各位网友好，小编关注的话题，就是关于外籍人工智能的问题，为大家整理了2个问题外籍人工智能的解答内容来自网络整理。

为什么我感觉外国人说中文很容易，而我们说外国的语言这么难呢，还是我太笨了

这个问题也是需要因人而异来对待，从表面上看起来外国人说中文比较简单，那应该是一些日常生活用语比较容易模仿，比如你好，早上好，这类容易记，学起来不拗口，而外国的语言对于一个原来从没接触过的人来说，有些国家的文字那真的不是我们所理解的那杨可以去模仿！所以感觉外国的语言难学，这个和聪明与否没有关系。希望我的回答对你有帮助！请记得关注或者给我点赞

学习任何一门语言的难度都是相同的。

1.感觉外国人说中文很容易

回答是no！不知道有没有感觉到，我们身边外国人说中文的时候，总有一种很怪的腔调，就是那种他一开口你就知道他是外国人。那为什么会有这种腔调呢？就是因为他没有真正的理解中文。中文不仅仅有语言，他还要各种的声调，一声二声三声四声。同一个字，加上不同的声调，意思完全不同。比如网上经常看到的一个段子:小龙女说，我也想过过过过过过的生活。六个一样的过字，但表达的意思却并不相同。就好像人工智能领域的一个房子的假说一样，房子里面的专家翻译他所得到的文字，但其实他并不知道文字表达的真实意义。

2.中国人说外语很难

就拿英语来说，中国人自三年级便开始上英文课，但我们的英文课是怎么上的呢？老师都是用中文授课，只不过在讲到一些课堂中的英文句子的时候才会用英文。这就导致了我们从来没有英文的交流，每当老师让大家用英文进行对话的时候，大家都会一脸懵逼。语言是需要交流的，比如一个宿舍里面有一个东北孩子，大家不停地交流，过一段时间之后，大家便有了东北口音，说起来还真的像东北话，这就是交流的魅力。但我们学英语却并不是这样的，我们注重读写，"轻视"交流，因为我们学习英语的唯一要点就是为了考试。曾经看过一个视频，记者在街头采访泰国人，问觉得他们有多少人会熟练地说英语？大部分人的回答是40%到50%，原因是因为泰国把英语作为他们的第二语言，也就意味着英语也是在生活中需要用到的，那么大家互相交流之后，对英语的熟练程度自然也就上来了。

拿我曾经在四川上学的经历来讲，刚进学的时候，我还是一个操着满口河南方言的孩子，但过段时间之后我就完完全全四川口音，这就完全证明了交流对于语言的重要性。

你去到国外那个环境，为了生存，你也一样会学他们语言的。而且在那个氛围内，学得快就很正常和容易理解了。这个和你说的外国人学中文容易，而中国人学外语无关。中国一样有很多人会说外语。至于是不是你笨，这个我们就不清楚了。只有熟悉你的人才知道！

您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下

谢谢邀请，可以关注我的头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等，人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。

人工智能学习总体路线图：

1.数据科学中统计学基础

你要参加工作了可能没有太多时间系统学习了，可以掌握数据分析挖掘需要用到的统计基础就行了，以后慢慢补课咯，当然你的专业是统计相关专业就没太大问题。

2.Python核心编程

这个市面上的Python书籍与视频都差不多，建议看我的视频做小项目可以迅速上手。

3.Python数据分析/数据挖掘

掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等数据分析相关库，以数据分析为发展方向的话重点掌握Pandas/Matplotlib，人工智能方向重点掌握NumPy。

4.机器学习

重点掌握sklearn机器学习库，熟悉各种机器学习算法的优缺点与适用场合。

5.深度学习

重点掌握CNN/RNN以及常见变种，TensorFlow2/Keras/PyTorch框架。

6.计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向

计算机视觉方面相对成熟，NLP方向是近期学术爆发的主要方向。

希望对你有所帮助！

作为IT开发人员， 根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：

一、自然语言处理（NLP）

（1）、基础

1、文本清洗（正则、分词与规范化）；

2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）

3、文法分析

4、词袋模型（ngram）

5、关键词抽取（tfidf、texttrank）

6、语义相似度（term、score、距离函数）

7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）

8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）

9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）

（2）、在实际项目中的应用

1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）

2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）

3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）

4、序列标注（机器翻译、词性标注）

5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）

6、聊天机器人（案例：百度anyQ）

二、图像视觉处理（计算机视觉）

（1）、主要应用

1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。

2、OpenCV

3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）

4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）

上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段

第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。

第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。

第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

到此，大家对外籍人工智能的解答时否满意，希望外籍人工智能的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。