如何帮助人工智能专业大一新生克服机器学习困难

人工智能专业是一个备受关注的新兴领域，许多学生在学习和研究过程中都会面临各种挑战。从专业学习和科研两方面来看，人工智能专业的课程设置往往借鉴于一些学科实力雄厚的头部学校，这可能造成一定的问题。机器学习作为人工智能的核心研究方向之一，被视为打开人工智能技术大门的关键。因此，以机器学习为起点展开学习是明智的选择，但对于许多大一学生来说，学习压力可能较大。

目前，Python在机器学习领域应用广泛，而Python本身的难度并不是很大，因此通过自学可以掌握其基本语法。人工智能专业是典型的交叉学科，知识量大，学习难度较高，因此重视规划非常重要。学生应尽快确定主攻方向，并围绕该方向进行深入学习。无论选择何种主攻方向，机器学习和深度学习都是值得重点学习的内容。

在学习人工智能专业时，重视创造良好的交流和实践环境至关重要，尽量不要脱离实践环境学习。在实践中学习不仅更容易深入理解，还能够避免走弯路。当遇到学习障碍时，能够获得专业老师的指导或与其交流至关重要。作者介绍了一个由国内外知名大学导师和互联网大厂企业导师共同搭建的技术论坛，该论坛定期举办技术交流、科研实践和成果分享等活动，同时每周还有答疑组会。对于对此感兴趣的同学，可以与作者联系并申请参与，相信会有不小收获。

人工智能软件怎么去学习呢？

现在人工智能可以说是非常的火热，很多同学也想学习。但是刚开始时候总是会觉得比较迷茫，不知道如何开始学，也担心人工智能太难，自己可能学不会。其实不用太担心，因为人工智能入门其实并不难。这篇文章对如何去学习人工智能，给出一些建议。

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

初学者怎么学好人工智能学

人工智能是相对于人类智能而言的。 它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。 人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。 当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。 结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。 如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。 它是一种自动、高速处理信息的电子机器。 它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。 这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。 人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。 (2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能， 将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。 (3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。 (4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。 它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。 只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。 所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。 人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。 人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。 人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。 不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。 人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。 总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。 因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。 以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。 所以，控制论、信息论是智能模拟的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。 它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。 而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。 因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。 从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。 “行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。 从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。 而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。 电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。 它不能输出末经输入的任何东西。 所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。 它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。 人工智能没有创造性。 而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
4 、人工机器没有社会性。 作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。 人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。 因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。 人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。 所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。 这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。 随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。 但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。 模拟是近似而不能是等同。
人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。 由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。 所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。 因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。
人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。 它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。 电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。 这就进一步证明了意识本质的原理。
人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。 人工智能是人类意识自我认识的产物。 电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。 这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造人脑。 这是意识对人脑的巨大的反作用。 从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。
人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。 电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。 它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。 如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。 因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。 电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。 这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。 同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

要怎么学习人工智能

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。 人工智能学习路线最新版本在此奉上：首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；算法很多需要时间的积累。 然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。 刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。 在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。 毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。 人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。 人工智能学习的重点是机器学习：1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程2、数据分析竞赛kaggle3、Deep learning-author Joshua Bengio机器学习书单python实战编程1、Python for Data Analysis2、SciPy and NumPy3、Machine Learning for Hackers4、Machine Learning in Action

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