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知言| 刘玉刚 最火的人工智能都是什么?

知言是CSDN知识库特邀编辑的一类采访栏目,主要是听听特邀编辑讲讲技术那些事。

我也想成为特邀编辑,请戳==>>http://lib.csdn.net/experts/invite

人工智能有多火,大家看看各大网站的科技栏目,每天都会有大量的相关信息推送到你眼前。科技巨头们也纷纷重投人工智能,智能化已成为世界趋势。

为了帮助大家更加系统全面地学习人工智能知识,CSDN知识库特邀请了知名的社区专家刘玉刚老师,绘制了人工智能知识图谱,根据知识点挑选优质内容呈现给大家。

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点击下载人工智能高清知识图谱

人工智能知识库正式发布!

与此同时,我们还采访了刘玉刚老师,分享他的技术成长之路以及对人工智能技术的解读与思考。

刘玉刚:研究生毕业,本硕计算机专业, 在湖北省机器人实验室从事机器人相关算法领域研究,具有年C/C++、人工智能算法、机器学习、机器人路径规划算等开发经验。中国人工机器人协会会员,现在公司担任架构师一职。

这里写图片描述

刘玉刚

CSDN知识库:你是如何与计算机结缘,踏上软件开发之路的,能否跟我们分享一下。

刘玉刚:我本硕就是计算机专业,自己对软件行业也是非常感兴趣,从C++到移动开发再到人工智能项目开发,再到自己单独接项目(移动APP开发,算法开发)其中有苦有乐,这些都丰富了自己的阅历和经验。
我一直热爱分享和交流技术,热衷于写博客(CSDN),也乐于在Github上开源自己的软件产品。慢慢地,我从一名菜鸟,成长为架构师和机器学习算法工程师,现在我要学的东西很多,会一直在机器学习的路上坚持下去。

CSDN知识库:人工智能主要应用的领域是什么?

刘玉刚:主要应用领域集中在: 个人助理领域、安防领域、自驾领域、医疗健康、电商零售、金融领域及教育领域等都有广泛的应用。

CSDN知识库:能不能就上面几个领域具体举一下具体运用的例子?

刘玉刚:这里给大家一一举例:

1.个人助理领域

  • 应用:智能手机上的语音助理,语音输入,家庭管家和陪护机器人
  • 产品:微软小冰、百度度秘、科大讯飞、Amazon Echo、Google Home等

2.安防领域

  • 应用:智能监控、安保机器人
  • 产品:商汤科技、格灵深瞳、神州云海

3.自驾领域

  • 应用:智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用
  • 产品:Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等

4.医疗健康

  • 应用: 医疗健康的监测诊断、智能医疗设备
  • 产品: Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等

5.电商零售领域

  • 应用:仓储物流、智能导购和客服
  • 产品:阿里、京东、亚马逊

6.金融领域

  • 应用:智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管
  • 产品:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho

7.教育领域

  • 应用:智能评测、个性化辅导、儿童陪伴
  • 产品:学吧课堂、科大讯飞、云知声

CSDN知识库:对人工智能来说,有监督学习和无监督学习哪个更适合未来?

刘玉刚:首先要讲讲有监督学习和无监督学习各自的一个特点,这里有引用别人对其总结的给大家进行一个概述。

监督学习(supervised learning):通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)来训练,从而得到一个最优模型,再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果,对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的,那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。如协同过滤推荐算法,通过对训练集进行监督学习,并对测试集进行预测,从而达到预测的目的。

无监督学习(unsupervised learning):我们事先没有任何训练数据样本,需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展,我们对艺术一无所知,但是欣赏完很多幅作品之后,我们面对一幅新的作品之后,至少可以知道这幅作品是什么派别的吧,比如更抽象一些还是更写实一点,虽然不能很清楚的了解这幅画的含义,但是至少我们可以把它分为哪一类。

所以说刚才提到的监督学习和无监督学习两种方法,或许很多人都会认为任何事情有人教当然很好了啊,所有监督学习更方便快捷,大部分情况确实这样,但是如果有些情况比如无法提供训练数据样本或者提供训练数据样本的成本太高的话,或许我们就应该采取无监督学习的策略了。所以两种学习方法他们都有各自的特点,在合适的场景选择合适的学习方法比较好。

CSDN知识库:对人工智能来说,有监督学习和无监督学习主要有哪些,可以列举几个吗?

刘玉刚:监督学习的典型例子就是决策树、神经网络以及疾病监测,而无监督学习就是很早之前的西洋双陆棋和聚类。

CSDN知识库:人工智能技术相对于其他技术(例如移动端开发),难点在哪里?

刘玉刚:目前来说主要涉及以算法为主,对一个普通的编程人员来讲是可能有点难度,算法的核心是数学的分析,统计等。如果有随机过程、矩阵论、数值分析、机器学习、图像处理、数据结构、控制算法、神经网络、智能计算等基础的学科的、可能学起来起来比较容易点。

CSDN知识库:关于技术学习您有什么心得?我们上线了知识库系统化学习的方法,您会怎么应用呢?

刘玉刚:主要还是对技术要感兴趣,要热爱,才能更好的去掌握技术,才能从技术当中取得成就感。
对上线了知识库系统化学习的方法,多去学习别人的学习和解决问题的思路,来补充自己在有关领域知识的不足。

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