[VIP第1年] 指数:3
人工智能被认为是二十一世纪三大高质量技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，湖北人工智能计算机视觉，在很多学科领域都获得了普遍应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个**的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统，湖北人工智能计算机视觉。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理，湖北人工智能计算机视觉、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能。湖北人工智能计算机视觉
如果人工智能假设的模型非常适合实际数据，则基于模型的分类器将会表现良好。否则，如果没有匹配模型可用，并且如果只考虑精度（而不是速度或可伸缩性），那么传统观点认为，在大多数实际数据集上，判别分类器（尤其是SVM）往往比基于模型的分类器更精确，例如“朴素贝叶斯”。神经网络受人脑神经元结构的启发。一个简单的“神经元”N接受来自多个其他神经元的输入，当每个神经元被开启（或“激发”）时，对神经元N本身是否应该被开启投下加权“票”。湖北人工智能计算机视觉人工智能除了认知因素之外，还要理解人类情感。
人工智能学习需要算法根据训练数据来调整这些权重；一个简单的算法（称为“一起开火，一起连线”）是当一个神经元的开启触发另一个神经元的成功开启时，即增加两个相连神经元之间的权重。网络形成了分布在共享网络子网中的“概念”，这些子网往往会一起着火；意思是“腿”的概念可能与包含“脚”的声音子网进行耦合。神经元有连续的开启光谱；此外，神经元可以以非线性方式处理输入，而不是简单地权衡选票。令人惊讶的是，现代神经人工智能既能学习连续函数，还能学习数字逻辑运算。
人工智能的算法部分如今发展的很好的是所谓的“神经元模型”，神经元模型导致这个机器可以在人的指导下进行学习，所谓“深度学习”就是现在通常人们讲人工智能时所提到的东西。人工智能的另外一个普遍使用和可探索的方法是“统计算法”，但是无论是使用的是人工训练的办法还是统计得办法，都必须要大量的数据，这就是为什么大数据是基础。人工智能的第二个基础是计算能力。在过去的半个世纪里，计算速度、计算能力和计算能力基本上是每两年提高一倍（摩尔定律）。人工智能的应用是工业的一个巨大进步。
在地图应用上如果每一条可能的路线都必须依次考虑的话，使用像A这样的寻路算法的人工智能可以避免组合。人工智能很早的（也是很容易理解的）方法是象征主义（如形式逻辑）：“如果一个健康的成年人发烧了，那么他们可能得了流感”。第二种更普遍的方法是贝叶斯（Bayesian）推断：“如果当前患者发烧，就以这样那样的方式调整他们患流感的概率”。第三种主要方法，在日常商业人工智能应用中非常流行，如SVM和很近邻：“在检查了已知的过去病人的记录后，这些病人的体温、症状、年龄和其他因素与现在的病人大部分匹配，其中有10%的病人尽可能被证明患有流感”。人工智能自律能力即搜集与理解环境信息和自身的信息。湖北人工智能计算机视觉
人工智能开始被用于物流、数据挖掘、医学诊断等领域。湖北人工智能计算机视觉
简单的智能代理是解决特定问题的程序。更复杂的代理包括人和人的组织（如公司）。该范例允许研究人员通过询问哪个代理很擅长很大化给定的“目标函数”，直接比较甚至组合不同的方法来解决孤立的问题。解决特定问题的代理可以使用任何有效的方法——一些代理是符号化的和逻辑化的，一些是亚符号化的人工神经网络，还有一些使用其他新的方法。这一范式也为研究人员提供了一种与其他领域交流的通用语言——如决策理论和经济学——这些领域也使用抽象主体的概念。湖北人工智能计算机视觉
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