人工智能初识
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🌟本文由卿云阁原创！
📆首发时间：🌹2024年5月19日🌹
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目录
人工智能的定义和目标
人工智能的概念
人工智能三大学派
符号注意学派
连接注意学派
行为主义学派
人工智能的起源与发展
新一代人工智能的驱动因素
人工智能关键技术
人工智能的定义和目标
人工智能是延伸人的智能的的科学。目标是使计算机像人一样思考，甚至超过人的智能。
人工智能的概念
人工智能三大学派
符号注意学派
主旨思想：认为人工智能源于数理逻辑
代表性成果： 启发式程序逻辑理论家、基于大数据知识工程的知识图谱、自然语言理解
连接注意学派
主旨思想：认为神经网络和神经网络之间的连接机制和学习方法能够产生智能。
代表性成果：感知机、多层网络中的反向传播算法、卷积神经网络、深度信念网络
行为主义学派
主旨思想：认为人工智能源于控制论
代表性成果：波士顿动力机器人
人工智能的起源与发展
新一代人工智能的驱动因素
人工智能关键技术
机器学习与深度学习
按学习模式分类：监督学习、无监督学习、强化学习
按学习方法分类：传统机器学习、深度学习
应用场景：搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音识别、推荐和个性化技术
知识图谱
定义：本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点（实体）和边（关系）组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。
应用场景：公共安全保障、搜索引擎、可视化展示、精准营销
自然语言处理
定义：研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
应用场景
机器翻译：利用计算机技术实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译过程
语义理解：利用计算机技术实现对文本篇章的理解
问答系统：让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术
人机交互
定义：研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换。
应用场景：认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术
计算机视觉
定义：是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像及图像序列的能力。
分类：计算机成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉、视频编解码
应用场景：自动驾驶、机器人、智能医疗
生物特征识别
定义：指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。
应用场景：智能化身份认证
SLAM技术
定义：指运动物体可以根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图
VR/AR/MR技术
定义：指在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。
虚拟现实（VR）:VR是一种通过计算机技术创造的虚拟环境，用户通过特殊的设备（如VR眼镜）以第一人称视角沉浸在这个环境中。
增强现实(AR）:AR技术则将虚拟物体与现实世界相结合，通过设备（如AR眼镜、手机、平板电脑等）将虚拟画面叠加到用户的真实环境中。
混合现实(MR）：MR技术是AR技术的进一步发展，它结合了VR和AR的特点，使得虚拟物体与真实物体可以进行互动。
