python实现神经网络 学人工智能需要哪些基础？
学人工智能需要哪些基础？
人工智能是一门非常流行的科学，缩写为AI。它被认为是21世纪的三大尖端技术之一。另外两项技术是基因工程和纳米科学。研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。它的目的是理解智能的本质，制造出一种能以类似人类智能的方式做出反应的新型智能机器。该领域的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。
人工智能是一门使计算机模拟人类某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、计划等）的学科，主要包括用计算机实现智能的原理，使计算机与人脑智能相似，使计算机实现更高层次的智能应用程序。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学。可以说，几乎所有的自然科学和社会科学学科都已经远远超出了计算机科学的范畴。如今，热腾腾的大数据和阿尔法围棋大战对李世石的背后，有着人工智能的影子。
学习人工智能主要包括概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，以及微积分、线性代数等编程工具，如MATLAB、SPSS、C或Java。
本科自动化，以后想往人工智能方面发展，学什么编程语言呢？
我国人工智能发展特别迅速，对人工智能人才的需求也非常大。因此，选择进入人工智能领域是非常明智的。2016年，alphago利用增强学习技术击败了人类围棋冠军李世石，2017年，alphago击败了世界第一棋手柯杰。这一事件使人工智能成为一个众所周知的话题。那么，人工智能专业学习什么呢？
1. Python基金会，2！数学基础，包括微积分基础，线性代数和概率统计，3！各种框架，如tensorflow等
4。深度学习包括机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗神经网络和深度强学习，这是一种学习。
5、商业项目，如mtcnn中心丢失人脸检测和人脸识别、Yolo V2多目标多类型检测、glgan图像缺失部分完成和语言唤醒等
如果你能学习和掌握以上内容，借助优秀的人工智能技术，找一份人工智能工作是非常容易的。目前，我国人工智能人才短缺高达100万人。现在是学习人工智能的好时机。
如何用c 在mnist上实现一个简单的卷积神经网络，有哪些参考资料？
在支持向量机方面，libsvm绝对是首选库，应该是应用最广泛的机器学习库。让我们主要推荐一些GitHub的深度学习项目！1.1.1网络-恒星：2200卷积实现了神经网络，可用于分类、回归、强化学习等。2.深度学习工具箱-星级：1000实施中最热门的库存，包括CNN、DBN、SAE、CAE等主流机型。3.深度学习（yusugomo）-星星：800深度学习网络是用Python、C/C、Java和scala五种语言实现的。实现模型包括DBN/cdbn/RBM/CRBM/DA/SDA/LR。4.神经网络和深度学习-星星：500这个是同名书籍的匹配代码，语言为python。5.rbm-mnist-星星：200这个是Hinton matlab的C重写版代码。实现了拉斯穆森共轭梯度算法。
本人是软件工程大一的学生，目前想在暑假学习一门语言，java和python应该选哪个？
选择哪一种都可以，语言只是程序员的基础，真正强大的东西是隐藏在程序背后的算法。想快速入门，选择python，想了解计算机很低级的东西，C或C都可以。java在中间。
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