人工智能是我的主要研究领域，目前也在指导机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题人工智能十大算法。

首先，要从事人工智能领域的研发一定要有一个扎实的数学基础，因为不论是从事机器学习（包括深度学习）、计算机视觉、自然语言处理还是机器人学等方向的研发都有一个共同的核心，这个核心就是算法设计，而算法设计说到底就是数学问题。

人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，随着目前大数据和云计算的发展，人工智能在数据和算力上有了一定的保障，这也在一定程度上推动了人工智能的发展，也使得深度学习的效果得到了较大的改善，但是相比于数据和算力来说，算法的研究才是目前人工智能领域研究的核心。算法的突破往往具有较大的难度，不少人工智能领域的核心算法已经有了几十年的应用历史。

由于目前人工智能领域的研发依然处在行业发展的初期，依然有大量的研究课题需要突破，所以当前人工智能领域的人才需求依然以研发型人才为主，而扎实的数学基础是研发型人才必须具备的条件之一。虽然目前已经有一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能人才的培养依然以研究生教育为主，未来较长一段时间内，要想专业从事人工智能领域的研发，读研是比较现实的选择。

在5G时代，物联网将迎来全面发展的行业预期，而物联网作为人工智能产品的重要落地应用场景之一，未来物联网和人工智能的结合也会逐渐紧密，所以对于数学基础比较薄弱的学习者来说，从物联网开始学习是不错的选择。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

人工智能未来的发展趋势有哪些？

在亿欧短视频《视也》采访的人工智能创业者专题中，有来自这个领域不同方向的30创业者，都是行业里的佼佼者。有商汤科技、驭势科技（制造无人驾驶汽车）、同盾科技、格林深瞳（徐小平背书）、优必选（16年上过春节联欢晚会）等等。从30位创业者的采访中，我们简单总结一下人工智能可能会出现的领域：

1、安防、监控，在苏州以及很多地区这样的技术已经在实践中，我们采访的嘉宾中，有一位通过人像识别技术找到了被拐卖的儿童；

2、快递、仓储、车间，我们采访的机智嘉机器人公司，就是给仓储提供机器搬运的机器人，今年也是拿到了新一轮的融资，他说今年的双十一仓库搬运，就会有机智嘉的机器人参与，也许你拿到的双十一的快递就是机器人搬运的哦，链接：/v/jizhijiazhengyong；

3、自动驾驶、无人驾驶，虽然大家都还看不明白，或者拿不出不错的例子例证人工智能在汽车方面的运用，但是很多的创业者已经扎根。举个简单的例子，驭势科技的在自动驾驶上的尝试，他们首先挑选的地方是景点、产业园，距离短、相对规范的尝试已经试运行，更有乐视的、海外的特斯拉，对了，我们采访的蔚来汽车新车将于12月份发布，大家可以关注一下，就是那个刘强东马化腾雷军投资的项目，链接：/v/weilaiqiche；

4、医疗保健，在我们采访的众多创业者，有不少医疗方面的创业者，通过计算技术把以往一些可数据、集成的图像数字化，通过大数据的分析进行。

5、在线教育、自主学习，随着技术的发现与进步，个性化与定制化的学习不再是想象，昨天我们发布的视频《创业10年，清华学霸重新定义教育》，从新东方出来创业学习，他说技术改变的是内化阶段，通过不同的接受程度定制化不通过的作业，线上与线下也不再是一个形态，学习的驱动是由需求的改变而改变，打破了传统教育班级的概念。

6、除此之外，在需要大量人工、可标准化的场景下，人工智能都会做出新的尝试。

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大数据和人工智能有什么关联？

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性：

大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。

许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。

大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

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