐng)域。

1.3 機器學習的常見算法

常見的機器學習算法有：

l  構(gòu)造條件概率：回歸分析和統(tǒng)計分類；

l  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

l  決策樹；

l  高斯過程回歸；

l  線性判別分析；

l  最近鄰居法；

l  感知器；

l  徑向基函數(shù)核；

l  支持向量機；

l  通過再生模型構(gòu)造概率密度函數(shù)；

l  最大期望算法；

l  graphical model：包括貝葉斯網(wǎng)和Markov隨機場；

l  Generative Topographic Mapping；

l  近似推斷技術(shù)；

l  馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法；

l  變分法；

l  最優(yōu)化：大多數(shù)以上方法，直接或者間接使用最優(yōu)化算法。

根據(jù)算法的功能和形式的類似性，我們可以把算法分類，比如說基于樹的算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法等等。當然，機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。而對于有些分類來說，同一分類的算法可以針對不同類型的問題，下面用一些相對比較容易理解的方式來解析一些主要的機器學習算法：

1.3.1 回歸算法

回歸算法是試圖采用對誤差的衡量來探索變量之間的關(guān)系的一類算法?；貧w算法是統(tǒng)計機器學習的利器。在機器學習領(lǐng)域，人們說起回歸，有時候是指一類問題，有時候是指一類算法，這一點常常會使初學者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）。

1.3.2 基于實例的算法

基于實例的算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學習或者“基于記憶的學習”。常見的算法包括 k-Nearest Neighbor (KNN)，、學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）以及自組織映射算法（Self-Organizing Map，SOM）

1.3.3 正則化方法

正則化方法是其他算法（通常是回歸算法）的延伸，根據(jù)算法的復雜度對算法進行調(diào)整。正則化方法通常對簡單模型予以獎勵而對復雜算法予以懲罰。常見的算法包括：Ridge Regression、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）。

1.3.4 決策樹學習

決策樹算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型，決策樹模型常常用來解決分類和回歸問題。常見的算法包括：分類及回歸樹（Classification And Regression Tree， CART）、 ID3 (Iterative Dichotomiser 3)、C4.5、Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)、Decision Stump、機森林（Random Forest）、多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine，GBM）。

1.3.5 貝葉斯學習

貝葉斯方法算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。常見算法包括：樸素貝葉斯算法、平均單依賴估計（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）以及 Bayesian Belief Network（BBN）。

1.3.6 基于核的算法

基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數(shù)據(jù)映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易解決。常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF)以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis，LDA)等。

1.3.7 聚類算法

聚類就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并。所有的聚類算法都試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means 算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）。

1.3.8 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習

關(guān)聯(lián)規(guī)則學習通過尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見算法包括 Apriori 算法和 Eclat 算法等。

1.3.9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學習的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法（其中深度學習就是其中的一類算法，我們會單獨討論）。重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron Neural Network）、反向傳遞（Back Propagation）、Hopfield 網(wǎng)絡(luò)、自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）、學習矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。

1.3.10 深度學習算法

深度學習算法是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，在近期贏得了很多關(guān)注，特別是百度也開始發(fā)力深度學習后，更是在國內(nèi)引起了很多關(guān)注。在計算能力變得日益廉價的今天，深度學習試圖建立大得多也復雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。很多深度學習的算法是半監(jiān)督式學習算法，用來處理存在少量未標識數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine， RBN）、 Deep Belief Networks（DBN）、卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）、堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。

1.3.11 降低維度算法

像聚類算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過降低維度算法是以非監(jiān)督學習的方式，試圖利用較少的信息來歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類算法可以用于高維數(shù)據(jù)的可視化或者用來簡化數(shù)據(jù)以便監(jiān)督式學習使用。常見的算法包括：主成份分析（Principle Component Analysis， PCA）、偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）、 Sammon 映射、多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）、投影追蹤（Projection Pursuit）等。

1.3.12 集成算法

集成算法用一些相對較弱的學習模型獨立地對同樣的樣本進行訓練，然后把結(jié)果整合起來進行整體預測。集成算法的主要難點在于究竟集成哪些獨立的較弱的學習模型以及如何把學習結(jié)果整合起來。這是一類非常強大的算法，同時也非常流行。常見的算法包括：Boosting、Bootstrapped Aggregation（Bagging）、AdaBoost、堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending）、梯度推進機（Gradient Boosting Machine, GBM）、隨機森林（Random Forest）。

2、Spark MLlib介紹

Spark之所以在機器學習方面具有得天獨厚的優(yōu)勢，有以下幾點原因：

（1）機器學習算法一般都有很多個步驟迭代計算的過程，機器學習的計算需要在多次迭代后獲得足夠小的誤差或者足夠收斂才會停止，迭代時如果使用Hadoop的MapReduce計算框架，每次計算都要讀/寫磁盤以及任務(wù)的啟動等工作，這回導致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于內(nèi)存的計算模型天生就擅長迭代計算，多個步驟計算直接在內(nèi)存中完成，只有在必要時才會操作磁盤和網(wǎng)絡(luò)，所以說Spark正是機器學習的理想的平臺。

（2）從通信的角度講，如果使用Hadoop的MapReduce計算框架，JobTracker和TaskTracker之間由于是通過heartbeat的方式來進行的通信和傳遞數(shù)據(jù)，會導致非常慢的執(zhí)行速度，而Spark具有出色而高效的Akka和Netty通信系統(tǒng)，通信效率極高。

MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark對常用的機器學習算法的實現(xiàn)庫，同時包括相關(guān)的測試和數(shù)據(jù)生成器。Spark的設(shè)計初衷就是為了支持一些迭代的Job, 這正好符合很多機器學習算法的特點。在Spark官方首頁中展示了Logistic Regression算法在Spark和Hadoop中運行的性能比較，如圖下圖所示。

可以看出在Logistic Regression的運算場景下，Spark比Hadoop快了100倍以上！

MLlib目前支持4種常見的機器學習問題: 分類、回歸、聚類和協(xié)同過濾，MLlib在Spark整個生態(tài)系統(tǒng)中的位置如圖下圖所示。

MLlib基于RDD，天生就可以與Spark SQL、GraphX、Spark Streaming無縫集成，以RDD為基石，4個子框架可聯(lián)手構(gòu)建大數(shù)據(jù)計算中心！

MLlib是MLBase一部分，其中MLBase分為四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。

l  ML Optimizer會選擇它認為最適合的已經(jīng)在內(nèi)部實現(xiàn)好了的機器學習算法和相關(guān)參數(shù)，來處理用戶輸入的數(shù)據(jù)，并返回模型或別的幫助分析的結(jié)果；

l  MLI 是一個進行特征抽取和高級ML編程抽象的算法實現(xiàn)的API或平臺；

l  MLlib是Spark實現(xiàn)一些常見的機器學習算法和實用程序，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維以及底層優(yōu)化，該算法可以進行可擴充； MLRuntime 基于Spark計算框架，將Spark的分布式計算應(yīng)用到機器學習領(lǐng)域。

3、Spark MLlib架構(gòu)解析

三、人工智能怎么去學習，南寧達內(nèi)有學習人工智能過的說下嗎？

1、學習并掌握一些數(shù)學知識

高等數(shù)學是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎(chǔ)線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應(yīng)用再補充相關(guān)的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10)深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11)降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）,投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12)集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個領(lǐng)域深入下去人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

四、人工智能學什么？

作為一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，人工智能專業(yè)屬于計算機大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時一系列人工智能技術(shù)也進入到了落地應(yīng)用的階段，所以當前人工智能專業(yè)也是熱點專業(yè)之一。

人工智能專業(yè)有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數(shù)學、控制學、經(jīng)濟學、神經(jīng)學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智能本身的知識體系尚處在完善當中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實踐場景要求高。

基于這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對于多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基于編程語言來打開計算機技術(shù)大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對于學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對于人工智能專業(yè)的同學有較大的影響。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學部分：

數(shù)學分析、高等數(shù)學、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。

其次是學科基礎(chǔ)課程：

人工智能導引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計、機器學習導論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。

專業(yè)方向課程：

泛函分析、數(shù)字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計算。

專業(yè)選修課課程：

數(shù)學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數(shù)學。博弈論及其應(yīng)用、時間序列分析、編譯原理、隨機算法、數(shù)據(jù)庫概論。

這是南京大學人工智能學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學針對人工智能專業(yè)開設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個領(lǐng)域方向。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學習的領(lǐng)域方向。

如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實戰(zhàn)小項目。

2.吳恩達機器學習（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機器學習理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學習

3.吳恩達卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學習

4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎(chǔ)的學習者。

5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎(chǔ)的學習者。

這些基礎(chǔ)課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰(zhàn)經(jīng)驗，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗，簡歷上也算是多了一塊實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓機構(gòu)區(qū)培訓，既花錢又學不到什么東西，最后畢業(yè)還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓機構(gòu)課程靠譜！

接下來文章會側(cè)重在以下幾方面

1、零基礎(chǔ)如何進行人工智能的自學（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學等等。

2、我的個人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。

3、好的學習資源分享

先說一下個人背景，一本，經(jīng)濟學畢業(yè)，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒有編程基礎(chǔ)、沒有數(shù)學基礎(chǔ)（數(shù)學需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會幫助大家的）。

剛畢業(yè)第一年時，迷茫，不知道做什么。

第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗

畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。

最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計算機網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最后卻換來一場空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。

第二階段：邊工作邊自學人工智能，成功

面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智能，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎(chǔ)工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學、統(tǒng)計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。

其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。

十問十答：

1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。

2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之后會發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎么能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。

3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規(guī)劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理準備。

4、最理想的自學環(huán)境是怎么樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環(huán)境+有人指導

5、人工智能零基礎(chǔ)可以學嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個后續(xù)會著重講到。

6、學人工智能需要數(shù)學嗎？不要因為數(shù)學而望而切步，數(shù)學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。

7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎(chǔ)的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應(yīng)該是比較正常的。

9、我是怎么堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什么時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強烈，就能有多堅持。

10、現(xiàn)在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發(fā)現(xiàn)很多對自己有幫助的東西。就算以后你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。

這是我之后會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標準。并不簡單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。

目錄：

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（2）：機器學習的知識準備（數(shù)學與python，附學習資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（3）：機器學習的知識準備（數(shù)學篇詳解）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（4）：機器學習的知識準備（python篇詳解）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（5）：機器學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（6）：深度學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（7）：機器學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（8）：深度學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）

最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

首先我們需要一定的數(shù)學基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎(chǔ)能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。

1、學習并掌握一些數(shù)學知識

高等數(shù)學是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎(chǔ)

線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)

概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應(yīng)用再補充相關(guān)的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

再回答第二個問題，人工智能到底是不是一項技術(shù)？

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項技術(shù)。

希望能幫到你。

人工智能需要學習的主要內(nèi)容包括：數(shù)學基礎(chǔ)課學科基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導論、計算機原理、 數(shù)字電路 、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學習以及認知科學、神經(jīng)科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。

一、人工智能專業(yè)學什么

1.認知與神經(jīng)科學課程群

具體課程：認知心理學、神經(jīng)科學基礎(chǔ)、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、 社會 與人文》、《人工智能哲學基礎(chǔ)與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學、神經(jīng)科學、認知心理學、信息科學等相關(guān)學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學研究，讓人工智能學科走在正確、 健康 的發(fā)展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智能平臺與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《 游戲 設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標及要求

以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

探索 實踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學內(nèi)容和教學方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。

三、人工智能專業(yè)簡介

人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動人工智能一級學科建設(shè)。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并研究設(shè)立人工智能專業(yè)，進一步完善中國高校人工智能學科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。

人工智能是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智能是很不容易的。

首先我們需要一定的數(shù)學基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎(chǔ)能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。

然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數(shù)機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學的飛速發(fā)展?？梢灶A料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學部分：

人工智能亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學、神經(jīng)科學、機器人學及統(tǒng)計學等的進步，有些預測則認為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

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