“制造业升级的路径，首先是要自动化，在自动化的基础上做到数字化，即生产设备、生产管理数字化；然后把设备和设备之间通过网络连接起来，即网络化；最后做到智能化，就是加入一些人工智能。最终的目标是智能制造，通过数字化、网络化最后达到智能化的目标。”      —— 苗圩 中国国家工业信息化部部长在中国发展高层论坛2018年会上的发言

（一） 想要学习人工智能，首先就要先搞清楚人工智能是什么？

           是“人工”还是“智能”？

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       人工智能这个概念最早是在1956年美国达特茅斯会议上提出的，经历了一轮又一轮的发展，到如今已经成为科技革命和产业变革的核心驱动力。借用百度百科“人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人工智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。”目前的人工智能是“人工”还是“智能”呢？在17年7月份，《华尔街日报》爆出了一宗“谷歌邮件泄露”丑闻，谷歌邮箱允许上百家第三方app的开发人员浏览用户的电子邮件，且本事件在第二天就得到了谷歌的承认，并解释道，让员工“偷偷”读用户邮件的内容是为了改进算法，训练AI系统，也就是让工程师“辅助”AI。由此可见，如今的人工智能更多的还是人工“辅助”智能，还停留在弱人工智能，而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们的努力。

（二）  人工智能未来的发展方向？

       不知道大家对于未来的人工智能是什么期望，作为漫威粉和电影迷的小编来说，我心里未来的人工智能就应该像钢铁侠里的“贾维斯”、终结者里的T-800又或者像动漫里的哆啦A梦，充满科技感和未来感，既能做到人类可以做到的事，还能做到人类不能完成的事。但电影终归是电影，只是来源于生活却又高于生活的产品罢了。

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       2016年，谷歌旗下的Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域战胜世界冠军、职业九段棋手李世石。2017年，索菲亚被授予沙特公民身份，成为世界上首个获得公民身份的机器人……人工智能领域中的种种里程碑事件，清晰预示人工智能时代的来临，在证明技术进步的发展潮流不可阻挡的同时，也对现代社会发展和公民生活造成了广泛影响。

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       未来，人工智能将呈现从专用智能到通用智能、从机器智能到人机混合智能、从“人工+智能”到自主智能系统的发展趋势。学科交叉将成为人工智能的创新源泉，人工智能产业将蓬勃发展，人类将进入普惠型智能社会。

（三）  第一步应如何学习人工智能？

       首先你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，Python、Java或C++皆可，其中Python对于初学者来说是个不错的选择。其次你需要补习数学知识，包括微积分、线性代数、概率论等等，从基础的数据分析入手，只有基础牢固才可以为学习人工智能打好基础，不能没有逻辑性的东拼西凑。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。

       世界正快速进入一个万物感知、万物互联、万物智能的数字化智能社会，面对人工智能的时代浪潮，不要只做一个旁观者。结合这个原因，AIU人工智能学院推出了《人工智能之数学基础：微积分、线性代数、概率论》课程，旨在通过系统的数学基础教学帮助学员打好AI数学思维基础，为日后的人工智能学习添砖加瓦。本课程为在线视频形式，随报随学并且视频可以反复观看，配合学习资料与课后作业，帮助你掌握并稳固AI数学基础知识。

授课讲师

董老师，复旦大学数学科学学院硕士，资深数据从业者。拥有多年甲乙方数据项目经验。曾就职于美资咨询公司Hay Group，通过数据驱动帮助客户提升组织效能。后从乙方顾问转型为甲方企业资深数据挖掘工程师，曾就职于携程、饿了么、陆金所，主要从事数据分析和挖掘工作。目前从事数据化解决方案及人工智能咨询和培训工作。熟悉互联网电商O2O、金融和旅游等主要大数据应用领域，在数据化运营、客户关系管理（CRM）、产品推荐、业绩预测、市场舆情监控等多个主题，累计完成超过30个数据项目及产品。

课程纲要

第一章：微积分：函数、极限与连续、微分、定积分、不定积分

第二章：线性代数：向量和矩阵、逆、矩阵的特征、计算机计算

第三章：概率论：概率分布、描述性统计、假设检验、方差分析

课程时间

6小时

限时优惠

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课程链接

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《人工智能之数学基础：微积分、线性代数、概率论》

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