人工智能的介绍（人工智能的介绍及发展）
本篇文章给大家谈谈人工智能的介绍，以及人工智能的介绍及发展对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、人工智能技术有哪些
- 2、人工智能包含什么内容
- 3、关于人工智能
人工智能技术有哪些
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智能时刻改变着你我的生活，人工智能包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，目前，人工智能技术包括大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。
人工智能技术有哪些
一、大数据
大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。
二、计算机视觉
计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
三、语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。
四、自然语言处理
自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语亏含和言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。
五、机器学习
机器学习就是让机器具备人一样学习的能力，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断销盯改善自身的性能，它是人工智能的核心。
以上就是我对于“人工智能技术有哪些”的相关介绍，相信在不久的将来，人老睁工智能时代一定会彻底走入我们的生活，了解更多人工智能技术问题，请关注 江苏叁拾柒号仓智能科技有限公司 。
[img]人工智能包含什么内容
人工智能主要包括的内容有：python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理、数据拦告挖掘。
python基础与科学计算模块主要包括：
Python基础语法
科学计算模块Numpy
数据处理分析模块Pandas
数据可视化模块
AI数学知识主要包括：
微积分基础
线性代数基础
多元函数微分学
线性代数高级
概率论
最优化
线性回归算法主要包括：
多元线性回归
梯度下降法
归一化
正则化
Lasso回归、Ridge回归、多项式回归
线性分类算法主要包括：
逻辑回归
Softmax回归
SVM支持向量机
SMO优化算法
无监督学习算法主要包括：
聚类系列算法
PCA降维算法
EM算法
GMM算法
决策树系列算法主要有：
决策树算法
随机森林算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost算法
等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果想了解，可以私信询问。
工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
而人工智能的主要应用领域有：
深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师。
对于一个智能系统来讲，深度学习的能力大小，决定着它在多大程度上能达到用户对它的期待。
深度学习的技术原理：1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个耐昌网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗领域成像分析、人脸识别、公关安全、安防监控等等。
计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
语音识别
语音识别，是把语音转化为文字，并对其进行识别、认知和处理。语音识别的主要应用包括电话外呼、医疗领域听写、语音书写、电脑简亩明系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：1、 对声音进行处理，使用移动函数对声音进行分帧； 2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取； 3、 声音特征提取之后，声音就变成了一个矩阵。然后通过音素组合成单词；
虚拟个人助理
苹果手机的Siri，以及小米手机上的小爱，都算是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原理：（以小爱为例）1、用户对着小爱说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电 线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
自然语言处理
自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言的通信。
自然语言处理技术原理：1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
引擎推荐
淘宝、京东等商城，以及36氪等资讯网站，会根据你之前浏览过的商品、页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的产品、或网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。
关于人工智能
“人工智能”（Artificial Intelligence）简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。
人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。
人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机昌坦悄器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。耐渣
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。
人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为信袭代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。
1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.
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