人工智慧是乙個很大的圈子，但人工智慧的基礎是機器學習。
機器學習是什麼？
其實就是人告訴機器想做什麼事情，並且給它一堆資料讓它模仿著去做。
機器學習需要什麼？
演算法、資料、程式、評估、應用。
機器學習能做什麼？
機器學習在資料探勘、影象識別、語音和自然語言處理中有著廣泛應用。
機器學習流程？
乙個機器學習的常規套路：
1）資料收集與預處理（資料收集、資料探勘等）
2）特徵選擇**換為計算機認識的東西）與模型構建（構建出學習函式）
3）評估與**
機器學習該如何學習？
機器學習本質包含了數學原理推導與實際應用技巧。
機器學習中有很多經典演算法，既然要學習，就需要清楚乙個演算法是怎麼推導出來的以及該如何應用。
數學對機器學習非常重要，但只要有大學的資料基礎（高數、線性代數、概率論）即可，如果大多都已經忘記了，可以邊學邊查，乙個合適的做法就是**不會點**。
現在很多的深度學習是什麼？
深度學習是機器學習中神經網路演算法的延伸，只不過應用得比較廣泛。
深度學習在計算機視覺和自然語言處理中更厲害一些。
機器學習如何動手去做？
尋找資源和案例的方法：github、kaggle(流行的資料科學競賽平台)、各大資源分享點。
案例積累的作用非常大：工程師的工作主要就是模仿，能做事才能有用，模仿成功案例做出來就是自己的東西。現在很少需要從頭開始去寫乙個專案，通常都是按照之前的某種套路照搬過來，大部分公司也都是這麼做的，先學會模仿了再去進行創作。
人工智慧 AI
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關於人工智慧（AI）
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遊戲AI 人工智慧
一說到電腦ai 人工智慧 就會有人認為它是高深莫測東西。其實並沒那麼複雜，電腦ai其實是一組if語句。各型別遊戲有各型別的ai，rpg 冒險類 遊戲的ai最簡單，只要用函式產生隨機數在對攻擊物件取餘即可，稍微複雜點的也只增加了道具 魔法攻擊，其ai性質都是一樣的。例如 attack unsigned...