游戲人工智能編程，想進(jìn)入AI人工智能行業(yè)做編程技術(shù)？
想從事人工智能的開(kāi)發(fā)需要兩個(gè)方面的知識(shí)和能力，一個(gè)是計(jì)算機(jī)編程能力，另一個(gè)是一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，從事人工智能的門(mén)檻要比普通的程序開(kāi)發(fā)還要高，如果沒(méi)有基礎(chǔ)的話還是比較困難的。
搞人工智能最難的工作是人工智能的算法研究，這樣工作通常都要求是碩士以上學(xué)歷，這樣的職位也比較少，這類(lèi)工作主要是一些大公司的研究院、基礎(chǔ)研發(fā)部門(mén)在搞，比如阿里的達(dá)摩院、華為的研究院等。
普通的人工智能相關(guān)的工作大部分都是對(duì)算法的應(yīng)用和參數(shù)調(diào)整，要求針對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景要確定所用的算法，要能調(diào)整參數(shù)進(jìn)行結(jié)果的優(yōu)化，這樣的工作需要你對(duì)相關(guān)的算法要熟悉，包括算法的原理，理解原理了才能調(diào)優(yōu)，現(xiàn)在的就業(yè)市場(chǎng)上的人工智能類(lèi)的工作大部分都屬于這類(lèi)的工作，這類(lèi)工作也需要有高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，否則看不懂算法的原理和推導(dǎo)。
另一部分和人工智能相關(guān)的工作就是特征工程，你可以理解為數(shù)據(jù)的提取和計(jì)算等，這個(gè)工作占整個(gè)相關(guān)項(xiàng)目的大部分的工作量，主要是通過(guò)編寫(xiě)程序進(jìn)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和計(jì)算。
當(dāng)前，通常采用python做一些模型驗(yàn)證，python可以說(shuō)是人工智能工作必須要掌握的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。系統(tǒng)真正運(yùn)行可能采用其他的語(yǔ)言和框架，比如SparkSQL，TenforFLow。
所以，真要想從事人工智能，必須要學(xué)python語(yǔ)言，這個(gè)是第一步。另外你可以嘗試數(shù)據(jù)分析這個(gè)的方向，這個(gè)比人工智能的門(mén)檻要低一些，你可以先打好這方面的基礎(chǔ)。
人工智能和編程哪個(gè)待遇好？
應(yīng)該是人工智能待遇優(yōu)于編程，首先我們要明確人工智能是近年來(lái)各大科技企業(yè)爭(zhēng)相專(zhuān)研及開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)區(qū)域，人工智能能有效提高產(chǎn)能，并提升勞動(dòng)生產(chǎn)力，而編程只是一項(xiàng)技能，而且編程范圍過(guò)大，有些比較簡(jiǎn)單的編程未必能產(chǎn)生多大效能，因此人工智能比編程待遇好。
想自學(xué)人工智能編程？
GitHub上，有個(gè)新發(fā)布的深度學(xué)習(xí)教程，叫PracticalAI，今天剛剛被PyTorch官方推薦，已經(jīng)收獲2600多標(biāo)星。
項(xiàng)目基于PyTorch，是從萌新到老司機(jī)的一條進(jìn)階之路。這條路上每走一步，都有算法示例可以直接運(yùn)行。
新手可以從基礎(chǔ)的基礎(chǔ)開(kāi)始學(xué)起，不止線性規(guī)劃和隨機(jī)森林，連筆記本怎么用，NumPy等重要的Python庫(kù)怎么用，都有手把手教程。
到中后期，可以學(xué)著搭高級(jí)的RNN，厲害的GAN，這里還有許多實(shí)際應(yīng)用示例可以跑。畢竟，這是一個(gè)注重實(shí)踐的項(xiàng)目。
這里的算法示例，可以用Google Colab來(lái)跑，免費(fèi)借用云端TPU/GPU，只要有個(gè)Chrome就夠了。沒(méi)梯子的話，就用Jupyter Notebook來(lái)跑咯。
內(nèi)容友好，持續(xù)更新PracticalAI里面的內(nèi)容，分為四個(gè)部分，并將持續(xù)更新：
基礎(chǔ) (Basics)，深度學(xué)習(xí)入門(mén) (Deep Learning) ，深度學(xué)習(xí)高階 (Advanced) ，以及具體應(yīng)用 (Topics) 。注：此處非直譯。
· 基礎(chǔ)部分，除了有Python指南、筆記本用法，以及Numpy、Pandas這些庫(kù)的用法，還有線性規(guī)劃、邏輯規(guī)劃、隨機(jī)森林、k-means聚類(lèi)這些機(jī)器學(xué)習(xí)的基本技術(shù)。
有了這些，可以走進(jìn)深度學(xué)習(xí)的世界了。
· 深度學(xué)習(xí)入門(mén)，包括了PyTorch指南、多層感知器 (MLP) 、數(shù)據(jù)與模型、面向?qū)ο蟮臋C(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 、嵌入，以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 。
· 深度學(xué)習(xí)高階，會(huì)涉及更高級(jí)的RNN、自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) ，以及空間變換網(wǎng)絡(luò) (Spatial Transformer Networks) 等等。
· 最后是應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是個(gè)重要的方向。除此之外，還會(huì)涉及時(shí)間序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推薦系統(tǒng)，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，多任務(wù)學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等示例可以運(yùn)行。也可以修改示例，寫(xiě)出自己的應(yīng)用。
細(xì)心的小伙伴大概發(fā)現(xiàn)了，表格里的有些話題還沒(méi)有加鏈接 (如上圖) 。項(xiàng)目作者表示，這些部分很快就會(huì)更新了。
另外，表上還有沒(méi)填滿(mǎn)的格子，作者也歡迎大家前去添磚加瓦。
食用說(shuō)明，無(wú)微不至項(xiàng)目作者用了三點(diǎn)來(lái)描述這個(gè)項(xiàng)目：
一是，可以用PyTorch來(lái)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。二是，可以用Google Colab直接在網(wǎng)頁(yè)上運(yùn)行一切，無(wú)需任何設(shè)定 (也可以用Jupyter跑) 。三是，可以學(xué)做面向?qū)ο蟮臋C(jī)器學(xué)習(xí)，與實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系緊密，不止是入門(mén)教程而已。那么如何上手？筆記本跑起來(lái)啊：
(步驟幾乎是針對(duì)Colab寫(xiě)的。Jupyter用戶(hù)可忽略。)
第一步，項(xiàng)目里進(jìn)到notebooks目錄。第二步，用Google Colab去跑這些筆記本，也可以直接在本地跑。第三步，點(diǎn)擊一個(gè)筆記本，把URL里的這一段：https://github.com/替換成這一段：https://colab.research.google.com/github/或者用Open In Colab這個(gè)Chrome擴(kuò)展來(lái)一鍵解決。第四步，登錄谷歌賬號(hào)。第五步，點(diǎn)擊工具欄里的COPY TO DRIVE按鈕，就可以在新標(biāo)簽頁(yè)里打開(kāi)筆記本了。第六步，給這個(gè)新筆記本重命名，把名稱(chēng)里的Copy of去掉就行。第七步，運(yùn)行代碼，修改代碼，放飛自我。所有改動(dòng)都會(huì)自動(dòng)保存到Google Drive。開(kāi)始學(xué)吧，不然等到內(nèi)容更新了，要學(xué)的就更多了。
項(xiàng)目傳送門(mén)：https://github.com/GokuMohandas/practicalAI/
— 完 —
以上就是關(guān)于游戲人工智能編程和想進(jìn)入AI人工智能行業(yè)做編程技術(shù)的相關(guān)問(wèn)題解答，希望對(duì)你有所幫助。