于2018-09-04 22:30:31发布
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定义：简而言之，人工智能就是研究用计算机来实现人类的智能 范围：该领域的研究包括机器人，语音识别，图像识别，自然语言处理和专家系统等 实现方式：机器主要是通过大量的训练数据进行训练，程序不断的自我学习和修正来训练出一个模型， 模型本质：一堆参数，用上千万，上亿个参数来描述业务的特点，如“人脸”，“用户画像”的特点，从而接近人类智力 实现方法：一般是通过机器学习及机器学习的子集--深度学习（...
、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自动驾驶系统解放了司机的双手，让人忙里偷闲，它
了列车的自动启动及自动运行、车站定点停车、全自动驾驶自动折返、自动出入车辆段等功能，对各种故障和意外情况分门别类，做出处置预案。依托大数据和AI购中的
的落地，在短时间内完成数万名核酸应检未检人员的通知提醒，大幅度提高效率。
就是为了发现特定数据集合内含的知识，使用
进行大规模试错，并尽可能减少试错次数，找到比较好的结果。
包含3要素：数据集合（大数据）是试错的对象；
硬件，是试错规模的保障；软件是尽量减少试错次数的保障。 ...
（artificial intelligence,AI）
定义 主要分四个方面有定义： 类人行为：图灵测试 类人思维：认知模型（心理学、生物心理学） 理性思考：“思维法则”方法 理性行为：理性
与许多新兴学科一样，尚无统一的定义，因此在这就不一一列举各个方面的具体定义。
怎样表示知识，怎样获取知识和怎样使用知识 2）
通过适当的行为调整，成功满足各种新的状况的能力,以导致所希望
为什么80%的码农都做不了架构师？ ...
的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
。 二、AI、机器学习和深度学习 AI：它是
的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 机器学习：制造出有学习能力的机器。 深度学习：使用深度人工神经网络的机器学习。 三、三代
及知识，专业科学，但一定也会让不少人望而生畏。
（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是
的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
，让机器像人一样进行感知、认知、决策、执行
来学习，思考和行动的。所以我们可以说我们正在使机器变得
反应机器，有限的记忆，思维理论和自我意识。约翰麦卡锡（John McCarthy）被称为
”。该系统可以分析和解释数据，从数据中学习，并从由于AI的数据中得出结论。根据
之父约翰麦卡锡（John McCarthy）的说法，“制造
和机器视觉。 AI编程专注于三种认知技能：学习，推理和自我纠正。 学习过程。AI编程的这一方面着重于获取数据并创建有关如何将数据转化为可操作信息的规则。这些规则称为算法，为计算设备提供了有关如何完成特定任务的逐步说明。 推理过程。AI编程的这一方面着重于选择正确的...
并不是一项新技术，它诞生于1956年，已有半个多世纪的发展历程。
技术的发展大致可分为三个阶段。第一阶段（19501980），
刚刚诞生，符号主义快速发展，但由于当时很多事物不能得到很好的表达，因此模型存在很大的局限性。此外，随着计算任务的复杂性的不断提高，算法、硬件、算力都成为
进一步发展的阻力。第二阶段（19802000），专家系统在这个阶段得到了快速的发展，数学模型也有了重大的突破，但由于专家系统在自学习能力、推理方面还存在严重不足，以及开发成本高昂等原因，
思维相关的特征(例如学习和解决问题)的机器。
。那是因为大型的电影和小说都编造了关于类似
的机器的故事，这些机器在地球上造成了严重破坏。欧亿体育官网但是事实离真相还很远。
”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的
的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“
”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（
无意识的思维（UNCONSCIOUS...
”是一种高级的智慧能力，一旦它与 各种已有工具相结合，就给后者赋予了高级的、 类似
，其确切定义 还有待于对人脑奥秘的彻底揭示。一般认为，
是一种认识客观事物和运用知识解决问题 的综合能力。王万森《
自然界四大奥秘：物质的本质、欧亿体育官网宇宙的起源、生命的本质、
还没有确切的定义，主要流派有： （1）思维理论：
取决于知识的数量及一般化程度 （3）进化理论：用控制取代知识的表示
行为的基础 智力是获取知识并应用知识求解问题的能力
的特征 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。 记忆与思维能力 记忆是存储由感知器官感知到的外部
是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。
的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、
的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；
理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是
实体，在这一点上它属于工程学。工程的一
方法3.1 符号学习(Symbolic learning)3.2 机器学习(Machine learning)四、机器学习与深度学习的关系4.1 机器学习4.2 深度学习五、总结 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、
是什么？ Artificial Intelligence 定义：
很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往
世界的大门。 写在前面的话 机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。 本教程本着“讲一点，透一点”
1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、C币套餐、付费专栏及课程。
