人工智能近年來持續火熱，我們做互聯網很多年了，但以前也一直覺得人工智能太高端，沒有怎麼涉及。直到去年在EmojiAll項目中開始準備做Emoji的統計分析工作，其中有一項是做Emoji的情緒分析，就需要用到典型的人工智能算法。
對Emoji信息進行收集、整理，初期簡單的數據統計，學習國外相關論文，摸索算法模型，實際訓練數據，處理結果分析，誤差校正處理，直到最後的Emoji情緒分析數據展示，大約花了半年時間。成果還是很明顯的，很多人關注我們做的Emoji情緒分析，國内外大學都有老師、學生與我們聯系數據引用、合作等事宜。
考慮到未來人工智能的發現，我們這樣的小公司也要有一些前沿意識，同事們也需要多了解這方面知識，于是8月份在公司内部進行了幾場人工智能方面的分享交流。
第一場是我來準備的《人工智能簡介和應用探讨》，聊一些基本概念并探讨在我們幾個網站項目中可能的應用，目錄如下：
- 簡要介紹：
- 人工智能舉例
- 人工智能概念
- 人工智能範疇
- 人工智能曆史
- 人工智能測試
- 人工智能學派
- 人工智能現狀
- 人工智能未來
- 人工智能倫理
- 人工智能數學基礎
- 相關術語：
- 自然語言處理
- 計算機視覺
- 機器學習
- 監督學習
- 無監督學習
- 強化學習
- 支持向量機
- 深度學習
- 人工神經網絡
- 卷積神經網絡
- 全卷積網絡
- 循環神經網絡
- 深度神經網絡
- 應用探讨：
- Emoji領域的AI應用
- XX領域的AI應用
- XX領域的AI應用
- XX領域的AI應用
- 郵編領域的AI應用
- 查号領域的AI應用
我讓在Google工作的兒子也準備了一次分享《人工智能學習與應用》，遠程和我們同事分享交流，目錄如下：
- 人工智能學習
- 系統學習：大學公開課/網絡公開課、書籍
- 學習應用：網絡教程
- 預備知識：概率論、線性代數、微積分
- 個人學習經曆和課程
- 人工智能分類
- 人工智能：國際象棋AI、電腦遊戲AI
- 機器學習：垃圾郵件過濾、電影推薦引擎
- 深度學習：圍棋AI、百度語音搜索
- 人工智能原理簡介+應用舉例
- 線性回歸（機器學習）
- 神經網絡（深度學習）
- 循環神經網絡（深度學習）
- 卷積神經網絡（深度學習）？
- 人工智能最新進展
- Google 多任務統一模型 (Multitask Unified Model, MUM)
- GPT-3
然後是我們做Emoji情緒分析的同事也舉行了一次《Deep Learning 技術交流》，目錄如下：
- 深度學習框架,Python函數庫
- 從一個數講起
- 線性回歸、神經網絡、循環神經網絡
- 自然語言處理---之emoji情緒分析、項目算法流程圖
- 最新進展、以及未來趨勢
還有一位北京體育大學的體育與人工智能專業實習生稍微介紹了一下他們學習的課程和畢業設計中用到的算法等。
這幾場内部講座和交流都是在8月份内開展的，我自己這期間還找了很多人工智能平台和API、開源項目案例等等，對人工智能這方面的了解加強了很多，後續肯定會在我們的一些網站中逐步應用，這樣才能不斷滿足用戶需求、提高技術水平、加強競争能力！💪
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