大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程siri的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程siri的解答，让我们一起看看吧。
AI人工智能？
随着互联网越来越普及，电脑相关的行业人才也越来越稀缺，就业岗位逐年增多，人才供不应求。因此从事互联网相关的行业，是一个不错的选择。至于想学的专业，就看个人的爱好和本身的素质来看，室内设计，电子商务，新媒体UI设计，***后期等等都是近两年发展很快的专业，就业前景不错
这个问题首先可以从现在最热的AI编程语言Python下手，先学基本的Python编程知识。
后续可以了解一下深度学习编程框架，如keras或者pytorch，Google的tensorflow是后端初学者可以不用关注。
再学怎么搭简单的框架，再深入看一下实现过程，最后就可以研究一下各大机构会议上的paper了，不过这些大多都是概念性的东西。
还有要搞清楚你想做asr(语音识别)，nlp(自然语言理解)还是cv(图片识别)之类的，人工智能范围太大，建议挑一个窄点的方向，方向明确再找具体资料。每一个方向都有大量细分的知识，这个可以在入行后慢慢深入了解。
AI能做什么？做为一个老司机，我认为换脸AI，衣服消失AI等等都是非常优秀的。
今天说的这个AI，我认为是我见过最牛的：听声还原人相！
图片上半部为声音主人，下半部为AI还原的人脸。
虽然不完美，但已经非常接近了。
它是由麻省理工学院开发，此款AI通过油管上百万的视频片段进行学习训练。有了足够数据及硬件支持，将声音与人脸配对，以及找到两者之间的模式和趋势，“学习”如何重建人脸。
ML模型能够达到0.30-0.35相关联的确切特征（相关范围从-1到1，0表示不相关，1是绝对相关），考虑到各种特征，这一点并不差。
AI所做即为模仿人类思考方式，有时AI比你更懂你。
试试这个：
这个问题看你用人工智能做什么，每大类应用要学习的知识侧重点都不同。通用的数学、编程语言（java/python）、算法、数据挖掘、机器学习、深度学习要学的。
当然是机器学习的东西了，包括浅层的分类方法和深度学习。还要概率论、最优化和数值分析、逼近论的相关知识。所以对数学要求比较高。此外还要掌握至少一门算法实现语言吧，python或者c++，再不济也要会matlab吧。
AI人工智能现在处于什么阶段？
从AI人工智能的场景化应用上看，属于尝试探索阶段。所谓场景化应用，就是为了达到某些特殊要求，而专门为其量身定制的。
比如某某AI语音机器人；
比如某某AI图像识别[_a***_]；
比如某某AI智能控制系统；
在这个过程中我们发现一个重要的现象，也就是，这些场景化的应用能力，并没有完全取代我们正常的生活。也就是说，这些AI的能力无论是否存在，都没有改变我们现在的生活状态。
所以结论就是我们当前的AI，确实处在一个非常非常初级的阶段。距离后续的AI生活化，还需要很长的路要走。
个人观点。
1.ai的已经是非常久远的事情了，哪怕是讲的深度学习神经网络的提出也有几十年的时间。而早期受限于数据和算的限制，直到2012年深度学习算法才大放异彩。
2.题目值的“所处阶段”，应该是指基于神经网络算法的所处阶段。经过几年的发展，在大数据基础，基于gpu的深度学习的高速迭代，ai已经在很多行业发挥的作用越来越大。并且还在高速发展，并得到各个大企业和国家的重视。这样看这个阶段还要继续告诉发展一段时间。
3.深度学习算法虽然厉害，但也只是基于当前计算机科学，脑神经科学，认知科学等基础之上，随着新技术的发展，比如量子计算，ai应该会阶段性持续的发展。
核心的趋势，有更多更重要的事等着人做，其他的事给ai吧。😀
人工智能的发展，大致可以分为四个阶段：
即互联网的智能化（Internet AI)、商业智能化（Business AI)、实体世界智能化（Percpetion AI）、自主智能化（AutonomousAI）每一个阶段都将以不同的方式利用人工智能的力量，改变或者颠覆不同的产业，让人工智能更深层次地融入我们的生活。
前面两个阶段，即互联网智能化及商业智能化，已经出现在了我们身边，互联网公司能以算法取代保险精算师、股票交易经理和医生助理。
现在，感知人工智能正在把现实世界数字化，机器开始学会辨识我们的脸孔，识别我们身边的物体和语音，理解我们的需求，搞懂我们身边的世界。
而实体智能化将彻底改变我们和世界之间的互动体验，以及模糊数字世界和现实世界之间的分界。
随着自动驾驶汽车的上路、无人飞机的上天，智能机器人接管工厂，第四个阶段的自主人工智能将进一步改变农业、交通、连锁酒店及餐饮等众多行业。
人工智能的快速发展，势必会冲击全球经济，整个经济体系中的数十亿计的就业机会，如会计师、流水线作业员，仓储作业员，股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生等都会受到冲击。
不只是严重的失业问题，还有未来庞大的财富将落入人工智能巨头手中，导致财富分配严重不均衡，更重要的可能出现人性危机，个体丧失了人生目的。
好像挺可怕，其实不用担心，人类自然会活得越来越好，蒸汽机车电力机车出现，马车司机失业了，但生活品质不是更好了吗？
人工智能是基于大数据的深度学习与模拟，它总是干不过我们人类的右脑，那里面装满了无法靠数据模拟分析而得到的奇思异想和各类创意。
虽然AI（人工智能）经过了60多年的发展，但是目前AI依然处在行业发展的初期，还有大量的课题需要公关，需要解决的落地问题也非常多。简单的说，目前AI依然处在“弱人工智能阶段”，距离未来理想状态下的“强人工智能阶段”还有较长一段距离。
人工智能经过60多年的发展，目前的研究方向主要集中在六大方面，分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学。随着大数据的发展，目前机器学习（含深度学习）、自然语言处理和计算机视觉获得了较多的关注，也出现了一批相关技术的智能体产品。虽然这些智能体往往还需要工作在特定的场景下，但是也为提升工作效率做出了积极的贡献，在工业生产领域，已经有越来越多的智能体开始参与到生产环境中，比如汽车制造领域就有大量的工业机器人参与生产。
随着产业互联网的发展，物联网、大数据、云计算等基础生态将越发完善，而这些基础对于人工智能的发展来说也是非常重要的，可以说物联网和大数据是人工智能的重要基础，万物互联必然会带来万物智能。目前不少大型的科技公司都陆续开始布局人工智能领域，相关的研发也在如火如荼的进行中，尤其在2018年，人工智能受到了整个市场的热捧，但是由于不少人工智能产品依然存在落地难的问题，所以人工智能领域也受到了一定的质疑，相信随着产业互联网的发展，人工智能产品落地应用的各种壁垒将被陆续打破。
最后，对于现代职场人来说，学习一定的人工智能知识会提升自身的职场竞争力，从目前的知识结构来看，可以从学习一门编程语言开始，比如Python。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
现在人工智能很火，势头很猛，但是，从发展阶段来说，首先怎么去衡量发展阶段，如果说能在部分任务上完成人类相当的效果，那么可以说人工智能已经发展到高级阶段了。如果是要达到和人思维一样的强人工智能，那么人工智能将处于并长期处于初级阶段。
有人说人工智能在各种领域已经取得很大成功了，比如智能驾驶，图像识别，自动翻译等等。但这些仅仅是深度学习算法对大量数据拟合训练后的结果。
人工智能达到人的水平了吗？深蓝和alphago在国际象棋和围棋领域夺冠说明人工智能已经能在一些复杂任务上超过人类。但是人工智能很难拥有情感，同时在现实数据的学习中可能会学习到具有性别歧视，人种歧视偏见类的东西。
人工智能在法律上的角***限还很模糊，在语言思维等方面远没有达到人类水平。
至于人工智能发展到什么节段，这是个见仁见智的问题，每个人都有自己的答案。
到此，以上就是小编对于python编程siri的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程siri的2点解答对大家有用。
