神经网络和AI技能：您的业务需要知道什么
你认为机器需要多长时间才能超越人类智力？实际上发生了什么技术是这种惊人的壮举的关键？这些是占据技术世界中当前辩论的一些主要问题，特别是在人工智能（AI）等领域。
如果你积极地想一下，这是一件令人兴奋的事情，因为有一天，你可以在客厅里放松，等待机器为你准备晚餐，以及其他我们甚至无法想象的科幻场景。然而，这种“机器人晚餐”的场景是可能的，而且可能比预期的更早发生，尤其是考虑到人工智能技术的快速发展。
在工作场所，人工智能已经在帮助日常数据输入，并提供有关业务的数据洞察，让人类解放出来，变得更具战略性、合作性和创造性。看到你的员工今天需要的自动化技能。通过分析和优化大型数据集，AI正在将在药品到消费品的公司的研发和产品设计中改变游戏，使产品带来更快地市场。betwayapp下载安装
一场革命已经发生了，现在是时候让企业领导人明白这对企业和劳动力技能的影响了。随着神经网络继续改变着我们所知道的世界，你应该关注哪些技术?你的劳动力需要哪些技能来驾驭这一变革的浪潮?
首先，什么是“人为”神经网络？
Robert Hecht-Nielsen博士认为，神经网络可以定义为:
“由许多简单的、高度互联的处理元素组成的计算系统，通过它们对外部输入的动态响应来处理信息。”
该网络旨在从建模、结构和功能等方面模拟人类大脑结构。这意味着神经网络模仿人类大脑处理、存储和检索信息的方式——一路学习，并随着时间的推移变得“更聪明”。阿尔法围棋是一个众所周知的例子，说明人工智能如何学习围棋规则，然后击败世界人类围棋冠军。
然而，指出神经网络以较小的规模模拟人脑的结构，特别是如果您认为人类大脑有数十亿神经元。
神经网络处理设备仅由数千个处理器单元组成，包括实际的硬件甚至算法，与与我们的大脑相连的大约10亿个连接还相去甚远。
为什么神经网络正在取得进展?
大多数人认为人工神经网络是一种新的发明，但它可能让您了解这项技术在70多年前发现了这项技术！该技术传播延迟的主要原因是加工速度缓慢，这限制了其能力。
此前，神经网络主要用于学习算法的设计，如计算机视觉算法，使特斯拉汽车在无人监控的情况下四处行驶。
然而，现代显卡也在不断发展，它们极大地提高了神经网络的速度，反过来也提高了人工智能的能力。
此外，在过去，计算机科学家必须培训他们的算法，能够完善他们想要完成的任何任务。假设您想培训算法来识别和分类动物的图像。在算法能够掌握此任务之前，它需要数千个和数千个迭代。
随着时间的推移，随着算法变得更好，数据科学家提高了他们的技能，现在可以很容易地培训现代神经网络，而无需从每次开始开始整个过程。
此外，a广泛的预培训网络图书馆现在，它的存在有助于避免这种缓慢而耗时的初始“训练”阶段。这些代码库使AI开发者能够基于现有的创造物进行构建。目前，很容易上网，找到预先训练好的现成网络，并在提出应用程序时抢先一步。
这些预先训练过的网络已经“学习”了一组丰富的特征，可以应用于类似的任务。例如，一个经过训练可以识别数百万张动物图像的网络可以被重新利用，用于类似的图像分类任务。
随着2018年所有这些新创新的汇聚，神经网络和人工智能将在所有行业和企业的方方面面变得无处不在。
现实世界的应用程序
今天，神经网络技术成功地用于许多行业。一些主要应用包括数据分析，优化，模式识别，决策和预测。
IT公司正在利用自然反应算法的创建，以更好地了解用户行为并改善其服务。此外，神经网络广泛应用于语音合成和图像识别。（思考机场安全和边境控制的面部识别技术。）
神经网络技术的其他显著应用包括自动驾驶汽车、工业机器人、导航系统的算法，以及保护信息系统免受恶意在线攻击的算法。
神经网络如何改变我们的生活
在未来几年中，机器学习算法的最新趋势可能会以非常重要的方式改变我们的生活（当您深入挖掘它时经常奇妙地变得奇妙）。以下是一些人工神经网络趋势，您可以期待在未来几年内转变生活。
图像处理艺术滤镜和照片效果
通过个人使用和会议的同声传译机器人消除语言障碍
用于设备管理和生产过程的智能自学习系统
用照片在网上找人
用于监控和安全系统的视频分析服务
物联网概念通过语音交互界面的开发betwayapp下载安装
betwayapp下载安装人工神经网络个人助理、技术支持和机器人顾问的发展
对象识别和图像分类。
神经网络项目所需的关键技能
实施神经网络项目需要关键的人工智能技能，这些技能可以通过培训、课程和实际现场经验获得。需要指出的是，根据公司的业务和需求，不同公司的人工智能技能可能会有所不同，但为了处理神经网络项目，每个人工智能专家或工程师都必须具备一些核心能力。
关键的资格来自技能和教育。人工神经网络专家的初始要求是:
解决问题和数学技能为基础
深刻理解算法及其背后的逻辑意义
从大量数据中寻找模式并从中得出结论的能力。
10个神经网络和人工智能技能
此外，人工神经网络专家必须精通以下10个关键人工智能技能(不是全部，但越多越好!)每项技能都与我们的课程或同龄人的课程相关联Udemy.和Udemy业务帮助您的员工掌握这些重要的神经网络技能。
1。机器学习
2。Python
3.R.
4.数据科学
5.Hadoop.
6.大数据
7.Java
8.数据挖掘
9。统计分析
10.Linux
机器将使人类更容易生命和工作
在寻求作为人类大脑复杂和精彩的追求中的东西，人工神经网络是一个很大的前进，我们很容易期望其最佳应用尚未到来。我们常常怀疑是人类特质的人性特征，如自我意识，信息处理能力和响应刺激的能力 - 将保持完全的人类。神经网络证明他们有能力像人类一样，尽管较低的规模。
通过制造更多人类，神经网络已经能够增加计算机系统的有用性，并且肯定会有更多的好处。然而，重要的是指出，该技术远远不代表功能性和可靠性方面的人类大脑。需要做更多的工作来改进技术。机器不会取代人类。人类仍将是独一无二的人类，拥有机器无法做得好的特质。然而，机器将使人类更轻松地生命和工作。
