2024 年如何从头开始学习人工智能：专家的完整指南

[Habib01]

计数据：根据《福布斯顾问》的一项调查， 97% 的企业主希望 ChatGPT 能够为其业务的至少一个领域带来积极的变化。此外，ChatGPT、Midjourney 和 Bard 等工具正在将人工智能带入主流。这使得人工智能的艺术和科学比以往任何时候都更加重要。

如果您是一名有抱负的数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究员，或者只是一名人工智能爱好者，那么本指南适合您。在本文中，我们将详细介绍如何从头开始学习人工智能，并提供行业专家的见解来帮助指导您的旅程。除了涵盖您需要掌握的技能和工具之外，我们还探讨了企业如何在当前环境下利用人工智能。

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什么是人工智能（AI）？
AI（人工智能）是计算的一个分支，专注于创建可以执行通常需要人类智能的 伊朗数据 任务的系统。这些任务包括理解自然语言、识别模式、做出决策以及从经验中学习。人工智能是一个广阔的领域，拥有众多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专业化。查看我们的完整指南，什么是人工智能？了解更多。您还可以在另一篇文章中 探讨人工智能与机器学习的不同之处。

人工智能有哪些不同类型？
随着人工智能的普及，人们正在以各种方式讨论该技术。为了简化本文的其余部分，检查不同类型的人工智能非常重要。人工智能根据其能力可以分为三个层次：

狭义人工智能（ANI）：这是我们当今交互的最常见的人工智能形式。 ANI 旨在执行单一任务，例如语音识别或流媒体服务推荐。
通用人工智能（AGI）：具有 AGI 的人工智能能够在各种人类级别的任务中理解、学习、适应和应用知识。尽管像 ChatGPT 这样的大型语言模型和工具已经证明了泛化许多任务的能力，但到 2023 年这仍然是一个理论概念。
超级人工智能（ASI）：人工智能的最终级别ASI是指未来的场景，即人工智能在几乎所有具有经济价值的工作中超越人类智能。这个概念虽然很有趣，但在很大程度上仍然是推测性的。
数据科学、人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
如果您是这个主题的新手，您可能还会看到“机器学习”、“深度学习”、“数据科学”等术语悄悄渗入人工智能的讨论中。人工智能是一个广泛的领域，包含多个子集，例如机器学习(ML)和深度学习 (DL)。

尽管这些术语都没有官方定义，而且专家们对确切的限制存在争议，但人们对每个术语的广泛范围越来越达成共识。以下是如何定义这些术语的详细说明：

人工智能是指能够像人类一样智能地行动、推理和学习的计算机系统。
机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发无需显式编程即可学习的算法。
深度学习是机器学习的一个子集。它负责新闻中许多令人惊叹的人工智能新闻报道（例如自动驾驶汽车、ChatGPT）。深度学习算法受到大脑结构的启发，并且非常适合处理非结构化数据，例如图像、视频或文本。
数据科学是一个跨学科领域，它使用上述所有技能以及数据分析、统计、数据可视化等其他技能，从数据中获取见解。