大家好，今天来为大家分享人工智能学习的资料的一些知识点，和人工智能的资料介绍的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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人工智能不能取代人类的辩论资料
不能，
一，人工智能无法依靠自身进行创造。人工智能是在一定的情况下利用人类所输入的代码通过大量的数据分析做出此情况下最有利的判断，对人工智能而言这是最有力的判断，但人类具有创造力，在不同的情况下依据自身情况创造出前所未有的方法自我进化，人工智能却不可以，他需要通过人类的改造进化来完成自身的改造并定期更新数据，但即便他可以自我完善，倘若他取代人类，难道他要自己对未知事件分析处理吗，可是人类自身都不知道那些未解之谜，人类对于世界的认知还处于起步阶段，更何况是没有情感且无法自我创造的人工智能。
二，人工智能没有情感。人是社会关系的总和，他们利用自己的情感创造出音乐，诗歌，文章，舞蹈……这些人类艺术之所以被广泛接受是因为他有情感并能引起共鸣，即便人工智能有各种情绪模式，但最终的模式调控还是掌握在人类的手中，倘若人工智能依靠自己的判断对自己的主人做出分析并开启自己的模式，那么“怒哀”从何而来，这样还能称之为是一个完整的社会吗。
三，人工智能服务于人类并最终受人类的控制。目前，人工智能在在某些领域已经可以和人类平起平坐甚至超越人类，但这些人工智能被创造出来的原因是因为它可以为人类社会服务。就如阿尔法狗，如果不给它一个指令或者让他自我接受到某种信号他是否能自主完成此次对战，他是否能依靠自身力量到达对战现场！他被发明出来的意义不就是通过每次的对战来输入新的数据不断完善自己！他最终还是受人类的驱使并为人类社会服务！
人工智能带来失业，那么可以培训哪些技能以免淘汰？
感谢悟空小秘书邀请回答。
这个问题真好，很有现实意义。人工智能的快速发展，使得很多工业生产朝着自动、半自动的方向发展。很多劳动力密集型的产业逐渐在使用工业机器人，导致部分工人失业。这是时代的进步、科技的进步，没有办法，我们只能去适应。
那么去培训哪些技能以免被再次淘汰呢？我的看法是去学习那些暂时还不能被机器人取代的行业。
比如去做厨师。虽然现在也有人在研发自动炒菜的机器，但是毕竟炒菜这个手艺确实是一个人一个样。一样的食材，一样的作料，不同的人炒出来的菜会有不同的口味。火候大小、各种作料的比例、炒作时间的长短……，这些都是机器人所不能替代的。
俗话说，一招鲜吃吃遍天。只要有过硬的厨师水平，不怕找不到工作的，而且薪资还不低。当然做厨师是很辛苦的，但是做哪一行是容易的呢？
还可以去做导游、做家政等服务类的行业。要相信困办法比困难多。
研究人工智能的知识需要哪些基础知识
人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题。
应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验可以分享？
人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。
可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手，先初步了解机器学习应用点新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。
《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。
去学习吴恩达老师的机器学习视频，通过视频进一步了解机器学习算法说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。
我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。
之后从机器学习项目入手，可以尝试机器学习算法类比赛学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。
比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。
总结新人进入人工智能领域，可以先从看书入门，在对机器学习算法有了一定的基础了解之后，可以去看相关的机器学习视频，跟着视频教程一起实践，更深一步的加深自己的理解。最后，可以去参加一些机器学习算法类比赛，增加自己的项目经验。
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关于人工智能学习的资料的内容到此结束，希望对大家有所帮助。