大家好，如果您还对什么是人工智能 bbc不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享什么是人工智能 bbc的知识，包括什么是人工智能技术的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. aibbc是什么功放
2. 零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？
3. 各位有什么收藏的网站或者app分享？
4. 看上去蠢萌的人工智能，以后真能让人失业？

aibbc是什么功放

AIBBC是一种音频放大器，通常用于音响系统中。它采用BJT(双极型晶体管)作为放大器件，具有高输入阻抗、低输出阻抗、大信号增益等优点，可以对音频信号进行放大，驱动扬声器发出声音。AIBBC功放通常具有多种输出功率和规格，可以满足不同场合的需求。由于其高性能和高可靠性，AIBBC功放被广泛应用于音乐演奏厅、舞台音响、汽车音响等领域。

零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？

我认为初学者在该领域还没有一个学习的途径，这是我创建这个指南的目的。在过去的几个月里，我试着每天花几个小时了解这个领域，无论是观看Youtube视频还是看各种资料，现在我觉得我有丰富的经验来分享我的见解。我在本指南中收集的所有信息适用于这个领域的初学者。该指南是按照时间顺序进行，而且与我所遇到的大多数指南/学习路径不同，它不需要理解线性代数，偏导数和其他复杂的数学概念。如果你经常在这条路上学习，我相信你可以在三个月内可以达到相当高的水平。以下是学习步骤：

学习Python并用它编写你的算法

我强烈建议先学习Python，因为它不仅非常容易学习，而且几乎支持机器学习中使用的所有优秀库。虽然R语言很有用，但我发现Python更适合初学者。除了基本编程外，对于机器学习，最有用的库是Numpy，Pandas和Matplotlib。

对于那些以前从未写过代码的人，我建议参加多伦多大学（现在是ML/AI最好的大学之一）提供的课程。这需要几周的时间，但这是非常值得的。你通过本课程获得的大部分知识可以应用于任何其他编程语言，唯一的区别是语法。该课程是免费的，可以在这里观看。

对于那些拥有其它语言编程经验的人，只需浏览Python的语法。

现在，在了解Python的基础知识之后，你需要了解我所说的前两个库（Matplotlib可以晚点）。Numpy和Pandas用于修改你使用的数据，而Matplotlib则用于通过图表将这些数据可视化。

Numpy：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

Pandas：https：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

深入了解机器学习的基础知识

如果有一门通用的机器学习课程，它必须是AndrewNg的课程。虽然对于初学者来说，这门课程可能有点难度，因为它涉及到偏导数等概念。我希望每个人都观看这个视频并做笔记，虽然这不需要编程相关的教程和练习。

链接：https：//www.coursera.org/learn/machine-learning

学习各种机器学习算法，并理解如何在真实世界的场景中实现它们

理解没有大学数学知识的机器学习算法是很难的，但是澳大利亚的一个团队解决了这个问题。KirillEremenko和HadelindePonteves来自SuperDataScience团队，他们在现实生活中应用简单算法。他们的课程涵盖Python和R，但你只需通过Python教程即可。另外，如果你觉得他们的速度太慢，可以1.25倍的速度看这个课程（我做到了，发现它好得多）。

他们的课程在Udemy上，它可以在这里找到，通常约为10美元。它涵盖了从基本回归算法到深度学习和卷积神经网络的一切。如果你想探索更先进的领域，他们的深度学习课程将在机器学习结束时提供，并且享受90％的折扣。然而，这第二门课程中的概念可能有点先进，缺乏适当的文档，因为它们非常新颖。另外你可以学习谷歌的免费深度学习课程或密歇根州的免费课程。

找到一个特别感兴趣的领域，并深入探索

现在，你已经有广泛的机器学习的概念，并且学到了很多技能，可以帮助你独立完成基础项目。我建议去Kaggle或UCI机器学习资源库尝试不同的算法和优化性能。如果你遇到问题，可以在StackOverflow提问，发布之后你将在几个小时内得到答复！

另外，我建议你在机器学习的广泛领域找到一个有趣的领域，并深入研究。我推荐的区域有：

计算机视觉：这可能是机器学习/人工智能领域最热门的领域---利用计算机使用特殊类型的神经网络来查看和理解事物。斯坦福大学在线发布他们的课程，在线提供讲座，课程笔记和作业。不要担心数学太复杂，因为这个过程只是为了加深你的知识。另外，你可以看看OpenCV，这是一个计算机视觉库，可以为你做很多复杂的事情，推荐一个教程。完成这些后，请查看Kaggle和UCI上更高级的图像数据集，甚至可以进行Kaggle比赛。

自然语言处理：了解计算机如何学习说话也是今天的一个突出话题。斯坦福大学提供了一个在线课程。如果你不了解一些数学概念，不要担心，只要了解这个领域的工作原理。对于实现，你可以进行这个Udemy课程。另外，你也可以观看一些著名的机器学习者SirajRaval的视频（如https://www.youtube.com/watch?v=9zhrxE5PQgY）。当你已经完成了这些，可以尝试进行简单的项目，如建立聊天机器人，情感分析或为歌曲创建歌词。

强化学习：该领域专注于机器学习如何以特定方式学习，其最受欢迎的应用程序是在视频游戏领域。银鸿的UCL是个不错的选择，但初学者可能会觉得有点棘手。一旦你完成了这些工作，就可以开始从网上下载基础项目，并利用机器学习和人工智能来修改他们的行为。一些简单的教程可以通过Youtube搜索找到。

数据科学：这个领域是一个萌芽的领域，有许多令人兴奋的工作机会。我建议你进行SuperDataScience的付费课程或UC圣地亚哥基于Python的免费课程，此外你必须学习SQL以及Matplotlib。还有像自主学习（用于推荐系统），AdversialNetworks（AI改进AI）和遗传算法（以与自然进化类似的方式改进问题的解决方案）等领域，在我看来，这些是大多数初学者延伸的领域。

最后

如果你想长期在这个领域工作，那么一定要了解它是什么。一旦你对该技术的工作有了必要的了解，你就应该开始做在本节列出的事情，这些事情是初学者应该做的，以加深他们对该领域的总体了解程度并使他们更有知识，如下：

开始阅读研究论文：他们确实没有听起来那么具有挑战性。如果你遇到过一个你不明白的东西，那么就把它放下。这个网站提供了大量优秀的论文。

倾听前辈的意见：AndrewNg，IanGoodfellow和YannLeCunn等人都会定期接受采访，并给出该领域工程师关于人工智能主题的观点。这个Youtube频道收集了这些演讲的最佳内容。

与领域保持同步：Wired是所有对科技感兴趣的人的最佳平台之一。它每天发布多个与AI相关的故事，可在这里找到。另外，也可以使用TechCrunch的FacebookMessenger机器人---它通常会对AI相关的文章感兴趣，并且每天都会提示你。

哲学：AI有它的支持者和反对者，但是它背后的哲学是有趣的。这一领域的书籍适合初学者，其中包括RayKurzweil的“如何创造心灵”和MaxTegmark的“生活3.0”（http://s3.amazonaws.com/arena-attachments/1446178/cffa5ebc74cee2b1edf58fa9a5bbcb1c.pdf?1511265314）---请尝试阅读这些内容。

贡献：如果你是喜欢从别人的经验中学习的人，请查看人工智能和深度学习Facebook小组。或者通过https://www.reddit.com/r/artificial/在AI上查看Reddit的主题。

各位有什么收藏的网站或者app分享？

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看上去蠢萌的人工智能，以后真能让人失业？

不管是蒸汽机还是自拍杆，自工业时代或机器时代以来，社会就不断地受到新科技的影响。尽管现在人工智能看上去还是蠢萌蠢萌的，不过以后会怎么样，就说不定了。

目前的机器人大多都是动作缓慢且笨拙的，有时候时常还会闹一些让人哭笑不得的问题，不过专家表示，这些问题在升级以后即将被解决。以后社会会发展成什么样样子呢？对此，BPP展开了一番预测。

原始社会持续了约一万年

农业社会持续了千年

工业社会持续了百年

那么进入信息社会的几十时年后……

我们即将进入增强智能时代？

什么是增强智能时代？WhatisAUGMENTEDAGE?

一本叫做《智能浪潮》的书给了我们答案。

“人们常用最具代表性的生产工具来代表一个历史时期，人类文明的发展时代历程：如石器时代，红铜时代，青铜时代，铁器时代，黑暗时代，启蒙时代，蒸汽时代、电气时代、原子时代等。用这种思维模式来观照20世纪，你会说，在近100多年里，人类从电气时代走向智能。

今天我们所探索的科技，例如人工智能、基因编辑、纳米制造、自动驾驶汽车、机器人、可穿戴设备和嵌入式计算等，将彻底重新定义人类的下一个时代。我建议将下一个时代称为增强智能时代（AgeofAugmentedIntelligence）或者简单地称为增强时代，因为嵌入式和个人科技将从根本上增强你的日常生活及行为。”也就是说，我们即将被智能高科技包围。

那么，在机器时代工作需要什么样的人才呢？

我们调查发现，120种不同技能、知识和能力的排名突出了两个关键问题：

1.知识不是必须的天赋

除了数学(占劳动力重要性总数的87%)，管理和管理知识(86%)，知识的教育和培训(79%)和计算机和电子知识(72%)。学术知识，例如物理或自然科学，或艺术和人文学科，这类知识只对于少数的劳动力而言是重要的。

2.数字与技术技能只是少部分员工所必须的技术专长

编程技能和技术设计只对5%甚至更少的员工来说至关重要。更重要的是，那些设计、设置和操作机械或者技术系统的技能重要性正在逐渐下降。

十大最重要属性由认知能力(Cognitiveabilities)主导，它影响着人们在处理问题的过程中对知识的获取与运用。此外还有内容技能(Contentskills)，它包含了在不同领域中需要使用的背景结构和获取更为具体的技能。客户和个人服务知识包括提供客户和个人服务的原则和过程的知识，例如客户需求评估，满足服务质量标准和客户满意度评估。换句话说，最重要的属性列表包括基本技能，需要员工与其他人进行互动，了解和沟通的知识和能力。

给大家分享一下BBC基于剑桥大学的数据体系分析了365种职业在未来的“被淘汰概率”。

虽说他们分析的仅仅是这些职业在英国的前景，所基于的也不过是本土的数据。但从这些概率中，我们可以得出两个基本的结论：

如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：

1.社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；

2.同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；

3.创意和审美。

如果你的工作符合以下特征，那么，你被机器人取代的可能性非常大：

1.无需天赋，经由训练即可掌握的技能；

2.大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；

3.工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。

给大家列举几个最容易被AI淘汰的职业：

电话推销员99.0%

在BBC所统计的三百多个职业里，“电话推销员”被机器人取代的几率为最大，接近百分之百。即使没有机器人的出现，这样一个单调、重复、恼人，又毫无效率可言的工种也是迟早要消亡的。

打字员98.5%

在电脑尚未普及的年代，打字员曾经也是一份很有搞头的工作。而今，凭借“打字”这一技能尚能存活的唯一职业也就是速记员了；但可以想见的是，等到语音识别技术普及的那一天，速记员也没有存在的必要了。

会计97.6%

与技能基础，且日薄西山的电话推销、打字不同，会计这样一份要求不算低，职业前景也被社会主流看好的职业竟有高达97.6%的几率被机器人取代，着实令人意外。但细究来说，会计工作的本质便是信息搜集和整理工作，内部存在着严格的逻辑要求，天生就要求100%准确，从结果上来看，机器智能操作的优势的确明显。

而事实上，就在今年，全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永都相继推出了财务智能机器人方案，给业内造成了不小的震动。

保险业务员97.0%

银行职员96.8%

政府职员96.8%

接线员96.5%

前台95.6%

客服91.0%

人事89.7%

保安89.3%

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