比神经网络更高级的算法,人工神经网络是算法吗

本科毕业，找到图像处理的工作，薪水一般多少？

谷歌人工智能写作项目：小发猫

大数据主要学那些？待遇如何？

rbsci。

大数据学习路线图途大数据主要学习的内容有8个阶段，大数据前景很不错的，应用领域广，薪资也是可观的，人才缺口大，想了解一个机构好不好你可以先打听一下这家机构的口碑怎么样，好的培训机构口碑都是很不错的，除了口碑还要了解一下机构的课程体系、就业信息、师资力量、费用花销等等方面，多对比几家机构，大数据相更适合有基础的人学习，希望你早日学有所成。

算法工程师就业前景

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一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1机器学习2大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/map-reduce/MPI3数据挖掘4扎实的数学功底5至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：机器学习，模式识别l技术要求：（1）精通DirectXHLSL和OpenGLGLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2）语言：精通C/C++；（3）工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4）熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；（5）有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6）熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7）【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1）互联网：如美颜app（2）医学领域：如临床医学图像（3）汽车领域（4）人工智能相关术语：（1）OCR：OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2）Matlab：商业数学软件；（3）CUDA：(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4）OpenCL:OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。

（5）OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。

（6）CNN：（深度学习）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。

（7）开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。

（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：人工智能，机器学习l技术要求：（1）熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2）大数据挖掘；（3）高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1）Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l专业：计算机相关专业；l技术领域：文本数据库l技术要求：（1）熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP相关算法；（2）应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3）分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4）人工智能，分布式处理Hadoop；（5）数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：（2）NLP：人工智能的自然语言处理，NLP(NaturalLanguageProcessing)是人工智能（AI）的一个子领域。

NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinesewordsegmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频/通信/信号算法工程师类包括3G/4G无线通信算法工程师，通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l专业：计算机、通信相关专业；l技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信,网络通信基带信号处理l技术要求：（1）了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2）信号处理技术，通信算法；（3）熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4）【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altiumdesignerPCB电路设计软件；（5）有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1）基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。

（2）基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。

传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。

如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。

（3）射频：射频（RF）是RadioFrequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。

射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。

高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。

【有线电视就是用射频传输方式】（4）DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l技术领域：机器学习，数据挖掘l技术要求：（1）熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2）熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3）对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4）数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1）个性化推荐（2）广告投放（3）大数据分析相关术语Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

（六）搜索算法工程师要求l技术领域：自然语言l技术要求：（1）数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2）hadoop、lucene（3）精通Lucene/Solr/ElasticSearch等技术，并有二次开发经验（4）精通Lucene/Solr/ElasticSearch等技术，并有二次开发经验；（5）精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6）熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7）优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用；（8）了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。

（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l技术要求：（1）精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2）卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗/工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

年薪50万以上的数据分析师都有什么特点

一、掌握基础、更新知识。基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。

数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。

有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。

例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。

但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？

行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？

数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？

还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？

在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。

因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。

你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。

因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。二、要有三心。

1、细心。2、耐心。3、静心。数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。

而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。

而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。

但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。

当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。

数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。

如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。

多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。3、每天有空去浏览行业相关的网站。

看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。

希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理

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我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：pt10312142这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。

好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：204（当仍然你可以还输入103，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。

总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。

至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。

OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！

神经网络编程到底有多神奇

神经网络算法，通过一次次地训练来调节神经节点的连接权重，能够有效地进行模式识别。比如电脑可以快速分辨出00000000和00000O00之间内容不同。但是却很难认为找茬游戏的两张图片是相似图片。

使用神经网络，可以瞬间识别出两张图片的相似程度（需要用其中一张长期训练）。总而言之，神经网络算法给了程序模式识别的能力。

神经网络算法的三大类分别是？

神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。

没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

超大规模图神经网络系统真的可以实现赋予机器常识吗？

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。

机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。从学习方式来讲，机器学习包括监督式学习、非监督式学习、半监督式学习和强化学习。

以算法来分类，则有回归算法、基于实例的算法、正则化方法、决策树学习、贝叶斯方法、基于核的算法、聚类算法、关联规则学习、遗传算法、人工神经网络、深度学习、降低维度算法和集成算法。

因此，深度学习又是机器学习的分支。深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。

如今，单纯的深度学习已经成熟，结合了深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。

强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。

机器阅读和理解人类语言比尔·盖茨曾经发表过对人工智能的一些看法，他认为人工智能会有惊人的影响，并且大多都是好的。比如帮助学生，帮助查看分析图像，帮助我们了解发生了什么。

同时他也提出，人工智能还有一件事还不能实现，而一旦实现，将帮助人们解决更多的难题，这一点就是：阅读。

“所有相关的公司都在努力实现这一点，比如有一本生物学的书，人工智能会不会阅读它，然后通过考试或者操作一项实验。

这是最后一个难题，目前视力问题解决了，语言能力也不错，甚至翻译也很好，现在我们都在攻克阅读问题。一旦有了阅读能力，就可以帮助科学发明，这将会非常了不起，可以更好地帮助人们解决问题。

人工智能势头很猛，发展比我们预期的更快，像那场围棋比赛的结果，就是一个惊人的里程碑。”是的，让机器正确理解人类知识和语言的技术比起图片和声音识别技术来说更加困难。

一是因为人类语言的“余地”，语言作为一种表达方式，是非常偏向于模糊和不确定的。

二是因为人类语言会因环境变化而变化，对它的理解多数是通过当时情境的作用，而这一点又让语言理解的复杂程度加倍，机器是难以标记和模拟相关环境的。

尽管互联网上已经包含了足够多的语言文字信息，我们还是无法以机器能够理解的形式将这些信息真正传递给它们。

因此，比尔·盖茨认为让机器学会阅读和理解人类语言是一个里程碑式事件，而微软、谷歌、Facebook和IBM等公司也在发力机器学习阅读理解能力。

从某种意义上来讲，我的理解是，机器阅读人类语言应该也是从弱人工智能到强人工智能跨越的标志之一。机器理解和创造自己随着越来越多的这类技术变得成熟，机器将会在各种各样的任务上超越人类。

那么，机器是否可以理解自己呢？甚至机器是否可以设计和编码自己本身呢？可以想象一下，一旦机器做到这一步，那将会带来什么样的颠覆。

GoogleBrain团队在探索这个领域，他们称之为“自动机器学习”方向。顶尖的人工智能专家们发现，设计机器学习系统本身这样一个他们最困难的工作之一，也有可能通过AI系统自动完成。

甚至在一些场景下，AI系统自己开发的AI系统已经赶上甚至超过了人类专家。

国外著名科技记者StevenLevy在他刊于BackChannel的文章《谷歌如何将自己重塑为一家“机器学习为先”的公司》中提到，谷歌大脑负责人JeffDean表示，如果现在让他改写谷歌的基础设施，大部分代码都不会由人编码，而将由机器学习自动生成。

学术界也有相关研究，伯克利的KeLi和JitendraMalik在他们日前提交的论文《LearningtoOptimize》中提出了让算法自我优化的方法。

他们在论文摘要中写道，“算法设计是一个费力的过程，通常需要许多迭代的思想和验证。在本文中，我们探讨自动化算法设计，并提出了一种方法学习自动优化算法”。

从强化学习的角度入手，KeLi和JitendraMalik使用指导性策略搜索来让AI学习优化算法，并且证明了他们所设计的算法在收敛速度和/或最终目标值方面优于现有的手工编程开发的算法。

rbf神经网络算法流程图

我想学一门技术，现在什么学什么技术的前景比较好？

学厨师，高工资，也不需要学历1.高薪低压收入高餐饮行业的飞速发展，带动了厨师薪资的整体上升，如今，厨师位居十大高薪蓝领职业，成为人们眼中挣钱多的黄金职业。

无论是中餐厨师，还是西餐厨师，其月薪达万元早已不是新闻，而技术精湛、经验丰富的行政总厨更能拿到百万年薪。2.前景广阔发展好餐饮业诞生几千年来，从未面临淘汰，一直是关乎民生的重要行业。

随着现代社会人们对生活水平要求越来越高，餐饮业已经成为21世纪的朝阳行业，进入了又一轮高速发展期。未来，具备厨房管理、餐饮管理等相关知识的复合型厨师将成为用人单位的可以选择。

3.工作稳定地位高现在的厨师，不是你去找工作，而是工作等你找。餐饮业已经进入竞争白热化阶段，新一轮厨师人才争夺战已经打响。同时，厨师工作环境好，体面卫生，正常作息，解决吃住，你从起点上就赢得一筹。

技术好的厨师，就是餐饮企业的灵魂所在。4.投资小容易创业餐饮行业具有投入小，回报大的天生优势，不用像其他行业动辄投资百万元。同时，投资餐饮业风险小，饮食作为人们的首要需求，永远不会过时。

不论你出身在哪里，不论你贫穷富贵，只要你肯努力，你就可以拥有自己的事业。