本文为你讲述目前人工智能产业的一些关键议题

人工智能已经经历了从感知智能、理解智能到创造智能的重大发展阶段，本文将基于nlp到lstm，为你讲述目前人工智能产业的一些关键议题。

数据线从数据的角度看，人工智能的重点在于：发现，预测，优化。首先要有海量的数据，再利用cnn、rnn这样的模型获取高质量的数据，如果数据质量不高，即使硬件达到了，算法达到了，ai算法也不可能算出真正有价值的模型。2.模型的论文目前ai最火的是cnn，facebook发了kinectmobile和deepfake，谷歌同样有自己的questionanswering。

这些是以小块的数据训练好基础模型，然后用几个几个question来预测大数据集里的问题。如果你想搞cnn模型，必须熟悉python，深度学习算法库很多，pytorch、tensorflow也不错，而且不需要从头开始训练。如果你想搞facebook这样的ai，那就得花些时间学习用pytorch之类的开源深度学习框架了。

不过对于语言，如果你要搞深度学习语言，建议学lisp。毕竟lisp更适合做结构化的数据，如果想用lisp实现深度学习模型，需要一个很好的lisp编程环境。还有如果不想为学习编程环境花太多钱，学emacs很方便。3.编程环境编程语言，也要考虑到windows和linux的问题。作为一个开发语言，ide和编译器是必不可少的，优秀的ide，会帮助你实现优美的gui，并且不容易出现大型的代码冲突，编译过程也会变得很快。比如pycharm，atom之类的。如果打算写c++，那就还需要学习一下python和java，然后熟悉c/c++。本文主要分两个部分：c++作为面向智能体的ai语言的思考ai模型架构与模型文件存储，模型训练。

我们正在学习，ai的重点在于，通过机器学习，达到一个准确和通用的智能或者通用的程度。ai还无法满足个性化，特异化的需求。另外除了编程外，还有内核算法和硬件相关知识等。python是目前最广泛使用的编程语言，然而受限于python本身的缺陷，其模块化的特性和python本身的编译原理。

是在训练人工智能时遇到瓶颈，或者遇到难以解决的问题时不方便使用的原因。编程语言本身是在在一个已经有了的语言上面抽象出另外一个语言的语法，但是我们ai人工智能的过程要支持数据的获取，通用模型的训练。

dl有很多数据集，但是数据集一般获取来自于现实中，收集样本的各个机构和个人，一个机构内部也有很多不同的神经网络，不同的网络是有参数不同的各个神经元之间也有参数不同的神经元和连接方式，能够收集到数据的工作很大程度上依赖于大数据集，作为ai人工智能在没有收集样本时的一种方案。

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