在日常生活中，我们做什么，大概都无法避开一个字：钱！每天忙碌的工作也是为了钱，那么钱的由来是什么呢？让我们一起学习。
早期，人们生活在部落群体中。有些人会打猎，有些人会钓鱼。但是，当时没有钱的概念，就物物交换成为盛行。猎人用猎物换粮、盐等日用品，农民用庄稼换肉。后来人多了，就要制定一个交换标准。当成交改变标准时，每个人都使用最普通和最需要的食物，如大米和小麦；大家把东西换成大米，然后用大米换其他东西。之后钱的概念开始出现了。因为食物太大，不能长期保存，所以要用最受欢迎、最耐用、最稀有的东西会代替食物，起到货币的作用。随着人类文明的发展，兽皮、大石头、贝壳在这个过程中被作为货币使用，但最终金、银、铜等金属材料的使用最为广泛。传下来就变成后来的硬币了。
起初只是简单的交换，比如鸡换苹果，大米换苹果，苹果换小麦，之后商品越来越多，每个人的需求越来越多，不可能对方刚好有你想要的东西，并不会那么巧合。所以有人找了一些中间产品，作为货币来交换。然后，牛、马、猪都被当钱用了，但是缺点很明显：肥、瘦、不稳，不方便割。用食物，它有保质期，不易保存；用陶器当货币?绊倒时很容易摔坏。后来人们想到用贝壳，因为携带方便，能数，还不容易易破碎，很完美！但是贝壳也有问题。因为要当钱，所以用的贝壳有严格的标准。古代技术不怎么样，在贝壳上打个洞都需要花费很多时间和精力。不要说做一个合格的空壳货币了，成本很高。所以，随着经济越来越好，商品越来越多，大家发现贝壳不够用。后来，人们从地下挖出一个东西，黄、银。这可以当钱用吗？先来看看它们的特点：有价值，容易分离保存，稀缺。从那以后，一切都用金银进行定价。
那么是谁最先开始使用金银呢？大约公元前500年，有一个国家叫吕底亚，这个国家的人非常喜欢做生意。吕底亚的最后一个国王叫克洛伊斯。在他统治期间，他发行银币和金币，可以互相使用和交换。这就是金属货币的起源，它凭借自身的优势，成功地利用了实物货币的优势。经济越来越好，商品越来越多，需要更多的钱去买。
之后制造了比金银更便于携带的纸币。后来人们觉得纸币也麻烦，于是有了现在更方便支付，电子货币，就是支付码。钱的由来就是以上这些了。
首先声明一点 没有大数据就没有人工智能，人工智能的发展是基于大数据的基础。
机器学习方向是最近几年比较热门的方向，伴随着云计算和大数据的发展，机器学习得到了比较广泛的关注和应用，在智慧医疗、智慧交通、智慧物流、自动驾驶等领域有大量的基于机器学习的落地项目。
机器学习的目的简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，一般的机器学习步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等。与大数据以数据为中心不同，机器学习以数据为基础，以算法为中心，以应用为目的。比如以机器学习为基础的智慧***诊疗项目，基础是大量的历史病例资料，然后通过相应的算法给出当前病人的参考治疗方案，而这个方案会给医生很多专业的建议，方便医生给出治疗方案。类似的应用还有自动驾驶等场景的应用。
了解了机器学习的目的和操作步骤，下面我就介绍一下需要做哪些知识储备。机器学习的核心是算法设计，所以对于机器学习方向的研究生来说，首先要做的知识储备就是算法设计与分析。在进项目组之前了解常见的机器学习算法是非常有必要的，比如像支持向量机、回归、朴素贝叶斯、决策树、Apriori等常见算法。另外需要熟练使用一门编程语言，这里比较推荐使用Python语言。Python语言比较简单易学，另外在机器学习领域使用Python做算法实现也非常普遍，大部分机器学习项目都***用Python编写。
AI是基于大数据的，目前的AI机器学习仍然需要通过大样本才能完成训练，但是科学家们目前已经在研究如何运用小样本来完成训练，当实现这一步时，AI将会具备一定的逻辑推理能力。
