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人工智能导论什么是标签(人工智能导论框架)

时间:2023-12-15 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于人工智能导论什么是标签的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

人工智能技术导论的内容简介

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。

本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

人工智能导论学到了什么

本书介绍人工智能的基础理论和基本技术。全书共分为四部分:第一部分(第1章)阐述人工智能的基本概念、研究途径、分支领域和发展概况等;第二部分(第2章)介绍了几种常用的人工智能程序设计语言;第三部分(第3、4、5、6、7章)详述了机器推理、搜索控制、知识表示、不确定性处理等人工智能的基本技术;第四部(第8、9、10章)分别介绍了专家系统、机器学习和自然语言理解的基本原理和方法,特别对专家系统作了较为详细的叙述。 本书取材新颖,内容丰富,逻辑严谨,语言通俗,理例结合,图文并茂,注重基础,面向应用。本书可作为高等院校本科计算机、自动化、信息、管理、控制及系统工程等专业的人工智能课程的教材或教学参考书,也可供其他专业的师生以及科研和工程技术人员自学或参考

以及作者简介

人工智能需要学习哪些课程?

人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业,旨在培养中国人工智能产业的应用型人才,推动人工智能一级学科建设。

学习人工智能主要学习哪些课程?

从课程体系结构来看,主要分成四大部分,第一部分是基础学科部分,主要涉及到数学和物理相关课程;第二部分是计算机基础课程,涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程;第三部分是人工智能基础课程,涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容;第四部分涉及到人工智能平台相关知识。

由于人工智能是典型的交叉学科,所以人工智能专业需要学习的内容还是相对比较多的,而且学习难度也相对比较大,因此如果在本科阶段选择人工智能专业需要具有较强的学习能力。由于人工智能专业的学习过程对于学习环境有较高的要求,所以开设人工智能专业的高校往往都会有专门的数据中心、计算中心,以便于为学生提供数据和算力的支撑。

人工智能目前有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、自动推理、机器学习和知识表示,这些研究方向之间也存在比较紧密的联系,目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度相对比较高。由于不同的高校往往有不同的资源整合能力,在人工智能领域也有一定的侧重点,所以在选择具体学习方向的时候,应该结合所在高校的实际情况,尽量选择学科实力比较强的方向,这样会有一个更好的学习体验。

人工智能导论是什么课

人工智能导论课程是浙江工业大学于2018年04月30日首次在中国大学MOOC开设的慕课课程

大数据导论与人工智能导论有什么区别?

人工智能导论和大数据导论的区别

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识,不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。

人工智能是基于大数据的支持和采集,运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的,大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。

与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比,这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系),而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前,这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前,我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据,整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破,如果我们在三十年以后回头来看,将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术,它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

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