?# 人工智能到底是學什么？#

以豆包、ChatGPt、文心一言、通義千問為代表的大模型；以百度、華為、特斯拉、蔚小理為代表的自動駕駛；以訊飛、百度為代表的語音識別技術(shù)，以及手機上的人臉識別等等，都依托于人工智能技術(shù)。

可見人工智能是個廣義的學科，涉及基礎層、技術(shù)層、應用層的技術(shù)，它們共同構(gòu)成了人工智能的全貌。人工智能的學習，核心是技術(shù)層和應用層的學習，技術(shù)層核心學習的是各類AI算法，應用層更多的是實戰(zhàn)算法的應用。

# 算法是什么？#

簡單點說，就是解決一個問題的詳細步驟。

舉個栗子：線性查找算法

這是一個非常簡單的搜索算法，

這個算法的應用，比如：

班級50人，期中考試成績表，有姓名及成績，但沒進行排序，

現(xiàn)在我們要快速找到“小元”同學的成績。

怎么找呢？

我們?nèi)巳フ遥怯?strong>眼睛去找小元的名字，然后看他對應的成績，

那機器找，怎么找呢？

機器查找，可以用線性查找算法。

這個算法的原理是什么呢？

機器會把 “小元”這個名字，和成績表里姓名一列的所有學生的名字，

“小華、小清、小元、小雯”等等進行一一對比，

找到匹配的名字后，再把這個名字對應的“成績值”返回 。

（好像EXCEL表的VLOOKUP公式）

這就是一個簡單的線性查找算法的原理及應用。

人工智能，需要學習非常多的算法。

包括傳統(tǒng)機器學習里的基礎算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹等；

還包括目前常用的深度學習里的神經(jīng)網(wǎng)絡算法、CV卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNNs）、NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNNs）等以及計算機視覺里的圖像分類、目標檢測、語義分割等算法。

# 算法學起來難不難？#

在理解了算法的重要性之后，我們可以專注于如何更有效地學習和掌握這些算法。

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