人工智能三大要素有哪些？

谁提供了智能化发展的三要素？

消费者提供了发展智能化的三要素，但消费者却与智能化的成果，无关。

这是每个人应该知道的内容，因为它不仅关乎每个人的未来幸福，更关乎每个人孩子的未来幸福。

人工智能包括三个要素：算法、计算和数据。拿车打比方，算法就像发动机；数据是油，提供动力；计算力就是车轮，驱动车轮前进。这三个要素缺一不可。

什么是人工智能，想学习人工智能该从哪里开始？

人工智能是我的研究方向之一，我目前也在从事关于智能诊疗方面的落地研究，所以我来回答一下这个问题。

人工智能的概念涉及到的内容太广泛了，至今为止也没有一个比较确切的定义，但是人工智能研究的内容主要集中在六个领域，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。

我是从研究大数据开始的，然后进入人工智能领域，所以我进入人工智能领域的切入点是机器学习。伴随着大数据的发展，大量的有效数据被采集，这为机器学习提供了重要的基础，从而让机器学习的发展进入到了一个前所未有的阶段。机器学习的关键点就在于数据的收集、整理，然后才是算法的设计与训练，只有大量的数据样本不断的训练才能让系统更加的智能化、合理化。所以大数据是机器学习的一个重要基础。

以我的经验来看，从大数据切入到机器学习进而打开人工智能的大门是比较优雅的方式，目前是大数据时代，所以从大数据开始进入人工智能是比较方便的方式。

我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果你有大数据、人工智能方面的问题，也可以咨询我。

什么是人工智能人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。引用了下百科的话为你解释了一下什么是人工智能。

学习人工智能该从哪开始？这个从三方面入手方可入手人工智能。

第一方面

这是一门和数学有着息息相关的学问，想搞人工智能最基础的就是数学一定要好，高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析都要学。数学是我们从小就在学习的一门学科，也是人工智能最基础的一项知识，学好数学是非常有必要于开发的。

第二方面

数学学好了要进行算法堆积，将神经网络学好。

神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络，全程人工神经网络。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

第三方面

就是一门基础开发语言，你可以使Java，也可以使python，又或者其他语言。目前来看python应用的更多一些，但是Java也有他自己的优势，有强大的后盾全球最大的学习交流平台。未来AI的发展开发人工智能的主要趋势是需耐心考证。

相关知识信息从动力节点老师处及百度百科获取。

学好Python算是做人工智能吗？这个当然不算。Python只是一门开发语言，而人工智能的核心则是高等数学与神经网络，学好Python只是做好了准备要去深入学习人工智能的前提之一。就像学习Java一样，你学会了Java你可以做很多事情，你可以搞JavaWeb开发，也可以搞互联网架构，可以搞软件开发，还可以搞人工智能。并不是说学会了一门语言就算是做人工智能，可能还分其他许许多多的方向。

怎样才算智能专家？神经网络，机器学习，深度学习方面学的非常的好，掌握了一门基础开发语言，并熟练的应用该开发语言，有非常扎实的编程功底，熟悉TensorFlow/MXNet/Caffe的使用，熟悉CNN/DNN/RNN/CTC等深度学习建模技术，对深度学习调参细节有清晰的把握。在某些领域有过深入的学习探究，如：语音识别、人脸识别等。