# 人工智能到底是学什么？#

以豆包、ChatGPt、文心一言、通义千问为代表的大模型；以百度、华为、特斯拉、蔚小理为代表的自动驾驶；以讯飞、百度为代表的语音识别技术，以及手机上的人脸识别等等，都依托于人工智能技术。

可见人工智能是个广义的学科，涉及基础层、技术层、应用层的技术，它们共同构成了人工智能的全貌。人工智能的学习，核心是技术层和应用层的学习，技术层核心学习的是各类AI算法，应用层更多的是实战算法的应用。

# 算法是什么？#

简单点说，就是解决一个问题的详细步骤。

举个栗子：线性查找算法

这是一个非常简单的搜索算法，

这个算法的应用，比如：

班级50人，期中考试成绩表，有姓名及成绩，但没进行排序，

现在我们要快速找到“小元”同学的成绩。

怎么找呢？

我们人去找，是用眼睛去找小元的名字，然后看他对应的成绩，

那机器找，怎么找呢？

机器查找，可以用线性查找算法。

这个算法的原理是什么呢？

机器会把 “小元”这个名字，和成绩表里姓名一列的所有学生的名字，

“小华、小清、小元、小雯”等等进行一一对比，

找到匹配的名字后，再把这个名字对应的“成绩值”返回 。

（好像EXCEL表的VLOOKUP公式）

这就是一个简单的线性查找算法的原理及应用。

人工智能，需要学习非常多的算法。

包括传统机器学习里的基础算法：线性回归、逻辑回归、决策树等；

还包括目前常用的深度学习里的神经网络算法、CV卷积神经网络（CNNs）、NLP循环神经网络（RNNs）等以及计算机视觉里的图像分类、目标检测、语义分割等算法。

# 不同算法适用哪些场景？#

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掌握许多人工智能算法的原理及应用场合后，就可以针对具体项目，选择最有效的算法，去优化算法，甚至设计算法，去实现项目的功能。

另外AI算法日新月异，我们还需要不断拓展学习一些最新的算法，去解决之前无法处理的难题，或在效率和效果上有所突破。

总之呢，算法是人工智能实现的关键，也是人工智能学习的核心。

# 算法学起来难不难？#

在理解了算法的重要性之后，我们可以专注于如何更有效地学习和掌握这些算法。

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