人工智能运动指导,人工智能运动指导老师

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能运动指导的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能运动指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 全民健康app怎么玩？
2. 人工智能是否能取代人类辩论赛反方一辩？
3. 人工智能需要学习哪些数学知识？

全民健康app怎么玩？

答：全民健康***，一般又称全民健康平台***。

应用简介：全民健康***是一款通过云计算，对通过Healthme智能健康指夹***集到的健康数据进行云端存储、智能分析、个性指导和健康预警，并通过人工智能提供个性化饮食、运动、心理等多项健康服务的手机***。

【主要功能】

指标监测：通过Healthme智能健康指夹，全民健康***可测量血压、血氧、心率、呼吸频率、PI等健康指标。

测量报告：检测结束，自动同步生成以日、周、月和年为单位的图表化测量报告，方便随时查看、评估，就医时还可出示给医生作为参考。

云端存储：独立个人账号，每次检测结果自动保存，省去纸笔记录；自动记录长期数据报告，方便您随时随地查看、评估自身健康状况。

智能分析：基于个人基本信息和长期的测试数据，进行个人健康分析。

状况评估：通过分析结果，给出现阶段健康状况判断。

健康指导：结合健康状况评估和个人综合信息，提供健康建议，包括饮食、运动、心理等多方面的指导。

亲友圈：每次测量结果自动同步到云端，不论身在何处，打开手机***，随时能了解家人健康状况，并送上贴心的叮嘱。

人工智能是否能取代人类辩论赛反方一辩？

第一，人工智能的思维是机械化的，它创造出来的东西缺乏感性。它不可能有人类细腻的情感和丰富的感情。它的创作很难引起人类情感上的共鸣。第二，人工智能的应用将导致人类愈发懒惰，甚至不做家务。依靠人工智能，人们还是要锻炼筋骨、强健体魄。第三，有了人工智能，一些学生就依赖它帮助自己写作业了，于是不动脑筋、抄袭作业。可是要想学到知识，学生们还是得自己努力学习。

人工智能需要学习哪些数学知识？

下面列举一下人工智能研究所需要的最基本的一些数学知识（我们***定读者至少已经具有了中学的数学基础）：

（1）基本的数值计算常识（牛顿法，二分法，线性回归和最小二乘，误差控制）。

（2）基本的微积分，高维函数的微积分（尤其是微分的部分）。

（3）基本的线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。

（4）期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计。

有了上面这些基本的知识，至少就已经可以开始看一些教科书开始试试看了。当然，在学习的过程中，你讲会发现以下知识也应该是需要掌握的：

（a）高维函数的微积分与线性代数的综合知识，Hessian 矩阵，Jacobian 矩阵，二次型等等。

（b）奇异值分解，矩阵的范数，一些特殊矩阵的性质等等。

（c）一些简单的与优化有关的知识。

（d）熟悉指数族概率分布函数，对概率分布函数的更多刻画：矩，熵，互信息，KL divergence 等等。

如果题主所说的【学习人工智能】是指写一些简单的代码，跑个tensorflow的手写数字识别demo，那其实不需要什么数学基础。但如果题主指的是深入了解一些经典模型的工作原理和参数求解算法的细节，那确实还是需要一些数学基础的。就以目前流行的深度学习技术来说，要系统的学习需要有微积分和线性代数的基础，而且微积分部分的基础知识要求并不高，懂链式法则，了解一些常见函数的求导方法就可以了。

不过个人建议如果有时间和精力，除了大热的深度学习技术，最好也对经典的机器学习算法也做一些了解，比如适用于监督学习的LR，SVM，Naive Bayes，Boosting，CRF，HMM，适用于非监督学习的Kmeans，DBScan，LDA。这样可以避免因为技术视野太窄，造成“手中有锤子，看什么都像钉子”的习惯性路径依赖。学习这些传统机器学习技术的数学基础知识要求也不高，除了基础微积分和线性代数，再加上一个概率论就可以搞定。

到此，以上就是小编对于人工智能运动指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能运动指导的3点解答对大家有用。