人工智能概念、应用、实现方法

生活案例出发：身边的人工智能

核心概念

人工智能发展阶段

人工智能实现方法：符号人工智能&机器学习（Symbolic Artificial Intelligence & Machine learning)

机器学习与深度学习的关系

机器学习概念、应用、实现方法

机器学习应用与概念

机器学习应用场景

四大学习方法

人工智能概念、应用、实现方法

生活案例出发：身边的人工智能

人脸识别、自动驾驶、医疗图片诊断
智能机器人、AlphaGo
多语言翻译、智能客服、情感分类

日常股票交易

核心概念

人工智能—维基百科定义

人工智能，亦称智机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等

人工智能—核心关键词

Intelligence:“The capacity to learn and solve problems ”

(自主学习及解决问题的能力)

Artificial Intelligence: The simulation of human intelligence by machines

(机器对人类智能的模仿)

人工智能—核心定义

人工智能就其本质而言，是机器对人的思维或行为过程的模拟，让它能像人一样思考或行动

从过去的信息中寻找规律（经验），将规律或经验吸收，并为未来的判断或决策提供依据。

核心点：学习、优化、决策

部分应用场景


AI安防：利用计算机视觉技术和大数据分析犯罪嫌疑人生活轨迹及可能出现的场所	AI金融：利用复杂的 AI 系统能极其迅速的做出交易决策。	AI工业制造：机器人代替工人在危险场所完成工作 ,在流水线上高效完成重复工作

人工智能发展阶段

通用人工智能（“强”人工智能）：具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。

目前AI技术无法达到通用人工智能
无法判断离通用人工智能还有多远

非通用人工智能（“弱”人工智能）：不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力

可处理特定问题，在特定应用中很厉害
目前AI处于此阶段

人工智能实现方法：符号人工智能&机器学习（Symbolic Artificial Intelligence & Machine learning)

符号学习

基于逻辑与规则的学习方法，用一些特定的符号来表示现实的事物或者观念(符号不局限于图像文字，还包括了既定的逻辑、规则等）

➢ 根据既定的逻辑和顺序告诉机器接下来做什么

➢ 遵循if…then…原则

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