隨著人工智能時代的到來，關(guān)于人工智能替代就業(yè)的各種說法不斷的涌現(xiàn)。不少人說人工智能將取代50%的人類工作。人工智能不是專業(yè)職位的直接替代，而是工作內(nèi)容的替代。因此越來越多的人想學習人工智能。那么人工智能基礎(chǔ)進階要怎么學？人工智能基礎(chǔ)進階學習主要分為三個方面，機器學習、深度學習和強化學習的內(nèi)容，每個階段所涉及的內(nèi)容都是不一樣的，下文將為您詳細介紹。

1、機器學習

所謂機器學習，是讓計算機從大量真實環(huán)境、信息和以往經(jīng)驗中學習，像人類一樣從中獲取知識經(jīng)驗并成長，從而使計算機在以后遇到類似情況時，利用學習到的方法進行判斷和處理。

相較于一般的機器學習，深度學習所需數(shù)據(jù)量更大、任務(wù)執(zhí)行時間更長、需要更高算力支撐。應(yīng)用領(lǐng)域有語音識別、智能監(jiān)控、計算機視覺等。

2、深度學習

深度學習，是機器學習的一個子類，其靈感源于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿人腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機制來解釋數(shù)據(jù)的方式，例如文本、聲音、圖像等。

3、強化學習

強化學習同樣是機器學習的一種，計算機可以在沒有明確指令的前提下像人類一樣自我學習，在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標。在獲得足夠的學習量以后，強化學習后的計算機就能夠預(yù)測結(jié)果，做出正確的判斷。

強化學習受行為心理學的啟發(fā)，系統(tǒng)通過與環(huán)境進行交互獲得的獎賞來修正自身行為，在不斷的“試錯”中學習經(jīng)驗，目的是獲得獎賞的最大化。近來隨著計算速度的飛速提升以及深度學習架構(gòu)的穩(wěn)定發(fā)展，強化學習實現(xiàn)了真正意義上的飛躍。

人工智能科學比較成熟時，預(yù)計全球50%的工作內(nèi)容可以通過改進現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)智能化�？梢愿叨攘鞒袒�和數(shù)據(jù)化的工作會最先被人工智能承擔。