十分鐘告訴你什么是人工智能
十分鐘告訴你什么是人工智能
1.什么是人工智能？
人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱AI)又稱機器智能，是指人們制造的機器的智能。 通常人工智能是指通過普通計算機程序實現的人類智能技術。 這個詞還指出了這種智能系統是否和如何實現。 同時，無數的人類職業也逐漸被他們所取代。
維基百科似乎沒有說任何比字面意義更有用的東西。
當然，概念的東西是用來講故事的，沒有任何技術元素。 它是告訴你，人類創造的智能產品可以取代人類在基礎工作，甚至復雜的工作在未來。
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如何實現人工智能？
算法是一個過程，一個計算機算法，一個函數，一個邏輯問題，一組輸入，過程和輸出。
只想，變量a，是你的輸入，過程是if控制，訪問，是打印打印值。 當你通過1，電腦告訴你打印1。 輸入2，相同。
計算機知道根據你的需要產生不同的內容，這就是智能。 如果輸入1w次，電腦就猜到了你的規則，當你想再次輸入時，直接打印1。 這就是智慧。 當然，畢竟猜測，規律可能不正確，一定有概率。
如何猜測這些規則？ 有那么多輸入類別，數字，文字，圖像，如何處理？ 這取決于機器學習。
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3.什么機器學習？
機器學習(MachineLearning，ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論，統計學，逼近論，凸分析，算法復雜性理論等多個學科。 它研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為，以獲得新的知識或技能，并重組現有的知識結構以提高其性能。
與人工智能解釋的概念相比，機器學習解釋更令人困惑，如果你不從事相關行業，可能很難同時理解這么多學科。 事實上，機器學習是分類的。
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就像認知學習一樣，有一個蘋果，當你第一次看到它時，有人告訴你它叫蘋果，蘋果，?????，りんこ。當你看到太多的紅蘋果，綠蘋果，黃蘋果，以后沒人會告訴你，你已經知道蘋果是什么了。 這是監督學習。 有人提前準備樣品。
如果我扔給你一堆石頭。 沒有人告訴你，石頭的名字，你根據石頭的質地，顏色，大小，對石頭進行了分類，最后，你也得到了一組常見的石頭，但不知道科學名稱是什么。 這是無監督學習。 根據樣本的相似性，對樣本進行分類。
機器學習是利用計算機方法對物體進行分類。 （對象，數千個建模抽象的事物）
如何使用計算機方法進行機器學習？
這一部分需要相關學科的知識，但簡而言之，它分為以下幾個步驟：
首先進行談話，規范處理。
假設有一張蘋果圖片，240*320像素。 所以這個圖可以簡單地看作是240/320的矩陣，所以每個像素上的顏色值都可以用數值來表示，不分大小，統一。 為避免顏色誤差過大，應將數值歸一化，分類在0-1之間。 多維計算不易處理，因此需要將矩陣轉化為一維向量，并將其理順。 這個矩陣立即成為1/76800的向量。
現在有10w這些載體，蘋果，香蕉。 如何分類。 下面，需要用算法進行處理。 計算向量相似度，歐氏距離，余弦相似度，曼哈頓距離，皮爾遜相關系數等數學方法很多。 具體落實，在今后的文章中，將慢慢展開。
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所以，這些能解決所有的分類問題嗎，也許，但還不夠好。 傳統的機器學習算法需要特征工程，包括數據預處理，特征選擇，降維等。 你花了很多時間。 重要的是，性能弱，識別率一般。 因此，人們已經研究了深度學習。
5.什么是深度學習？
深度學習（英語：深度學習）是機器學習的一個分支。它是一種基于人工神經網絡的數據表示學習算法。
總之，多層神經網絡。 神經網絡，模擬人類神經元組成，輸入，判斷，輸出，傳導，多層神經網絡，包括多隱層。 深度學習包括深度神經網絡。 卷積神經網絡，殘差網絡，脈沖殘差網絡等。 在后面的文章中，會分類講解。
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沒有被混淆，總之，深度學習，是機器學習的更好實現，其優異的性能，和較高的相似度，已廣泛應用于語音識別、NLP（自然語言處理）、圖像、視覺等任務。
6.人工智能被廣泛應用，對人類未來的發展會有什么影響？
從目前的行業發展來看，人工智能已廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別、計算機視覺、自動駕駛等領域。各大網站推送的個性化內容和針對性廣告，離不開機器學習的優秀表現。
人工智能的幾個分支涵蓋了幾乎全面的場景。 圖像識別，包括人臉識別，道路違章，城市街道交通，自然語言處理，包括機器詩歌，寫作，聊天機器人，情感分析，文本分類等。 語音識別，電話營銷，電話客服，自動翻譯，商務助理等。 人工智能技術是未來技術發展的方向，所有行業從業者都在努力尋找人工智能來輔助其產業轉型。 畢竟，人類的每一次進步都是因為懶惰。
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以上所有的內容，你都應該對人工智能有一個宏觀的認識，如果你不是計算機從業者，明白，如果你是計算機從業者，正在努力轉機器學習方向，以上問題有任何盲點，隨時留言。 后續會做單拓展。