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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-10 18:41:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 140

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素的問題，以下是小編對(duì)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、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是什么?
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史是什么？
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征
4、實(shí)現(xiàn)人工智能的三要素

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是什么?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是：每個(gè)神經(jīng)元把最初的輸入值乘以一定的權(quán)重，并加上其他輸入到這個(gè)神經(jīng)元里的值（并結(jié)合其他信息值），最后算出一個(gè)總和，再經(jīng)過神經(jīng)元的偏差調(diào)整，最后用激勵(lì)函數(shù)把輸出值標(biāo)準(zhǔn)化。基本上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層的不同的計(jì)算單位連接起來的。我們把計(jì)算單位稱為神經(jīng)元，這些網(wǎng)絡(luò)可以把數(shù)據(jù)處理分類，就是我們要的輸出。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常見的工具：

以上內(nèi)容參考：在眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具中，NeuroSolutions始終處于業(yè)界領(lǐng)先位置。它是一個(gè)可用于windows XP/7高度圖形化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工具。其將模塊化，基于圖標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)界面，先進(jìn)的學(xué)習(xí)程序和遺傳優(yōu)化進(jìn)行了結(jié)合。該款可用于研究和解決現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)工具在使用上幾乎無限制。

以上內(nèi)容參考：百度百科-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史是什么？

沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨（1943）基于數(shù)學(xué)和一種稱為閾值邏輯的算法創(chuàng)造了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。這種模型使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分裂為兩種不同研究思路。一種主要關(guān)注大腦中的生物學(xué)過程，另一種主要關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能里的應(yīng)用。

一、赫布型學(xué)習(xí)

二十世紀(jì)40年代后期，心理學(xué)家唐納德·赫布根據(jù)神經(jīng)可塑性的機(jī)制創(chuàng)造了一種對(duì)學(xué)習(xí)的假說，現(xiàn)在稱作赫布型學(xué)習(xí)。赫布型學(xué)習(xí)被認(rèn)為是一種典型的非監(jiān)督式學(xué)習(xí)規(guī)則，它后來的變種是長期增強(qiáng)作用的早期模型。從1948年開始，研究人員將這種計(jì)算模型的思想應(yīng)用到B型圖靈機(jī)上。

法利和韋斯利·A·克拉克（1954）首次使用計(jì)算機(jī)，當(dāng)時(shí)稱作計(jì)算器，在MIT模擬了一個(gè)赫布網(wǎng)絡(luò)。納撒尼爾·羅切斯特（1956）等人模擬了一臺(tái) IBM 704計(jì)算機(jī)上的抽象神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為。

弗蘭克·羅森布拉特創(chuàng)造了感知機(jī)。這是一種模式識(shí)別算法，用簡(jiǎn)單的加減法實(shí)現(xiàn)了兩層的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。羅森布拉特也用數(shù)學(xué)符號(hào)描述了基本感知機(jī)里沒有的回路，例如異或回路。這種回路一直無法被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，直到保羅·韋伯斯(1975)創(chuàng)造了反向傳播算法。

在馬文·明斯基和西摩爾·派普特（1969）發(fā)表了一項(xiàng)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究以后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究停滯不前。他們發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)關(guān)鍵問題。

第一是基本感知機(jī)無法處理異或回路。第二個(gè)重要的問題是電腦沒有足夠的能力來處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的很長的計(jì)算時(shí)間。直到計(jì)算機(jī)具有更強(qiáng)的計(jì)算能力之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展緩慢。

二、反向傳播算法與復(fù)興

后來出現(xiàn)的一個(gè)關(guān)鍵的進(jìn)展是保羅·韋伯斯發(fā)明的反向傳播算法（Werbos 1975）。這個(gè)算法有效地解決了異或的問題，還有更普遍的訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。

在二十世紀(jì)80年代中期，分布式并行處理（當(dāng)時(shí)稱作聯(lián)結(jié)主義）流行起來。戴維·魯姆哈特和詹姆斯·麥克里蘭德的教材對(duì)于聯(lián)結(jié)主義在計(jì)算機(jī)模擬神經(jīng)活動(dòng)中的應(yīng)用提供了全面的論述。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)上被認(rèn)為是大腦中的神經(jīng)活動(dòng)的簡(jiǎn)化模型，雖然這個(gè)模型和大腦的生理結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)存在爭(zhēng)議。人們不清楚人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能多大程度地反映大腦的功能。

支持向量機(jī)和其他更簡(jiǎn)單的方法（例如線性分類器）在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的流行度逐漸超過了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是在2000年代后期出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)重新激發(fā)了人們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣。

三、2006年之后的進(jìn)展

人們用CMOS創(chuàng)造了用于生物物理模擬和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的計(jì)算設(shè)備。最新的研究顯示了用于大型主成分分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的納米設(shè)備具有良好的前景。

如果成功的話，這會(huì)創(chuàng)造出一種新的神經(jīng)計(jì)算設(shè)備，因?yàn)樗蕾囉趯W(xué)習(xí)而不是編程，并且它從根本上就是模擬的而不是數(shù)字化的，雖然它的第一個(gè)實(shí)例可能是數(shù)字化的CMOS設(shè)備。

在2009到2012年之間，Jürgen Schmidhuber在Swiss AI Lab IDSIA的研究小組研發(fā)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)贏得了8項(xiàng)關(guān)于模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的國際比賽。

例如，Alex Graves et al.的雙向、多維的LSTM贏得了2009年ICDAR的3項(xiàng)關(guān)于連筆字識(shí)別的比賽，而且之前并不知道關(guān)于將要學(xué)習(xí)的3種語言的信息。

IDSIA的Dan Ciresan和同事根據(jù)這個(gè)方法編寫的基于GPU的實(shí)現(xiàn)贏得了多項(xiàng)模式識(shí)別的比賽，包括IJCNN 2011交通標(biāo)志識(shí)別比賽等等。

他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是第一個(gè)在重要的基準(zhǔn)測(cè)試中（例如IJCNN 2012交通標(biāo)志識(shí)別和NYU的揚(yáng)·勒丘恩（Yann LeCun）的MNIST手寫數(shù)字問題）能達(dá)到或超過人類水平的人工模式識(shí)別器。

類似1980年Kunihiko Fukushima發(fā)明的neocognitron和視覺標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)（由David H. Hubel和Torsten Wiesel在初級(jí)視皮層中發(fā)現(xiàn)的那些簡(jiǎn)單而又復(fù)雜的細(xì)胞啟發(fā)）那樣有深度的、高度非線性的神經(jīng)結(jié)構(gòu)可以被多倫多大學(xué)杰弗里·辛頓實(shí)驗(yàn)室的非監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法所訓(xùn)練。

2012年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了快速的發(fā)展，主要原因在于計(jì)算技術(shù)的提高，使得很多復(fù)雜的運(yùn)算變得成本低廉。以AlexNet為標(biāo)志，大量的深度網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)。

2014年出現(xiàn)了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)極大解放了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度限制，出現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的概念。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三要素是什么）

構(gòu)成

典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下三個(gè)部分：

1、結(jié)構(gòu)（Architecture）結(jié)構(gòu)指定了網(wǎng)絡(luò)中的變量和它們的拓?fù)潢P(guān)系。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的變量可以是神經(jīng)元連接的權(quán)重（weights）和神經(jīng)元的激勵(lì)值（activities of the neurons）。

2、激勵(lì)函數(shù)（Activation Rule）大部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有一個(gè)短時(shí)間尺度的動(dòng)力學(xué)規(guī)則，來定義神經(jīng)元如何根據(jù)其他神經(jīng)元的活動(dòng)來改變自己的激勵(lì)值。一般激勵(lì)函數(shù)依賴于網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重（即該網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)）。

3、學(xué)習(xí)規(guī)則（Learning Rule）學(xué)習(xí)規(guī)則指定了網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重如何隨著時(shí)間推進(jìn)而調(diào)整。這一般被看做是一種長時(shí)間尺度的動(dòng)力學(xué)規(guī)則。一般情況下，學(xué)習(xí)規(guī)則依賴于神經(jīng)元的激勵(lì)值。它也可能依賴于監(jiān)督者提供的目標(biāo)值和當(dāng)前權(quán)重的值。

例如，用于手寫識(shí)別的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有一組輸入神經(jīng)元。輸入神經(jīng)元會(huì)被輸入圖像的數(shù)據(jù)所激發(fā)。在激勵(lì)值被加權(quán)并通過一個(gè)函數(shù)（由網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)者確定）后，這些神經(jīng)元的激勵(lì)值被傳遞到其他神經(jīng)元。

這個(gè)過程不斷重復(fù)，直到輸出神經(jīng)元被激發(fā)。最后，輸出神經(jīng)元的激勵(lì)值決定了識(shí)別出來的是哪個(gè)字母。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的公共特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個(gè)特征：以分布式方式存儲(chǔ)信息；以并行協(xié)同方法處理信息；具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力；具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力；具有較強(qiáng)的非線性映射能力。

四、實(shí)現(xiàn)人工智能的三要素

數(shù)據(jù)——人工智能的糧食

實(shí)現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學(xué)習(xí)資源，沒有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學(xué)習(xí)到知識(shí)。自從有記錄以來，人類社會(huì) 發(fā)展了數(shù)千年，在這期間，人類社會(huì) 不斷發(fā)展變化，從最早的原始社會(huì) 到奴隸社會(huì) ，再到封建社會(huì) 、資本主義社會(huì) 、社會(huì) 主義社會(huì) ，未來還會(huì)發(fā)展到共產(chǎn)主義社會(huì) ，在這漫長的發(fā)展過程中，都少不了數(shù)據(jù)做為人類社會(huì) 發(fā)展的動(dòng)力。

人類社會(huì) 之所以發(fā)展的越來越高級(jí)文明，離不開學(xué)習(xí)知識(shí)，而知識(shí)的傳播流傳越快，則社會(huì) 發(fā)展也越快，在封建社會(huì) 以前，知識(shí)的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡(jiǎn)記錄，就算是封建社會(huì) 后期的紙質(zhì)記錄，其知識(shí)的傳播速度也無法和今天的互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)的傳播速度相提并論。

一般來說，知識(shí)的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經(jīng)驗(yàn)而獲得的知識(shí)，也就是他人將知識(shí)整理成冊(cè)，然后供大家學(xué)習(xí)，這也是目前的主流學(xué)習(xí)方式；另一種就是通過自己的探索而獲得的知識(shí)，這種學(xué)習(xí)方式目前只存在高精尖領(lǐng)域的知識(shí)學(xué)習(xí)，由于在已有的開放社會(huì) 資源中，找不到可以學(xué)習(xí)的知識(shí)，只有自我探索獲取。

無論哪種學(xué)習(xí)方式，都要通過學(xué)習(xí)載體來傳播知識(shí)，無論是面對(duì)面講述，實(shí)踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學(xué)習(xí)載體，我們都可以稱其為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量從根本上影響了學(xué)習(xí)的效果，所以對(duì)于人類學(xué)習(xí)而言，找一個(gè)好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學(xué)習(xí)選擇。

既然人類的學(xué)習(xí)非常依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，那么AI學(xué)習(xí)知識(shí)的時(shí)候，是否也會(huì)存在同樣的問題呢？答案當(dāng)然是肯定的，不僅如此，而且AI學(xué)習(xí)知識(shí)的時(shí)候?qū)τ跀?shù)據(jù)的依賴還要高于人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學(xué)習(xí)某些具有關(guān)聯(lián)性知識(shí)的時(shí)候，通過推理聯(lián)想可以獲得更多的知識(shí)。從另一角度來講，在某種特定場(chǎng)景下，即使數(shù)據(jù)不夠完整全面，對(duì)于人類的學(xué)習(xí)影響也不會(huì)太大，因?yàn)槿祟悤?huì)利用推理和想象來完成缺失的知識(shí)。而目前AI的推理能力還處于初級(jí)研究階段，更多的難題還等著業(yè)內(nèi)技術(shù)人員來攻克。

由此可見，目前AI學(xué)習(xí)知識(shí)大部分基本都是依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達(dá)都發(fā)出人工智能=80%數(shù)據(jù)+20%算法模型的感慨，可見人工智能的“糧食安全”問題還是非常緊迫的，如果“糧食”出現(xiàn)了質(zhì)量安全問題，那么最終將會(huì)導(dǎo)致人工智能“生病”?？梢姅?shù)據(jù)的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會(huì)說，我可以通過提高算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數(shù)據(jù)上稍微不注意造成了質(zhì)量問題，需要在算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補(bǔ)得上，數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能最終的發(fā)展結(jié)構(gòu)可見一斑。

算力——人工智能的身體

算力是實(shí)現(xiàn)人工智能的另一個(gè)重要因素，算力在一定程度上體現(xiàn)了人工智能的速度和效率。一般來說算力越大，則實(shí)現(xiàn)更高級(jí)人工智能的可能性也更大。算力是依附于設(shè)備上的，所以一般談?wù)撍懔?，都是在說具體的設(shè)備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬于算力設(shè)備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實(shí)力掃盲——安排!》一文，介紹相當(dāng)全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設(shè)備除了上面的各種PU之外，每一種設(shè)備下面還會(huì)分不同的系列，比如英偉達(dá)的GPU在PC端有消費(fèi)級(jí)的GeForce系列，專業(yè)制圖的 Quadro 系列、專業(yè)計(jì)算的 Tesla系列等，而GeForce系列細(xì)分還可以分為GT、GTX、RTX等，當(dāng)然每種子系列下還可以繼續(xù)細(xì)分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強(qiáng)大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細(xì)的等級(jí)劃分，具體選擇哪個(gè)系列要看具體使用場(chǎng)景而定，當(dāng)然還和自身的消費(fèi)實(shí)力相關(guān)，算力性能越強(qiáng)大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對(duì)比：

RTX30系列的各種顯卡的對(duì)比：

此外，英偉達(dá)還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用于自主機(jī)器AI平臺(tái)的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些計(jì)算資源。同樣每種系列還是做了進(jìn)一步的細(xì)分，比如Jetson下面就根據(jù)其算力核心數(shù)就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設(shè)備。

對(duì)于廠家而言，產(chǎn)品分的越細(xì)，越利于宣傳和推廣，對(duì)于消費(fèi)者而言，可選擇性也大大增加，但是也對(duì)消費(fèi)者的基本知識(shí)也有了要求，如果不清楚各種產(chǎn)品的差異，那么就很容易選擇錯(cuò)誤，而現(xiàn)在的顯卡市場(chǎng)就是如此，需要一些專業(yè)的知識(shí)才能夠選對(duì)自己所需的顯卡類型。希望大家經(jīng)過科普后都能夠選對(duì)自己的顯卡型號(hào)，是打游戲、制圖、還是計(jì)算，心里要有一個(gè)對(duì)應(yīng)的系列型號(hào)才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。

以目前人工智能主流技術(shù)深度學(xué)習(xí)為例，它的學(xué)習(xí)過程就是將需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)放在在算力設(shè)備上運(yùn)行，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)億萬次的計(jì)算和調(diào)整，得到一個(gè)最優(yōu)解的過程。如果把數(shù)據(jù)當(dāng)成人工智能的“糧食”，那么算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進(jìn)去的“糧食”都需要“身體”來消化，提取“營養(yǎng)”幫助成長。同樣，人工智能的數(shù)據(jù)也是需要經(jīng)過算力來逐一運(yùn)算，從而提取數(shù)據(jù)的特征來作為智能化程度的標(biāo)志的。

算法——人工智能的大腦

算法是人工智能程序與非人工智能程序的核心區(qū)別，可以這么理解，就算有了數(shù)據(jù)、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個(gè)看起來比較高大上的資源庫而已，由于沒有算法的設(shè)計(jì)，相當(dāng)于把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應(yīng)用。而算法就是使得這對(duì)資源有效利用的思想和靈魂。

算法和前兩者比起來，算法更加的依賴于個(gè)人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個(gè)算法工程師配備同樣的數(shù)據(jù)資料和算力資源，但是無法要求每個(gè)算法工程師設(shè)計(jì)出來的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也導(dǎo)致了最終智能化的程度千差萬別。

相對(duì)于數(shù)據(jù)是依賴于大眾的貢獻(xiàn)，算力是依賴于機(jī)構(gòu)組織的能力，而算法更加的依賴于個(gè)人，雖然很多公司是算法團(tuán)隊(duì)，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一兩個(gè)人，毫不夸張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種算法層面的搬磚相對(duì)純軟件工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點(diǎn)和建筑設(shè)計(jì)一樣，很多著名的建筑設(shè)計(jì)，其思想都是來自于一個(gè)人或者兩個(gè)人，很少見到一個(gè)著名的設(shè)計(jì)其思想是由七八個(gè)人想出來的。

由于算法設(shè)計(jì)的獨(dú)特性，和數(shù)據(jù)與算力相比，在人工智能的三個(gè)要素中，算法對(duì)人工智能的影響更大，這是因?yàn)樵谄綍r(shí)的工作當(dāng)中，只要大家花上時(shí)間和費(fèi)用，基本都可以找到好一些的數(shù)據(jù)和算力設(shè)備，但是算法由于其獨(dú)特性，很多的算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個(gè)時(shí)候的差異就要在算法上體現(xiàn)出來了。

現(xiàn)在的大學(xué)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的人工智能專業(yè)，其學(xué)習(xí)方向也主要是以算法為主。因?yàn)閿?shù)據(jù)是由大眾產(chǎn)生，又由一些互聯(lián)網(wǎng)大廠存儲(chǔ)的，一般個(gè)人很少會(huì)去做這一塊；而算力設(shè)備是由芯片公司控制著的；做為獨(dú)立的個(gè)人最能夠發(fā)揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養(yǎng)優(yōu)秀的算法人才對(duì)于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前市場(chǎng)上關(guān)于圖像視覺、語音信號(hào)、自然語言、自動(dòng)化等方向的算法工程師供不應(yīng)求，薪資水平也是遠(yuǎn)超其他互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)的崗位。

后記：

當(dāng)前，國內(nèi)人工智能發(fā)展正處于高速成長期，未來將會(huì)進(jìn)入爆發(fā)期，無論從業(yè)者是處于人工智能的數(shù)據(jù)處理方向，還是人工智能的算力設(shè)備研發(fā)方向，或者是人工智能的算法研發(fā)方向，都將會(huì)迎來巨大的行業(yè)紅利和豐厚的回報(bào)。而人工智能算法方向又是學(xué)習(xí)回報(bào)比最高的一個(gè)方向，做為沒有背景的個(gè)人，是進(jìn)入人工智能行業(yè)的最佳選擇。

文/deep man

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