名词解释:人工智能

人工智能(Artificial Intelligence),是一门基于计算机科学,生物学,心理学,神经科学,数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能,例如推理,学习和解决问题的能力。制造智能的机器,更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题,人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式,然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

特点:从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术、从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理、是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合、从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统。

应用:游戏、自然语言处理、专家系统、视觉系统、语音识别、手写识别、智能机器人。

技术:机器学习、深度学习技术、人机交互、自然语言、人工神经网络、机器视觉。

相关解释

机器学习:研究如何让计算机模仿人的学习方式,从数据中找到规律,提取变化,然后对新的情况进行预测推理。机器学习是人工智能的主要技术,广泛应用于电子商务、金融银行、工业生产等领域。机器学习是人工智能的子集,也是深度学习的超集。

深度学习:研究如何利用计算机神经网络算法模拟人类的认知过程,从数据中发掘那些用常规方法难以发觉的规律。深度学习是当前人工智能最火热的技术,广泛用与图像识别、人脸识别、语音识别、自然语言、自动驾驶等领域。

神经网络:使用计算机编程和数学算法,模拟人类大脑的识别和思考模式,从而让计算机从大量数据中自主找到规律。

与机器学习使用多种算法应对各种问题不同,神经网络使用更为统一的算法来解决各种问题,因此只需要掌握这些算法并能灵活应用就可以解决众多的实际问题,比如人脸识别、语音识别、语言翻译等都是依赖近年神经网络技术取得的重大突破。

图像识别技术:包括人类识别、物体识别、人体姿势识别、医疗图片识别等。

自然语言处理与文本挖掘:文本挖掘指利用机器学习技术,从大量文本文字中寻找规律,提取含义、关键词、情感倾向等。
自然语言处理NLP,nature language processing,广义上包含语音识别、语义理解NLU和语音合成等技术。NLP比文本挖掘覆盖的范围更加广,这也是目前最流行、最前沿的人工智能技术之一。

智能推荐与用户画像:主要应用在电子商务、智能营销、金融风控等领域,通过人工智能算法分析用户特征、行为喜好,并据此依赖智能算法为每个人定制不同的广告营销和服务。经典案例就是淘宝、头条的千人千面,每人看到的内容都是不同的、定制的。

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