我们每天都在使用或受益于“自然语言处理”的技术，举个例子，微软小冰是中国微博上的一款将对话带入我们日常生活的聊天机器人。百万年轻中国用户通过小冰交换信息，与他人分手、丢了工作或感觉沮丧时，人们经常会和小冰聊天。到目前，小冰已经累积了上亿用户，平均聊天的回数23轮，平时聊天时长大概是25分钟左右。自然语言处理技术更广泛使用，可见下面的案例：
去年秋天，谷歌翻译推出了一个全新升级的人工智能翻译引擎。这样一来，曾以产出语言生硬但又可用的翻译而闻名的谷歌翻译，已开始产出语言流畅、精确度高的翻译文本。对未经专业翻译训练的人来说，这种文本输出几乎与人工翻译并未有区别。我们将上面这段文字输入到谷歌翻译中（中译英），输出的英文句子，让人惊叹！
在自动垃圾邮件检测等一些应用中，分类只有两个：垃圾邮件和非垃圾邮件。在其它情况下，分类器可以有多个分类，比如按主题组织新闻报道或按领域组织学术论文。而要是一篇博客文章谈论的是体育和娱乐又会怎样？一个分类器如何在多个选项之间选择正确的分类？那依赖于具体应用：它可以简单地选择最有可能的选项，但有时候为一个文本分配多个分类是有意义的。
从2011年Siri诞生，到Google Now，再到Cortana和Alexa，作为语音助手，其实它们本质上都是问答系统。这几个都是面向公开领域的问答系统，在我们的日常生活中帮忙定闹钟、打电话、导航、搜索问题，偶尔还能讲讲笑话，也正让我们的生活越来越方便。
图三 苹果Siri示意图
尤其是2010年后，深度学习应用于自然语言处理领域，一系列的产品功能逐渐走进我们的生活。各大企业也在纷纷布局相关产业，重金招揽相关领域人才。我国在语言文字信息处理方面就诞生了三家上市公司，从上市的顺序来说，最早是汉王，做模式识别，后来科大讯飞做语音识别，然后是拓而思的信息检索和文本挖掘。
图四 知名招聘网站岗位图
作为人工智能的一大热门研究领域，如何从基础开始入门，并学习到最新的技术呢？自然语言处理领域知名青年学者、国际顶级会议作者周教授，推出《自然语言处理基础与算法实践》、《基于深度学习的自然语言处理》两门在线直播课程（基础课+提高课），课程优秀学员可直接推荐至百度、搜狗、今日头条等知名企业实习就业。
周老师，教授、硕士生导师，中科院自动化所博士，主要从事自然语言处理以及深度学习等方面的研究工作。在相关领域国际期刊以及国际顶级学术会议ACL等发表论文20余篇，先后两次获得国际会议最佳论文奖。目前承担国家自然科学基金、973子课题等10余项。
前100名可领取 150元优惠券 ，1月6日正式开课，每周六、周日晚 19点到 21 点在线直播授课，一年内可以无限次在线回放。
注：基础课程1月6号开课，适合小白用户入门，实践环节采用开源工具，无需编程；提高课程3月中旬开课，主要实践领域内最新最前沿的技术，需要深度学习基础，采用Python 2.8与深度学习TensorFlow框架。
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人工智能ai的发展前景我相信每个计划学习人工智能的人都应该有所了解，可能大家最关心的不是就业和发展这类问题了，而是更关注人工智能学习的难易度，人工智能技术含量肯定跟编程技术不是一个层次的，那么入行门槛自然也就不低，所以大家都非常关心学习ai需要什么基础知识才可以学会这类问题，下面由小编给大家分析一下。
学人工智能ai需要哪些基础知识？
人工智能对数学要求是非常高的，比如高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析是必须要会的；
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
数学技术知识可以分为三大学科来学习：
1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;
2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
c、分布(正态分布、t分布、密度函数)
e、显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)
神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；
至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的，比如C++ / Java / Python这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；
我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
ai人工智能应该从哪个方向开始入手学呢？
人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网（科技）公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。
好了，关于学人工智能要什么基础这个问题就介绍到这里，通过上面的介绍相信大家对学习人工的难易度已经有一个认识，其实学习人工智能并简单，如果你没有一定数学基础，建议你还是学习软件编程方向的技术吧。
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