2024-08-13 11:46 中川科技
1、未来学徒 人民邮电出版 特点：读懂人工智能飞驰时代 上榜理由： 本书从技术、产业和商业三个角度向读者介绍了当今人工智能的发展状况，让人工智能从历史和数学公式中走到读者身边，成为读者探索产业发展脉络的指南。通过追问人工智能的技术细节，记录下发生在人们身边的人工智能产业跃迁，关注人工智能带来的变革。 2、Tensorflow实战google深度学习框架第2版 特点：出版社直发 上榜理由： TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。 3、智能问答与深度学习 王海良著 特点：出版社直发 上榜理由： 《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。 4、神经网络与深度学习实战 特点：理论到实战 上榜理由： 在人工智能的高门槛前建立了多级容易跨越的台阶，提供比较平滑的学习路线，极大地降低了读者的学习难度，从深度学习的数学基础讲起，再重点剖析神经网络的原理与深度学习算法，详解机器视觉、自然语言处理、生成对抗网络等领域的13个应用案例。 5、【套装3本】人工智能入门python书籍 特点：入门书籍 上榜理由 Python神经网络编程+Python机器学习+Python编程从入门到实践 世界AI强国排名：中国以85.8分排名第三，第一、二名分别是美国和欧洲 韩国知名研究机构IITP近日对外发布了一组调研数据，通过对于科研专家进行的问卷调查，将全世界范围内的AI强国来了一次评分排座次，最终结果显示中国位列全球第三，日韩位列四五名。这份调查问卷将美国作为了#人工智能#的标准参照，以美国为100分，据此标准，欧洲得分为89.5，中国则为85.8分。韩国的部分专家学者认为，韩国在感官智能方面有一定的领先，但在更多的AI领域里，韩国都要落后于日本和中国。一、人工智能最经典书籍？
二、人工智能最发达的国家？
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。
人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
人工智能的研究经历了以下几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮
DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展
日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。
人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
人工智能的特点：
1、是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
2、是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
3、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
4、是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
5、是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。强人工智能阶段非常接近于人的智能，这需要脑科学的突破，国际上普遍认为这个阶段要到2050年前后才能实现。超级人工智能是脑科学和类脑智能有极大发展后，人工智能就成为一个超强的智能系统。从技术发展看，从脑科学突破角度发展人工智能，现在还有局限性。《规划》中的新一代人工智能，是建立在大数据基础上的，受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。
我其实觉得要学人工智能最好还是到企业内部 培训机构连个人工智能产品都见不到
都是纸上谈兵
像深兰科技和交大都有合作人工智能课程，好像叫交大人工智能中心，你可以自己搜一下，好像就是直接深兰科技里面上课的。这种企业里面授课的我感觉更好点
其他的像人工智能头部企业，百度和中软、寒武纪、旷视也有一些相关培训，可以自己搜索一下
可能包括Siri、Alexa、Google Assistant等智能语音助手，以及自动驾驶汽车、智能家居设备、医疗诊断工具等。未来，随着技术的不断发展，人工智能产品将会更加广泛地应用于各个领域，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
人工智能培训机构北大青鸟比较好，通过特许经营业务模式，为加盟伙伴提供先进的经营管理方法、优质的专业化服务、系统规范的培训与支持，以及持续稳定的投资回报。
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第一个就是计算机技术专业，我们在发展人工智能的时候，肯定是少不了计算机的支持，而且人工智能原本也是计算机学科的一个分支，计算机其实是一个较为传统的专业，它未来的发展方向有硬件类、软件类、网络管理类等，它的涉及面十分广泛，业内人士都称它为“工科之母”。
第二个是数据科学与大数据技术专业，大数据其实是计算机科学与技术与数学、统计学的交叉学科，它会接触到人工智能的相关联的课程，大数据是通过一些列操作从而获取、储存、分析数据。在当下这样一个信息化时代，大数据有着很大的权重，应用的领域也是很广泛。
第三个就是智能科学与技术，智能科学与技术本身也属于计算机类，它与其他专业不同，它开设的时间较早，很多学校都已经有了很成熟的教育体系，智能科学与技术所研究的方向也是人工智能方向，它可以应用于控制机器人，将计算机、自动化、智能系统融为一体，工程性和实践性很强。当然对成绩的要求也是十分高的，不过未来的发展前景还是很可观的。
、莫斯科大学
莫斯科大学不但是全俄罗斯最大的大学和学术中心，也是全世界最大和最著名的高等学府之一。
二、圣彼得堡国立大学
是著名的综合性大学，也是俄罗斯教育、科学和文化中心之一。
三、圣彼得堡理工大学
圣彼得堡理工大学是俄罗斯最好的理工科大学之一，是世界级著名的大学。
四、俄罗斯国立师范大学
是俄罗斯历史最悠久的，也是唯一冠有俄罗斯国家名称的师范大学。
五、符拉迪沃斯托克国立经济与服务大学
是俄罗斯联邦在经济与服务类教育研究领域中的佼佼者
我国人工智能“源1.0”的参数规模达到了2457亿，采用的训练数据集达5000GB，对比美国的GPT3人工智能1750亿参数量和570GB的训练数据集，我国人工智能“源1.0”的参数规模比美国领先40%，训练数据集大了将近10倍。
我国人工智能“源1.0”在算法、数据、算力上都成为了全球最大的规模，性能更是跃居全球最强，刷新了多项世界纪录，让全球瞩目，那么我国人工智能“源1.0”到底有多厉害？
人工智能将是未来的核心生产力，这一观点在科技界几乎无人会反对，因为能够去创造一个类人甚至超越人类的人工智能，这个想法是多么的迷人和充满想象力，吸引着全球无数行业都不断地在尝试使用AI来帮助产业向智能化的道路上前进，现在我们身边许许多多的生活用品也有着人工智能的雏形。