人工智能主要包括的内容有：python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理、数据挖掘。

python基础与科学计算模块主要包括：

Python基础语法

科学计算模块Numpy

数据处理分析模块Pandas

数据可视化模块

AI数学知识主要包括：

微积分基础

线性代数基础

多元函数微分学

线性代数高级

概率论

最优化

线性回归算法主要包括：

多元线性回归

梯度下降法

归一化

正则化

Lasso回归、Ridge回归、多项式回归

线性分类算法主要包括：

逻辑回归

Softmax回归

SVM支持向量机

SMO优化算法

无监督学习算法主要包括：

聚类系列算法

PCA降维算法

EM算法

GMM算法

决策树系列算法主要有：

决策树算法

随机森林算法

Adaboost算法

GBDT算法

XGBoost算法

等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果想了解，可以私信询问。

工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

而人工智能的主要应用领域有：

深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。

对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。

深度学习的技术原理：1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；

计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。

计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

语音识别

语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理：1、对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取； 3、声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；

虚拟个人助理

苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。

虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。

自然语言处理

自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。

自然语言处理技术原理：1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；

智能机器人

智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理：人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。

引擎推荐

淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理：推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。

工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。

人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。

目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

这种模式。

想象家里的双控开关。

为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。

电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。

程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。

所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。

就拿联控电梯举例：

别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。

某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。

于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。

大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。

一句话：大力出奇迹！

但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。

所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：

A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。

B、然后，有针对性地计算。

——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！

在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？

这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。

仔细想一下，人类是怎样学习的？

人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。

当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。

不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：

人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。

机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。

这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。

它就是仗着算力蛮干而已！力气活。

具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。

（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：

1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；

2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。

所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。

神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！

现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。

目前AI常见的应用领域：

图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。

自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。

当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，

这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。

——机器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。

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