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按照人工智能之父约翰麦卡锡的说法,它是“制造智能机器,尤其是智能计算机程序的科学与工程”。人工智能是一种让计算机、计算机控制的机器人或软件以智能人类思考的方式进行智能思考的方法。人工智能是通过研究人脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习、决策和工作,然后将这项研究的结果作为开发智能软件和系统的基础来实现的。 在利用计算机系统的力量时,人类的好奇心使他想知道,“机器能像人类一样思考和行动吗?”因此,人工智能的发展始于在机器中创造我们发现并认为人类具有很高智能的类似智能。
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人工智能与 Python – 入门概念
自计算机或机器发明以来,它们执行各种任务的能力经历了指数级增长。人类在
不同的工作领域、不断提高的速度和相对于时间的缩小尺寸方面开发了计算机系
统的功能。
名为人工智能的计算机科学的一个分支追求创造像人类一样智能的计算机或机
器。
人工智能(AI)的基本概念
按照人工智能之父约翰麦卡锡的说法,它是“制造智能机器,尤其是智能计算机
程序的科学与工程”。
人工智能是一种让计算机、计算机控制的机器人或软件以智能人类思考的方式进
行智能思考的方法。人工智能是通过研究人脑如何思考以及人类在尝试解决问题
时如何学习、决策和工作,然后将这项研究的结果作为开发智能软件和系统的基
础来实现的。
在利用计算机系统的力量时,人类的好奇心使他想知道,“机器能像人类一样思
考和行动吗?”
因此,人工智能的发展始于在机器中创造我们发现并认为人类具有很高智能的类
似智能。
学习人工智能的必要性
众所周知,人工智能追求的是创造像人类一样智能的机器。我们研究人工智能的
原因有很多。原因如下 -
人工智能可以通过数据学习
在我们的日常生活中,我们处理大量数据,而人脑无法跟踪这么多数据。这就是
为什么我们需要自动化的原因。做自动化,我们需要研究人工智能,因为它可以
从数据中学习,可以准确无误地完成重复性的工作,而且不会感到疲倦。
人工智能可以自学
系统自学是非常必要的,因为数据本身不断变化,从这些数据中衍生出来的知识
也必须不断更新。我们可以使用 AI 来实现这一目的,因为支持 AI 的系统可以
自学。
AI 可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力,人工智能可以
实时思考和响应基于条件的情况。
人工智能实现准确性
在深度神经网络的帮助下,人工智能可以达到极高的准确性。人工智能在医学领
域有助于通过患者的 MRI 诊断癌症等疾病。
人工智能可以组织数据以充分利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要 AI 以始终提供最佳结果的
方式对数据进行索引和组织。
了解情报
高级编
号
情报与描述
例子
1 个
语言智能
说话、识别和使用音系(语音)、句法(语
法)和语义(意义)机制的能力。
叙述者、演说者
2 个
音乐智能
创造、交流和理解声音意义的能力,对音调
和节奏的理解。
音乐家、歌手、作曲家
3 个
逻辑数理智能
在没有动作或对象的情况下使用和理解关系
的能力。这也是理解复杂和抽象思想的能力。
数学家、科学家
4 个
空间智能
感知视觉或空间信息,改变它,并在不参考
对象的情况下重新创建视觉图像,构建 3D
图像以及移动和旋转它们的能力。
地图阅读器、宇航员、物理学家
5 个
身体运动智能
能够使用完整或部分身体来解决问题或时尚
产品,控制精细和粗略的运动技能,以及操
纵物体。
球员、舞者
有了人工智能,就可以构建智能系统。我们需要理解智能的概念,这样我们的大
脑才能构建另一个像它自己一样的智能系统。
什么是情报?
系统计算、推理、感知关系和类比、从经验中学习、从记忆中存储和检索信息、
解决问题、理解复杂思想、流利地使用自然语言、分类、概括和适应新情况的能
力。
智力类型
正如美国发展心理学家霍华德加德纳所描述的那样,智力来自多方面 -
当一台机器或系统配备了至少一种或所有智能时,你可以说它是人工智能。
什么是情报?
智慧是无形的。它由 -
� 推理
� 学习
� 解决问题
� 洞察力
� 语言智能
6 个
个人内部智能
区分自己的感受、意图和动机的能力。
释迦牟尼佛
7
人际智能
识别和区分他人的感受、信念和意图的能力。
大众传播者、采访者
让我们简要介绍一下所有组件 -
推理
它是使我们能够为判断、决策和预测提供基础的一组过程。大致有两种类型 -
归纳推理
演绎推理
它进行具体观察以做出广泛的一般
性陈述。
它从一般性陈述开始,并检查得出特定、合乎逻辑的结论的可能性。
即使陈述中的所有前提都为真,归
纳推理也允许结论为假。
如果某件事对一类事物普遍适用,那么它也适用于该类的所有成员。
示例- “Nita 是一位老师。Nita 很
勤奋。因此,所有老师都很勤奋。”
示例- “所有 60 岁以上的女性都是祖母。Shalini 是 65 岁。
因此,Shalini 是祖母。”
学习
人类、特定种类的动物和支持 AI 的系统都具有学习能力。学习分类如下 -
听觉学习
它是通过听和听来学习的。例如,学生收听录制的音频讲座。
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