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人工智能深度算法原理和應(yīng)用(人工智能深度算法原理和應(yīng)用論文)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能深度算法原理和應(yīng)用的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
一、ai學(xué)習(xí)的原理
Q: ai學(xué)習(xí)的原理 : AI學(xué)習(xí)的原理是模仿人類的學(xué)習(xí)過(guò)程,通過(guò)大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來(lái)提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)能力。具體來(lái)說(shuō),AI學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種方式。
監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過(guò)給算法提供已知的輸入和輸出數(shù)據(jù),讓算法自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。比如,讓算法學(xué)習(xí)識(shí)別圖像中的物體或者預(yù)測(cè)股票價(jià)格等。
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則是不提供輸出數(shù)據(jù),讓算法自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和特征。比如,讓算法自動(dòng)分析一組數(shù)據(jù)的分類和聚類等。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí),在每個(gè)步驟中,算法會(huì)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和之前的經(jīng)驗(yàn)來(lái)選擇一個(gè)行動(dòng),然后根據(jù)行動(dòng)的結(jié)果來(lái)調(diào)整策略,以獲得更好的結(jié)果。比如,讓算法學(xué)習(xí)下棋或者玩游戲等。
總的來(lái)說(shuō),AI學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來(lái)提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)能力,從而實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用。
二、人工智能包含什么內(nèi)容
人工智能主要包括的內(nèi)容有:python基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算模塊、AI數(shù)學(xué)知識(shí)、線性回歸算法、線性分類算法、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、決策樹系列算法、Kaggle實(shí)戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)挖掘工具、概率圖模型算法、深度學(xué)習(xí)原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、圖像識(shí)別原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、圖像識(shí)別項(xiàng)目、自然語(yǔ)言處理原理到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘。
python基礎(chǔ)與科學(xué)計(jì)算模塊主要包括:
Python基礎(chǔ)語(yǔ)法
科學(xué)計(jì)算模塊Numpy
數(shù)據(jù)處理分析模塊Pandas
數(shù)據(jù)可視化模塊
AI數(shù)學(xué)知識(shí)主要包括:
微積分基礎(chǔ)
線性代數(shù)基礎(chǔ)
多元函數(shù)微分學(xué)
線性代數(shù)高級(jí)
概率論
最優(yōu)化
線性回歸算法主要包括:
多元線性回歸
梯度下降法
歸一化
正則化
Lasso回歸、Ridge回歸、多項(xiàng)式回歸
線性分類算法主要包括:
邏輯回歸
Softmax回歸
SVM支持向量機(jī)
SMO優(yōu)化算法
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括:
聚類系列算法
PCA降維算法
EM算法
GMM算法
決策樹系列算法主要有:
決策樹算法
隨機(jī)森林算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost算法
等等等等,因?yàn)閮?nèi)容太多就不一一介紹了。如果想了解,可以私信詢問(wèn)。
工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái),理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。
而人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有:
深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。說(shuō)到深度學(xué)習(xí),大家第一個(gè)想到的肯定是AlphaGo,通過(guò)一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法,最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。
對(duì)于一個(gè)智能系統(tǒng)來(lái)講,深度學(xué)習(xí)的能力大小,決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶對(duì)它的期待。
深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理:1.構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重; 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中; 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動(dòng)作并且進(jìn)行學(xué)習(xí); 4.如果這個(gè)動(dòng)作符合指定的動(dòng)作,將會(huì)增強(qiáng)權(quán)重,如果不符合,將會(huì)降低權(quán)重; 5.系統(tǒng)通過(guò)如上過(guò)程調(diào)整權(quán)重; 6.在成千上萬(wàn)次的學(xué)習(xí)之后,超過(guò)人類的表現(xiàn);
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用,其中包括,醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識(shí)別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)原理:計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來(lái)將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。
語(yǔ)音識(shí)別
語(yǔ)音識(shí)別,是把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字,并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別、認(rèn)知和處理。語(yǔ)音識(shí)別的主要應(yīng)用包括電話外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽寫、語(yǔ)音書寫、電腦系統(tǒng)聲控、電話客服等。
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理:1、 對(duì)聲音進(jìn)行處理,使用移動(dòng)函數(shù)對(duì)聲音進(jìn)行分幀; 2、 聲音被分幀后,變?yōu)楹芏嗖ㄐ?,需要將波形做聲學(xué)體征提??; 3、 聲音特征提取之后,聲音就變成了一個(gè)矩陣。然后通過(guò)音素組合成單詞;
虛擬個(gè)人助理
蘋果手機(jī)的Siri,以及小米手機(jī)上的小愛,都算是虛擬個(gè)人助理的應(yīng)用。
虛擬個(gè)人助理技術(shù)原理:(以小愛為例)1、用戶對(duì)著小愛說(shuō)話后,語(yǔ)音將立即被編碼,并轉(zhuǎn)換成一個(gè)壓縮數(shù)字文件,該文件包含了用戶語(yǔ)音的相關(guān)信息; 2、由于用戶手機(jī)處于開機(jī)狀態(tài),語(yǔ)音信號(hào)將被轉(zhuǎn)入用戶所使用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站當(dāng)中,然后再通過(guò)一系列固定電 線發(fā)送至用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP),該ISP擁有云計(jì)算服務(wù)器; 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊,將通過(guò)技術(shù)手段來(lái)識(shí)別用戶剛才說(shuō)過(guò)的內(nèi)容。
自然語(yǔ)言處理
自然語(yǔ)言處理(NLP),像計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一樣,將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合,實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言的通信。
自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理:1、漢字編碼詞法分析; 2、句法分析; 3、語(yǔ)義分析; 4、文本生成; 5、語(yǔ)音識(shí)別;
智能機(jī)器人
智能機(jī)器人在生活中隨處可見,掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語(yǔ)音聊天,還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等,都離不開人工智能技術(shù)的支持。
智能機(jī)器人技術(shù)原理:人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上,使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力,能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無(wú)人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類似的原理。
引擎推薦
淘寶、京東等商城,以及36氪等資訊網(wǎng)站,會(huì)根據(jù)你之前瀏覽過(guò)的商品、頁(yè)面、搜索過(guò)的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。
Google為什么會(huì)做免費(fèi)搜索引擎,目的就是為了收集大量的自然搜索數(shù)據(jù),豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù),為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)做準(zhǔn)備。
引擎推薦技術(shù)原理:推薦引擎是基于用戶的行為、屬性(用戶瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)),通過(guò)算法分析和處理,主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求,并主動(dòng)推送信息給用戶的瀏覽頁(yè)面。
三、人工智能算法是什么?
人工智能算法主要是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法
積極學(xué)習(xí)是一種通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)優(yōu)模型的方法論,模型的精度達(dá)到可以使用了,那么他就能夠完成一些預(yù)判的任務(wù),很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)一個(gè)的預(yù)判類型
人工智能算法,尤其是深度學(xué)習(xí),需要大量的數(shù)據(jù),算法其實(shí)就是模型
四、什么是人工智能?從世界范圍看,人工智能研發(fā)與應(yīng)用的趨勢(shì)怎樣?
人工智能是一種能夠和人類智能行為相媲美的新型智能機(jī)器,人工智能研發(fā)與應(yīng)用的趨勢(shì)如下。
一、人工智能
人工智能是一門試圖理解智能本質(zhì)的計(jì)算機(jī)科學(xué),并研制出一種能夠與人類智能行為相媲美的新型智能機(jī)器,其研究范圍包括機(jī)器人,語(yǔ)言識(shí)別,圖像識(shí)別,自然語(yǔ)言處理以及專家系統(tǒng)。人工智能能夠模仿人類的意識(shí)、思維等信息,能夠和人類一樣思維,甚至超越人類的智力。
二、人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模保持快速增長(zhǎng)
近幾年,人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn),極大地改變了人們的生產(chǎn)和生活方式。人工智能已經(jīng)全面商業(yè)化,已經(jīng)在金融、醫(yī)療、制造、教育、安全等各個(gè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的普及和商品化,企業(yè)數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)和信息利用率的不斷提高。
美國(guó),歐盟,英國(guó),日本,中國(guó),中國(guó),都對(duì)人工智能的發(fā)展給予了積極的支持。
據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù),目前世界范圍內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從2017年的6900億美元增長(zhǎng)到了2021年的3萬(wàn)億,預(yù)計(jì)到2025年將會(huì)達(dá)到6萬(wàn)億,而2017-2025年,其復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò)30%。
三、人工智能應(yīng)用不斷深化
在過(guò)去的十多年里,由于深度學(xué)習(xí)等算法的突破,計(jì)算能力的提高,大量的數(shù)據(jù)的積累,使得人工智能從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)是人工智能的重要標(biāo)志,它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等方面得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等支撐技術(shù)的結(jié)合越來(lái)越緊密,在數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、部署運(yùn)營(yíng)、監(jiān)控等各個(gè)方面都得到了極大的發(fā)展。
以上就是關(guān)于人工智能深度算法原理和應(yīng)用相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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