人工智能理论

简介: 人工智能是研究智能理论和技术的科学,目标是构建能学习、理解、推理的计算机系统。涉及机器学习、知识表示与推理、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统、伦理法律和神经网络等多个交叉领域,共同推进AI技术进步。

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学。其目标是构建能够实现学习、理解、推理、思考、规划、决策等智能化功能的计算机系统。

从理论上讲,人工智能涉及的知识领域广泛,包括但不限于:

  1. 机器学习:通过数据驱动的方式让计算机自动“学习”规律并做出预测或决策,其中又包括深度学习、监督学习、非监督学习、强化学习等多种子领域。

  2. 知识表示与推理:研究如何在计算机中有效地存储知识,并进行逻辑推理和问题求解。

  3. 自然语言处理:使计算机理解和生成人类语言,包括文本理解、对话系统、机器翻译等。

  4. 计算机视觉:使计算机“看”并理解图像、视频等视觉信息,包括物体识别、场景理解、人脸识别等。

  5. 机器人学:研究如何设计和制造可以完成特定任务的机器人,以及如何赋予它们感知环境和自主行动的能力。

  6. 专家系统:模仿人类专家的决策过程,解决复杂问题。

  7. 人工智能伦理与法律:探讨随着AI技术的发展,带来的伦理道德、法律法规等方面的问题。

  8. 人工神经网络与深度学习:基于人脑神经元工作原理,构造多层非线性模型以实现复杂函数拟合和特征学习。

以上各个领域相互交织、互为支撑,共同推动着人工智能技术的不断发展与进步。

相关文章
|
1月前
|
文字识别 自然语言处理 API
同时斩获两个开源第一,超火的通义Qwen3-VL CookBook来了
Qwen3-VL开源发布后广受认可,登顶Chatbot Arena视觉榜与OpenRouter图像处理市场份额第一。支持文档解析、OCR、视频理解、3D定位等多模态任务,现推出详细Cookbook助力开发者高效应用。
745 3
|
存储 Linux API
软件体系结构 - 嵌入式系统(2)- 嵌入式操作系统
软件体系结构 - 嵌入式系统(2)- 嵌入式操作系统
338 0
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
你们催更的模型,云栖大会一口气全发了!
通义发布6款全新模型及“通义百聆”语音品牌,覆盖文本、视觉、语音、视频、代码、图像全场景。Qwen系列升级显著提升多模态理解与生成能力,Wan2.5支持音画同步,百聆攻克企业语音落地难题,全面赋能AI应用创新。
|
数据库 数据库管理 索引
主键和唯一键有什么区别?
【8月更文挑战第1天】
1023 6
主键和唯一键有什么区别?
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
Goedel-Prover:专为自动化数学问题的形式证明生成而设计的 LLM,快速解决形式化数学问题
Goedel-Prover 是一款由普林斯顿大学和清华大学等机构联合推出的开源模型,专注于自动化数学问题的形式证明生成。它通过将自然语言数学问题翻译成形式语言(如 Lean 4),显著提升了数学问题的证明效率。
473 4
Goedel-Prover:专为自动化数学问题的形式证明生成而设计的 LLM,快速解决形式化数学问题
|
安全 搜索推荐 Android开发
深入探索Android与iOS的系统架构差异
【10月更文挑战第29天】 在当今的智能手机市场中,Android和iOS无疑是两大主流操作系统。本文旨在深入探讨这两个系统的架构差异,从底层的操作系统设计到用户界面的呈现,以及它们如何影响了开发者和用户的体验。通过对比分析,我们可以更清晰地理解这两种平台的优势与局限,为开发者在选择开发平台时提供有价值的参考,同时也为用户选择设备提供一定的指导。
305 2
|
SQL 缓存 关系型数据库
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置
587 1
|
存储 NoSQL 算法
面试官:Redis 大 key 多 key,你要怎么拆分?
本文介绍了在Redis中处理大key和多key的几种策略,包括将大value拆分成多个key-value对、对包含大量元素的数据结构进行分桶处理、通过Hash结构减少key数量,以及如何合理拆分大Bitmap或布隆过滤器以提高效率和减少内存占用。这些方法有助于优化Redis性能,特别是在数据量庞大的场景下。
面试官:Redis 大 key 多 key,你要怎么拆分?
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
421 6
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。
2781 1
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现