人工智能的短視頻教程，懂人工智能的相關(guān)知識(shí)？

假設(shè)你的AI算法能力很高，去開(kāi)通數(shù)個(gè)AI算法生成的頭條號(hào)，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(huì)被頭條推薦到幾百上千萬(wàn)用戶閱讀，快速成為優(yōu)秀的頭條內(nèi)容矩陣。

然后會(huì)很快成為大量粉絲的優(yōu)質(zhì)頭條號(hào)，各種粉絲打賞，各種廣告合作紛至沓來(lái)，日進(jìn)斗金不是夢(mèng)，技術(shù)創(chuàng)業(yè)不是夢(mèng)，能站著把錢(qián)掙了真好。每天開(kāi)著服務(wù)器洗錢(qián)的感覺(jué)會(huì)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(kāi)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?cè)趺磁母哔|(zhì)量的西瓜視頻出來(lái)！

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

2、電腦一臺(tái)，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(kāi)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(lái)，最后加上字幕，導(dǎo)出就能了！

把做好的視頻通過(guò)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(lái)，很多工作崗位會(huì)被人工智能代替。但是也會(huì)誕生新的職業(yè)，比如機(jī)器人也需要維護(hù)和操作，這就誕生了工業(yè)機(jī)器人維護(hù)人員、無(wú)人機(jī)操作與維修人員。

要是考慮未來(lái)那種專(zhuān)業(yè)能否被人工智能代替。我們先考慮什么工作會(huì)最先被人工智能代替，然后再分析不容易或者會(huì)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?yàn)楣駟T要逐步被自助機(jī)代替?，F(xiàn)在去銀行辦事，一進(jìn)門(mén)會(huì)發(fā)現(xiàn)一排自助存取款機(jī)，現(xiàn)在辦銀行卡等很多復(fù)雜工作也可在自助機(jī)上操作。這就是人工智能代替人工的初期。

很多汽車(chē)廠家，早都用運(yùn)用了大量的工業(yè)機(jī)器人（機(jī)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(lái)》研究報(bào)告。調(diào)研結(jié)果是推營(yíng)銷(xiāo)員，保險(xiǎn)員、裁判員、收銀員、廚師、服務(wù)員、導(dǎo)游、公交車(chē)司機(jī)、安保人員、船員、檔案管理員、救生員這一類(lèi)人員首先會(huì)受到人工智能的替代。

這一類(lèi)的人員，他們雖然學(xué)過(guò)了大量的知識(shí)，但他們?cè)诳深A(yù)測(cè)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(dú)對(duì)待的工作。比如鐵路電氣化供電專(zhuān)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(jī)器人（機(jī)器手）共同完成工作任務(wù)。

當(dāng)然這只是短時(shí)間不會(huì)被人工智能替代。隨著科技的發(fā)展，最終會(huì)實(shí)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(gè)問(wèn)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?jiǎng)?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(cè)的環(huán)境中工作？

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

這也意味著相對(duì)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(huì)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(gè)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(shí)的一個(gè)朋友，我們剛認(rèn)識(shí)時(shí)候他是修BB機(jī)，后來(lái)修大哥大手機(jī)、按鍵手機(jī)，到現(xiàn)在修智能機(jī)。他就是不停地在學(xué)習(xí)，每出一種新的機(jī)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(huì)被淘汰。

當(dāng)然我們現(xiàn)在也不必過(guò)于緊張。因?yàn)槭陜?nèi)人工智能，對(duì)大多的崗位影響還不是太大。

零基礎(chǔ)如何入門(mén)人工智能？

隨著這兩年人工智能火起來(lái)，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(wèn)過(guò)我怎么進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，在這里我談一下個(gè)人的拙見(jiàn)，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(shí)人工智能是一個(gè)涉及多學(xué)科、多領(lǐng)域的的方向，數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、工程學(xué)等方面，下面分別談一下：數(shù)學(xué)知識(shí)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(jì)，這些都比較基礎(chǔ)實(shí)用，我覺(jué)得這個(gè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)對(duì)入門(mén)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(yùn)算和分解、概率的統(tǒng)計(jì)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(yǔ)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(huì)必修一門(mén)編程課，有的是C，有的是C++，就算這些都沒(méi)用過(guò)，也應(yīng)該對(duì)Matlab了解一些，我覺(jué)得有一些編程基礎(chǔ)入門(mén)Python算是比較簡(jiǎn)單的，網(wǎng)上資源很多，社區(qū)支持也很強(qiáng)大。機(jī)器學(xué)習(xí)我這里所說(shuō)的機(jī)器學(xué)習(xí)是廣義上的機(jī)器學(xué)習(xí)，涵蓋深度學(xué)習(xí)。無(wú)論是做傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸和分類(lèi)，還是做深度學(xué)習(xí)，無(wú)論是做計(jì)算機(jī)視覺(jué)，還是做自然語(yǔ)言處理，都離不開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)，后面我會(huì)介紹一些我認(rèn)為比較好的學(xué)習(xí)資源，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，我劃分為兩個(gè)方面：(1)框架層面；(2)理論層面。(1)框架層面機(jī)器學(xué)習(xí)框架有很多比如scipy、sklearn、tensorflow、pytorch、mxnet等，我覺(jué)得對(duì)于框架，不再多，而再精，每個(gè)框架都有自身的優(yōu)勢(shì)，也都有自己的缺點(diǎn)，可以根據(jù)自己的項(xiàng)目需求和自己的喜好選擇一個(gè)框架，這里我比較推薦的是tensorflow和pytorch，tensorflow雖然繁瑣，但是強(qiáng)大，pytorch比較簡(jiǎn)潔高效。(2)理論方面理論方面主要包括傳統(tǒng)的機(jī)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(shuō)一下傳統(tǒng)的機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)理論性更強(qiáng)，更能讓人了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的內(nèi)在內(nèi)容。其次說(shuō)一下深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，以計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(diǎn)分別是什么？專(zhuān)業(yè)知識(shí)如果要成為一個(gè)AI從業(yè)者，需要結(jié)合不同方向的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，比如要從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)，僅僅拿到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就開(kāi)始搭，這是很難達(dá)到理想效果的，這就需要對(duì)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(huì)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(lái)，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(fèi)卻不低，很多初學(xué)者不了解行情而誤入歧途，不僅浪費(fèi)了錢(qián)，也耽誤了不少時(shí)間、浪費(fèi)了不少精力，其實(shí)網(wǎng)上有很多免費(fèi)又非常好的資源，如果把這些利用起來(lái)，我覺(jué)得足可以成為一個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)》吳恩達(dá)機(jī)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(jué)得雖然講的很淺，但是沒(méi)有語(yǔ)言障礙，通俗易懂。(4)李飛飛《斯坦福深度視覺(jué)識(shí)別課程》推薦理由：吳恩達(dá)自然不必說(shuō)，人工智能領(lǐng)域的大牛，無(wú)論是在學(xué)界還是在企業(yè)界都很有影響力，我覺(jué)得吳恩達(dá)的不僅有理論性，而且很實(shí)用，尤其《深度學(xué)習(xí)工程師》這門(mén)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(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和序列模型，都很實(shí)用，而且吳恩達(dá)的語(yǔ)速相對(duì)很多人例如Hinton的授課語(yǔ)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(jì)算機(jī)視覺(jué)入門(mén)課程，從傳統(tǒng)的圖像分類(lèi)到機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，再到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)知識(shí)非常全面。莫煩Python有很多課程機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)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(mén)。書(shū)籍(1)數(shù)學(xué)方面《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》盛驟《數(shù)值分析》李慶揚(yáng)《線性代數(shù)》同濟(jì)大學(xué)推薦理由：這幾本書(shū)都是用于大學(xué)生教材的，所以相對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)一些，而且難度適中，對(duì)于做人工智能，我覺(jué)得這幾本數(shù)學(xué)教材涵蓋的知識(shí)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(jì)算方法，很多可能在機(jī)器學(xué)習(xí)里用不到，但是我覺(jué)得想要做的更深，多了解一些數(shù)學(xué)是有價(jià)值的。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)方面《深度學(xué)習(xí)》Goodfellow、Bengio《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》PeterHarrington推薦理由：《深度學(xué)習(xí)》這本書(shū)僅僅看到這幾位作者就會(huì)明白錯(cuò)不了，都是大牛，介紹了不同方向的機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)》這本書(shū)主要講的是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通俗易懂，沒(méi)有過(guò)多的公式推導(dǎo)?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)對(duì)每個(gè)機(jī)器算法都從頭到尾實(shí)現(xiàn)了一遍，相對(duì)于前面這兩本書(shū)，這本書(shū)更偏重于實(shí)踐，結(jié)合很多實(shí)例直接編程，如果跟隨這本書(shū)把各個(gè)算法實(shí)現(xiàn)一遍，對(duì)加深記憶有很大幫助。(3)圖像處理方面《圖像工程》章毓晉《計(jì)算機(jī)視覺(jué)特征提取與圖像處理》(第3版)Nixon&Aguado推薦理由：對(duì)于入門(mén)計(jì)算機(jī)視覺(jué)這個(gè)方向，多了解一些圖像底層的知識(shí)肯定是百利無(wú)一害，這兩本書(shū)都是圖像處理里不錯(cuò)的書(shū)籍，其中《圖像工程》這本書(shū)，是合訂版，也有單獨(dú)成冊(cè)的，分上中下三冊(cè)，如果覺(jué)得這本書(shū)太厚也可以根據(jù)自己需求買(mǎi)其中一冊(cè)。

ai是真人嗎？

不是，AI虛擬人物是一個(gè)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(gè)真實(shí)人類(lèi)的身體，但臉部是AI人工智能模型生成的。

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