学习人工智能开发需要学些什么语音怎么做流程有没有人解释一下

我本来有个梦想就是想开发一个人工智能然后想赋予它可以聊天可以解答问题等等功能，相当于一个管家，但我现在基本上都是0我应该学些什么怎么做有没有人解答做一个引路人，在此感谢各位！

要聊天这个不是学生能搞定的。一个能进行交谈的大模型，起码需要1000块GPU，千亿级别的参数。

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7648903
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【2020计算机保研经验分享】中国人民大学信息学院、南京大学人工智能学院、华东师范大学计算机系、厦门大学计算机系
除此之外, 这篇博客: 机器学习简介中的 机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
- 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
您还可以看一下唐宇迪老师的深度学习项目实战-关键点定位视频课程课程中的深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我需要了解关于人工智能开发的哪些方面呢？例如算法、编程语言、机器学习等等。
人工智能开发需要涉及到多个方面，包括但不限于以下几个方面：
1.算法：人工智能开发需要使用到不同的算法，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理等等。具体可以根据问题的需求来选择合适的算法。
2.编程语言：人工智能开发中可以使用多种编程语言，例如Python、Java、C++等等。Python是较为常用的编程语言，因为它具有较强的数据处理能力，在各种数据科学和机器学习领域使用非常广泛。
3.机器学习：机器学习是人工智能的重要组成部分，可以帮助我们让计算机获得从数据中获得信息或知识，以解决各种问题，比如分类、回归、聚类、推荐等等。
4.深度学习：深度学习是机器学习的一种重要分支，它是一种利用神经网络来学习特征表示的机器学习技术。它的优势在于其对于高维非线性数据的处理能力非常强。
5.自然语言处理：自然语言处理是人工智能中与文本或语音处理相关的领域。它可以帮助计算机实现语言的分析、理解、生成、翻译等等。
另外，您提到想赋予人工智能聊天和解答问题的功能，您是否已经有了一些初步的想法和构想呢？如果可以的话，可以分享一下您的想法和构想，这样可以更具体地回答您的问题并提供有针对性的建议和指导。
（暂无回答）
对于目标驱动的强化学习任务，目标是到达某一状态，例如机器人走到预定的位置，假设机器人只能在一维空间运动，即只能向左或者向右运动，机器人起始位置在最左侧，预定的位置在最右侧，试为这样的任务设置奖赏规则，并编程实现。
可以为机器人到达预定位置设置奖励规则如下：
1.在机器人到达预定位置的情况下，奖励1分；
2.在机器人还未到达预定位置的情况下，每向目标位置靠近一步，奖励0.1分；
3.在机器人向相反方向移动的情况下，奖励-0.1分。
具体的编程实现可以参考以下代码：
``` import numpy as np import pandas as pd import time
np.random.seed(2) # reproducible
定义全局变量
N_STATES = 6 # 环境状态数 ACTIONS = ['left', 'right'] # 行为空间 EPSILON = 0.9 # 贪婪程度 ALPHA = 0.1 # 学习率 GAMMA = 0.9 # 折扣因子 MAX_EPISODES = 13 # 最大回合数 FRESH_TIME = 0.3 # 刷新时间
def build_q_table(n_states, actions): # 初始化Q表 table = pd.DataFrame( np.zeros((n_states, len(actions))), # q_table 的初始值 columns=actions, # 行为的名称 ) # print(table) # 显示表格 return table
def choose_action(state, q_table): # 选择行为 state_actions = q_table.iloc[state, :] if (np.random.uniform() > EPSILON) or ((state_actions == 0).all()): # 非贪心或者这个 state 还没有探索过 action_name = np.random.choice(ACTIONS) else: action_name = state_actions.argmax() return action_name
def get_env_feedback(S, A): # 环境反馈 if A == 'right': # 右移动 if S == N_STATES - 2: # 到达终点 S_ = 'terminal' R = 1 else: S_ = S + 1 R = 0 else: # 左移动 if S == 0: S_ = S # 到达边界 else: S_ = S - 1 R = 0 return S_, R
def update_env(S, episode, step_counter): # 环境更新 env_list = ['-']*(N_STATES-1) + ['T'] # 环境存在 "-" 和 "T" 两种状态 if S == 'terminal': interaction = 'Episode %s: total_steps = %s' % (episode+1, step_counter) print('\r{}'.format(interaction), end='') time.sleep(2) print('\r ', end='') else: env_list[S] = 'o' interaction = ''.join(env_list) print('\r{}'.format(interaction), end='') time.sleep(FRESH_TIME)
def rl(): # 强化学习主循环 q_table = build_q_table(N_STATES, ACTIONS) # 初始化Q表格 for episode in range(MAX_EPISODES): step_counter = 0 S = 0 is_terminated = False update_env(S, episode, step_counter) # 更新环境 while not is_terminated:
```
        A = choose_action(S, q_table)  # 根据当前状态选择行为
        S_, R = get_env_feedback(S, A)  # 环境反馈

        q
```

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