人工智能的短視頻教程，懂人工智能的相關(guān)知識？

假設(shè)你的AI算法能力很高，去開通數(shù)個AI算法生成的頭條號，每天發(fā)布數(shù)十條到上百條AI洗稿的頭條原創(chuàng)內(nèi)容及原創(chuàng)小視頻。按照先進(jìn)的算法，這些內(nèi)容會被頭條推薦到幾百上千萬用戶閱讀，快速成為優(yōu)秀的頭條內(nèi)容矩陣。

然后會很快成為大量粉絲的優(yōu)質(zhì)頭條號，各種粉絲打賞，各種廣告合作紛至沓來，日進(jìn)斗金不是夢，技術(shù)創(chuàng)業(yè)不是夢，能站著把錢掙了真好。每天開著服務(wù)器洗錢的感覺會讓你每天都充滿幸福感。

從此以后，只要每天維護(hù)一下AI，最好能讓AI能自己優(yōu)化，新的生活開始了！

新手怎么拍西瓜視頻？

西瓜視頻怎么拍？有什么技巧？新手怎么拍西瓜視頻？農(nóng)村芳妹子告訴你們怎么拍高質(zhì)量的西瓜視頻出來！

1、拍攝硬件需要有手機或者單反最好，我現(xiàn)在用的就是單反！三腳架一臺增強穩(wěn)定性！

2、電腦一臺，能處理好視頻就行，配置能高就高！

用單反為例，我們先把素材一段一段的拍攝好，然后拿回去開始加工視頻！

3、加工視頻我們選擇用快剪輯，配上字幕，很好用，把視頻導(dǎo)入到電腦上就能了！然后在快剪輯里一段段的接起來，最后加上字幕，導(dǎo)出就能了！

把做好的視頻通過電腦端頭條，上傳就是西瓜視頻了！

那么可以培訓(xùn)哪些技能以免淘汰？

隨著人工智能的到來，很多工作崗位會被人工智能代替。但是也會誕生新的職業(yè)，比如機器人也需要維護(hù)和操作，這就誕生了工業(yè)機器人維護(hù)人員、無人機操作與維修人員。

要是考慮未來那種專業(yè)能否被人工智能代替。我們先考慮什么工作會最先被人工智能代替，然后再分析不容易或者會延后代替的工作。

我表弟一本畢業(yè)后，應(yīng)聘進(jìn)了銀行，在銀行當(dāng)柜員。前一段他們一直在培訓(xùn)學(xué)習(xí)，因為柜員要逐步被自助機代替。現(xiàn)在去銀行辦事，一進(jìn)門會發(fā)現(xiàn)一排自助存取款機，現(xiàn)在辦銀行卡等很多復(fù)雜工作也可在自助機上操作。這就是人工智能代替人工的初期。

很多汽車廠家，早都用運用了大量的工業(yè)機器人（機器手）。這也使得很多人工崗位受到了沖擊。

早在2013年9月牛津大學(xué)，卡爾?弗瑞。麥克蘇和邁克爾?奧斯本發(fā)表了《就業(yè)的未來》研究報告。調(diào)研結(jié)果是推營銷員，保險員、裁判員、收銀員、廚師、服務(wù)員、導(dǎo)游、公交車司機、安保人員、船員、檔案管理員、救生員這一類人員首先會受到人工智能的替代。

這一類的人員，他們雖然學(xué)過了大量的知識，但他們在可預(yù)測的環(huán)境中，高度重復(fù)性或按部就班的工作。很容易被人工智能替代。

凡是不容易被人工智能替代的崗位，為多工作環(huán)境復(fù)雜變化較多，遇到突發(fā)事件需要單獨對待的工作。比如鐵路電氣化供電專業(yè)，工作環(huán)境多樣有城市、山區(qū)、橋梁、隧道，這是就需要技術(shù)人員配合和操作機器人（機器手）共同完成工作任務(wù)。

當(dāng)然這只是短時間不會被人工智能替代。隨著科技的發(fā)展，最終會實現(xiàn)大部分工作崗位都由人工智能替代。

如果我們要選擇20年不容易被人工智能替代的職業(yè)，先考慮下面三個問題：

第一，為人工智能服務(wù)、操作、編程、后勤。第二，這份職業(yè)是否需要創(chuàng)造力，并且提出聰明的解決方案？第三，這份職業(yè)是否需要在不可預(yù)測的環(huán)境中工作？

如果這幾個問題的答案都考慮到，那么你所選擇的這個職業(yè)應(yīng)該就比較靠譜。

這也意味著相對安全的職業(yè)選擇，包括程序員、為人工智能服務(wù)人員、教師、護(hù)士、醫(yī)生，科學(xué)家，企業(yè)家，工程師，社會工作者，理發(fā)師以及按摩治療師。

如果不愿被人工智能替代，那么我們每個人在自己現(xiàn)有了的工作崗位，就要不斷地學(xué)習(xí)，不斷地打造全新的自己。我認(rèn)識的一個朋友，我們剛認(rèn)識時候他是修BB機，后來修大哥大手機、按鍵手機，到現(xiàn)在修智能機。他就是不停地在學(xué)習(xí)，每出一種新的機型他都要重新學(xué)習(xí)新修理方法和技能。只有這樣才不會被淘汰。

當(dāng)然我們現(xiàn)在也不必過于緊張。因為十年內(nèi)人工智能，對大多的崗位影響還不是太大。

零基礎(chǔ)如何入門人工智能？

隨著這兩年人工智能火起來，很多人都迫不及待的想入坑人工智能，之前也有不少同事朋友詢問過我怎么進(jìn)入這個行業(yè)，在這里我談一下個人的拙見，如有異議，歡迎討論，如果能幫到各位，非常榮幸。掌握一些必備知識人工智能是一個涉及多學(xué)科、多領(lǐng)域的的方向，數(shù)學(xué)、計算機、工程學(xué)等方面，下面分別談一下：數(shù)學(xué)知識我想在大多數(shù)學(xué)校里，數(shù)學(xué)都是理工科學(xué)生的必修課，微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計，這些都比較基礎(chǔ)實用，我覺得這個數(shù)學(xué)基礎(chǔ)對入門人工智能足夠了，人工智能應(yīng)用數(shù)學(xué)最多的也就是求導(dǎo)、矩陣的運算和分解、概率的統(tǒng)計與分析。編程能力工欲善其事、必先利其器，人工智能方向編程語言使用最多的應(yīng)該就是Python了，在很多學(xué)校理工科學(xué)生應(yīng)該都會必修一門編程課，有的是C，有的是C++，就算這些都沒用過，也應(yīng)該對Matlab了解一些，我覺得有一些編程基礎(chǔ)入門Python算是比較簡單的，網(wǎng)上資源很多，社區(qū)支持也很強大。機器學(xué)習(xí)我這里所說的機器學(xué)習(xí)是廣義上的機器學(xué)習(xí)，涵蓋深度學(xué)習(xí)。無論是做傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)回歸和分類，還是做深度學(xué)習(xí)，無論是做計算機視覺，還是做自然語言處理，都離不開機器學(xué)習(xí)，后面我會介紹一些我認(rèn)為比較好的學(xué)習(xí)資源，對于機器學(xué)習(xí)，我劃分為兩個方面：(1)框架層面；(2)理論層面。(1)框架層面機器學(xué)習(xí)框架有很多比如scipy、sklearn、tensorflow、pytorch、mxnet等，我覺得對于框架，不再多，而再精，每個框架都有自身的優(yōu)勢，也都有自己的缺點，可以根據(jù)自己的項目需求和自己的喜好選擇一個框架，這里我比較推薦的是tensorflow和pytorch，tensorflow雖然繁瑣，但是強大，pytorch比較簡潔高效。(2)理論方面理論方面主要包括傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)里的一些網(wǎng)絡(luò)框架，首先說一下傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)，我認(rèn)為這是很有必要的，從事AI工作中免不了用到傳統(tǒng)的方法，比如回歸、隨即森林、SVM等，而且傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)理論性更強，更能讓人了解機器學(xué)習(xí)中的內(nèi)在內(nèi)容。其次說一下深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，以計算機視覺為例，有很多成熟高效的網(wǎng)絡(luò)模型，很多模型前后都有關(guān)聯(lián)，需要了解不同網(wǎng)絡(luò)模型，比如奠定基礎(chǔ)的Alexnet，后面經(jīng)常用于預(yù)訓(xùn)練的VGG，還有為深度網(wǎng)絡(luò)提出解決方案的ResNet，還有近幾年比較高效的SSD、YOLO系列，最后還有深度學(xué)習(xí)中的一些策略，比如怎么解決過擬合？BN是什么？Dropout是干什么的？激活函數(shù)有哪些和優(yōu)缺點分別是什么？專業(yè)知識如果要成為一個AI從業(yè)者，需要結(jié)合不同方向的專業(yè)知識，比如要從事計算機視覺，僅僅拿到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就開始搭，這是很難達(dá)到理想效果的，這就需要對圖像底層有一些了解，例如圖像的像素和通道結(jié)構(gòu)，圖像的邊緣和灰度特征，圖像的增廣、去噪、分割，這能夠讓在相應(yīng)的方向上走的更遠(yuǎn)，做出更好的東西，可能達(dá)到事半功倍的效果。學(xué)習(xí)資源經(jīng)常會看到很多人在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)各種人工智能學(xué)習(xí)資源，的確，隨著人工智能火熱起來，現(xiàn)在網(wǎng)上有很多各種各樣的學(xué)習(xí)資源，讓人眼花繚亂，好的學(xué)習(xí)資源屈指可數(shù)，大多數(shù)不知道沖著什么目的推出的教學(xué)資料，內(nèi)容不怎么樣，收費卻不低，很多初學(xué)者不了解行情而誤入歧途，不僅浪費了錢，也耽誤了不少時間、浪費了不少精力，其實網(wǎng)上有很多免費又非常好的資源，如果把這些利用起來，我覺得足可以成為一個AI從業(yè)者。在這里，我推薦一些我認(rèn)為比較好的學(xué)習(xí)資源。視頻資源(1)吳恩達(dá)《機器學(xué)習(xí)》吳恩達(dá)機器學(xué)習(xí)-網(wǎng)易云課堂study.163.com(2)吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)工程師》(3)莫煩Python：我覺得雖然講的很淺，但是沒有語言障礙，通俗易懂。(4)李飛飛《斯坦福深度視覺識別課程》推薦理由：吳恩達(dá)自然不必說，人工智能領(lǐng)域的大牛，無論是在學(xué)界還是在企業(yè)界都很有影響力，我覺得吳恩達(dá)的不僅有理論性，而且很實用，尤其《深度學(xué)習(xí)工程師》這門課程講了很多深度學(xué)習(xí)策略、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、結(jié)構(gòu)化機器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和序列模型，都很實用，而且吳恩達(dá)的語速相對很多人例如Hinton的授課語速要慢一些，更有助于理解，能夠跟得上節(jié)奏。而cs231n是李飛飛教授的經(jīng)典計算機視覺入門課程，從傳統(tǒng)的圖像分類到機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，再到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涵蓋計算機視覺知識非常全面。莫煩Python有很多課程機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、Python基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)框架，很全面，中文授課，內(nèi)容不深，但是有助于入門。書籍(1)數(shù)學(xué)方面《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》盛驟《數(shù)值分析》李慶揚《線性代數(shù)》同濟大學(xué)推薦理由：這幾本書都是用于大學(xué)生教材的，所以相對嚴(yán)謹(jǐn)一些，而且難度適中，對于做人工智能，我覺得這幾本數(shù)學(xué)教材涵蓋的知識差不多了?！稊?shù)值分析》是我們本科數(shù)學(xué)系的教材，涵蓋很多數(shù)值計算方法，很多可能在機器學(xué)習(xí)里用不到，但是我覺得想要做的更深，多了解一些數(shù)學(xué)是有價值的。(2)機器學(xué)習(xí)方面《深度學(xué)習(xí)》Goodfellow、Bengio《機器學(xué)習(xí)》周志華《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》PeterHarrington推薦理由：《深度學(xué)習(xí)》這本書僅僅看到這幾位作者就會明白錯不了，都是大牛，介紹了不同方向的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，而且很大一部分在介紹深度學(xué)習(xí)的策略和模型優(yōu)化方法?！稒C器學(xué)習(xí)》這本書主要講的是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法，通俗易懂，沒有過多的公式推導(dǎo)?！稒C器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》這本書對每個機器算法都從頭到尾實現(xiàn)了一遍，相對于前面這兩本書，這本書更偏重于實踐，結(jié)合很多實例直接編程，如果跟隨這本書把各個算法實現(xiàn)一遍，對加深記憶有很大幫助。(3)圖像處理方面《圖像工程》章毓晉《計算機視覺特征提取與圖像處理》(第3版)Nixon&Aguado推薦理由：對于入門計算機視覺這個方向，多了解一些圖像底層的知識肯定是百利無一害，這兩本書都是圖像處理里不錯的書籍，其中《圖像工程》這本書，是合訂版，也有單獨成冊的，分上中下三冊，如果覺得這本書太厚也可以根據(jù)自己需求買其中一冊。

ai是真人嗎？

不是，AI虛擬人物是一個數(shù)字虛擬人，臉部、聲音均由人工智能模型生成，至于視頻里的真人，就是拍攝一個真實人類的身體，但臉部是AI人工智能模型生成的。

之所以稱之為虛擬，第一，人物的身份是虛構(gòu)的；第二，虛擬人沒有現(xiàn)實世界中的身體，它是通過計算機圖形學(xué)技術(shù)進(jìn)行虛擬制作的，本體存在于計算設(shè)備中，通過顯示設(shè)備呈現(xiàn)出來，讓人類能通過眼睛看見；第三，它具備人類的外觀和行為模式，虛擬人具有人類身體的外觀形體結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)出來的行為模式是與人類相仿的，虛擬人的影像通常是呈現(xiàn)出某種人類的活動