先导

概念

人工智能（AI）

定义：人工智能是计算机科学的一个广泛领域，旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括理解语言、识别图像、解决问题、进行决策等。

特点：

• AI 包括各种技术和方法，不限于机器学习。

• AI 的目标是使机器能够模仿人类的认知功能。

机器学习（ML）

定义：机器学习是人工智能的一个子领域，它专注于开发可以通过经验自动改进的算法和模型。机器学习的核心思想是让计算机从数据中学习，而无需明确编程。

与 AI 的关系：

• 机器学习是实现人工智能的一种方法。

• 通过机器学习，AI 系统可以根据数据进行学习和优化，从而提高性能。

主要类型：

• 监督学习：使用带标签的数据进行训练。

• 无监督学习：使用未标记的数据发现模式。

• 强化学习：通过与环境的交互进行学习。

深度学习（DL）

定义：深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络（深度神经网络）来学习和表示数据。深度学习能够自动从原始数据中提取特征，特别适合处理复杂数据，如图像、音频和文本。

与 ML 的关系：

• 深度学习是机器学习的一种特定实现，强调使用深层结构来学习特征表示。

• 深度学习通过复杂的网络层级关系，能够捕捉数据中的复杂模式，比传统的机器学习方法更强大。

神经网络（NN）

定义：神经网络是深度学习的核心构建块，由大量相互连接的节点（神经元）组成，模拟人脑的神经元工作方式。神经网络通过输入数据的处理和层间的加权连接来学习特征。

与 DL 的关系：

• 神经网络是实现深度学习的基础模型。

• 深度学习通常指的是使用深层神经网络来处理数据，因此神经网络是深度学习的重要组成部分。

综合关系图示

关系图

总结

• 人工智能 是一个广泛的领域，包含了所有使机器具有人类智能的技术。

• 机器学习 是实现 AI 的一种方法，通过数据学习来优化性能。

• 深度学习 是机器学习的一个子集，使用深层神经网络来学习复杂的数据特征。

• 神经网络 是深度学习的基础模型，模仿人脑的结构来进行数据处理和学习。

如何入门

理论基础

1. 数学基础

AI 和机器学习（ML）有很多数学基础，以下是一些重要的数学领域：

• 线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量等。

• 概率与统计：概率分布、期望、方差、假设检验等。

• 微积分：函数的极值、梯度等，特别是在优化算法中很重要。

2. 计算机科学基础

• 编程语言：Python 是最流行的 AI 编程语言，学习 Python 的基本语法和数据结构。

• 算法与数据结构：了解基本算法和数据结构。

实践编程

1. 使用机器学习库

• Scikit-learn：适合初学者，提供了许多简单易用的机器学习算法。

• TensorFlow 和 Keras：用于构建和训练深度学习模型。

• PyTorch：灵活的深度学习框架，适合研究和开发。

2. 项目实践

• Kaggle：参加数据科学竞赛，处理真实世界的数据集，获得实践经验。

• Github：查找和贡献开源项目，学习他人的代码和项目结构。

• 个人项目：选择感兴趣的主题（如图像识别、自然语言处理），构建自己的项目。

领域应用

• 计算机视觉：学习图像处理和卷积神经网络（CNN）。

• 自然语言处理（NLP）：学习文本处理和循环神经网络（RNN），以及现代的 Transformer 架构。

• 强化学习：了解如何训练智能体在特定环境中决策。