很多人都想学习人工智能，但是却不知道该学些啥？从宏观的视角搞清楚人工智能到底需要学习哪些领域的知识是至关重要的。这就好比要去逛一座大的商场，非常需要一份商场的楼层导览图，它能够告诉你各个楼层商户的分布；又好比去一个风景区游玩，非常需要一份景区地图，它能够为你清晰地呈现所有景点的位置。如果能够通过图形可视化的方式呈现出人工智能的知识架构，那么对于想要快速入门人工智能的人来说就能够直观地了人工智能到底
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2023-08-29 18:59:12
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阶段一、数学基础 本课程主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础，方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。 一、数据分析 1）常数e 2）导数 3） 梯度4） Taylor 5） gini系数 6）信息熵与组合数 二、概率论 1）概率论基础 2）古典模型 3）常见概率分布 4）大数定理和中心极限定理 5）协方差
很多人都想学习人工智能，但是却不知道该学些啥？从宏观的视角搞清楚人工智能到底需要学习哪些领域的知识是至关重要的。这就好比要去逛一座大的商场，非常需要一份商场的楼层导览图，它能够告诉你各个楼层商户的分布；又好比去一个风景区游玩，非常需要一份景区地图，它能够为你清晰地呈现所有景点的位置。如果能够通过图形可视化的方式呈现出人工智能的知识架构，那么对于想要快速入门人工智能的人来说就能够直观地了人工智能到底
以下博客的主要内容，摘自白皮书。《人工智能发展白皮书-技术架构篇（2018年）》《人工智能安全白皮书(2018)》《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》《电信网络人工智能应用白皮
一、人工智能概述1、人工智能发展必备三要素：数据、算法、计算力（CPU/GPU/TPU）CPU和GPU区别: http://www.sohu.com/a/201309334_468740Google TPU介绍:https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai
一系列文章讲解了人工智能的一些比较重要核心的概念和方法，从推理、搜索、约束、学习，如何把这些概念整合在一起，变成一个真正的智能系统呢？还是回到问题驱动的基本出发点上来，在解决问题的过程当中才能体现出智能。GPS、SOAR、包容架构都是一个整合架构，将这些复杂的、分离的技术整合起来，形成一个智能框架。GPS：通用问题解决的框架。基本思想是从原点出发向重点前进，不断的衡量与终点的距离，调整采用的手段和
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2023-06-03 07:09:34
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IT服务的安全性分为很多层次。例如，安全层包括防火墙、入侵检测和访问控制。基础设施层包括电力、网络及服务器的状态和冷却。但最重要的还是运维层。经验丰富的工作人员能够采用正确的流程，以确保数据中心运行一切正常。人工智能通过简化相应的步骤提高效率，对数据中心运维产生重大影响。在互联网快速发展的今天，人工智能和深度学习将成为解析数据中心所生成大量数据的技术保障，通过人工智能可以更有效地管理服务交付，同时
(零）常用的知识表示方法1）非结构化方法： ①逻辑表示法： QA3，STRIPS，DART ②产生式系统： DENDEAL,MYCIN (chaper2,3,4)2）结构化方法： ①框架 ②语义网络3）过程式知识表示法（一）产生式系统概述1.定义与部件构成1.产生式系统： 是人工智能系统常用的一种程序结构，也是一种知识表示系统，通常由 综合数据库、产生式规则和控制系统 三个部分组成。2.综合数据库
目录
第1部分 什么是人工智能？
1.1 人工智能是计算机程序
1.2 人工智能是对数据的智能处理
第2 部分 人工智能的发展与主要分支
2.1 人工智能的三次浪潮
2.2 人工智能的未来
第3部分 人工智能总体架构
3.1 目标环境总体架构
3.2 开发环境总体架构
第4部分 AI学习的基本思路
第1部分 什么是人工智能？
1.1 人工智能是计算机程序
1.2 人工
原创
2021-07-26 10:51:34
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目录一、人工智能概念二、人工智能的核心内容三、人工智能的应用领域四、专家系统1、专家系统概念2、专家系统的特点3、专家系统的分类4、有名的专家系统5、专家系统的建造 一、人工智能概念广义：一般认为用计算机模拟人的智能行为就属于人工智能的范畴 狭义：人工智能研究的一些核心内容，包括收索技术、推理技术、知识表示、机器学习与人工智能语言等方面人工智能的研究途径二、人工智能的核心内容1、搜索技术 2、推
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为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
深度学习技术是人工智能(AI)的一个重要实现方法，在语音识别、图像识别、自然语言处理和搜索广告预估等领域的应用都取得了惊人的进展。缘其如此，谷歌、微软、阿里、腾讯、百度等全球著名的高科技公司争相投入资源，占领深度学习的技术制高点。各大公司以深度学习为主要研究方向的研究院所纷纷成立，大量技术人员涉足深度学习领域，大量以深度学习为核心技术的创业公司涌现。可以想象在不久的未来，以深度学习为代表的人工
一、人工智能课程概述1. 什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作.2. 人工智能的学科体系以下是人工智能学科体系图：机器学习（Machine Learning）：人工智能的一个子学科，研究人工智能领域的基本算法、原理、思想方法，机器学习研究的内容在其它子学科都会用到
一、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处## 标题理、智能搜索和专家系统等。 人工智能可以对人
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“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，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工
用人机对话系统设计逻辑探究人工智能产品经理1、人工智能概述 在1956年的达特茅斯会议上，麦卡锡、明斯基、香农等科学家首次提出人工智能。在这之后，一种叫做感知机的神经网络模型被提出来，一些具有逻辑推理能力的程序被开发出来。由于早期的人工智能程序只能处理一些特定领域的简单问题，所以人工智能发展遇到了停滞。
机器学习部分一、特征工程1. 特征归一化1）什么是特征归一化对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。2）为什么要特征归一化为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100k
人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。消解原理是一种一定的子句公式的推理规则。专家系统：专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程
什么是边缘人工智能，它是如何工作的？边缘人工智能（Edge AI）是一种制作人工智能工作流程的范式，其范围从集中式数据中心（云）到网络的最边缘。网络的边缘指的是终端，甚至可以包括用户设备。边缘人工智能与更常见的做法形成对比，即人工智能应用程序完全在云中开发和运行。这种做法，人们已经开始称之为云人工智能。另一方面，边缘人工智能结合了人工智能和边缘计算。边缘计算使计算和数据存储尽可能接近请求点，以提供
乌镇智库《全球人工智能发展报告》以宏观视角纵览全球人工智能的发展，覆盖了知识产权、投融资、人才、应用场景等多个维度，为读者清晰地展现出人工智能全球发展的最新趋势，各国在人工智能领域的竞争态势以及中国各地发展概况。很多人说人工智能(其实更确切地说是机器学习)的三个支柱是算法，算力和数据。但我们认为应用场景也是人工智能成功的关键因素之一。任何一个新技术出来，金融和医疗健康都是最先的尝试者和受益者。随着
