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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于境外智能客服客服的推理技术有哪些的问题，于是小编就整理了1个相关介绍境外智能客服客服的推理技术有哪些的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习人工智能？

如何学习人工智能？

不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，Python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。

其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：

首先学好人工智能，你的目标是什么？

1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。

2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。

3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。

下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。

人工智能是我的主要研究方向之一，同时我也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

人工智能是近几年科技领域的热点，随着大数据的不断发展，机器学习（包括深度学习）得到了一定程度的发展，目前在自动驾驶等领域已经有了较为广泛的应用。相信随着物联网、大数据和云计算的落地应用，人工智能领域将会陆续释放出大量的发展机会，所以当前不少大型科技公司都陆续开始布局人工智能领域，市场也因此需要大量的人工智能专业人才。

由于人工智能人才的培养周期比较长，对于基础知识的要求比较多，所以早期的人工智能人才培养仅在研究生阶段开展，但是随着市场对于人工智能人才的需求量在持续增加，所以目前一些教育资源比较丰富的高校也陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业。

对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：

第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。

第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。

第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

人工智能是一个相对年轻的领域。这个领域提供的课程不多。研究人工智能的最佳方法是首先阅读关于人工智能的白皮书。然后可以在课程的帮助下学习。如果你正在工作，可以用在线课程。

三种主要方式。

一个是通过学校了解计算机科学。学习更多关于计算机编程的方式。

一个是通过研究。阅读了关于不同AI的发展，研究和概念的各种文章。这可以包括概念的科幻小说，科学可以看到世界如何与之合作。

一个是通过自己的实验。花时间尝试想法，看看会发生什么。人工智能可以用于很简单的项目。

系统学习是这样的

学习人工智能可以分成两大阶段：基础理论学习和实践编程。

第一步：学习人工智能知识，从机器学习、图像识别、自然语言处理等入门，覆盖基本的有关算法的知识，这是学习人工智能的基础。我们需要掌握机器学习、神经网络、深度学习等理论知识，并能够熟练地实践这些算法，以便在实际项目中使用它们。

第二步：开始实践编程。实践机器学习、图像识别、自然语言处理等人工智能领域的编程技术，并以此为基础结合实际应用场景，进行实践，熟悉实际中数据的处理，模型的训练和应用等实践能力，从而掌握完整的实践编程技能。常用的编程语言包括Python，C++和Java等。

总之，学习人工智能需要掌握的技能点有：课程的理论学习、编程技术的实践和数据的处理。除此之外，在实践过程中，我们还可以借鉴其他人的经验，加速学习进度，熟悉常见框架和开源库，以及其他人工智能项目等，以加快学习速度，提高实践能力。

我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段：

1. 学习了python的基础
2. 爬虫开发
3. pandas数据处理
4. python可视化开发

这个阶段是打基础的，主要目的是熟练python的开发，函数调用，数据处理。因为后面做机器学习开发，很大一部分工作是过滤数据，去掉噪音，留下高质量的数据再进行建模和训练。机器学习阶段：

1. 学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝叶斯，逻辑回归，决策树。
2. 学习机器学习流程，预处理，特征工程
3. 学习应用scikit-learn来建模训练数据
4. 在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战
5. 学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络
6. 在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练

大家可以看出来，主要的流程就是学习新的算法然后找到训练的数据，应用框架去训练，是一个反复的过程，在实战中去体会。因为工作中暂时没有合适的场景，所以从一些机器学习的比赛中去寻找实战案例是个很好的方式，国内的比赛有天池，滴滴的。总结：机器学习的核心是算法，虽然后可以通过一些框架去建模训练，而且也很好上手，但是如果算法方面薄弱的话，也不会走的太远，所以建议前期先通过比赛实战来快速入门，后面要多花时间来深耕算法，把算法作为自己的长板，让长板更长。

到此，以上就是小编对于境外智能客服客服的推理技术有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于境外智能客服客服的推理技术有哪些的1点解答对大家有用。